Hazırkı süni intellekt modelləri təbii dilin işlənməsində və mətnin yaradılmasında olduqca cəlbedici performans nümayiş etdirir. Lakin, Meta şirkətinin baş süni intellekt mütəxəssisi Yann LeCun-a görə onlar hələ insanlar kimi yaddaş, düşünmə, planlaşdırma və düşünmə qabiliyyətlərinə malik deyillər. Onun sözlərinə görə süni intellekt hazırda sadəcə bu bacarıqları təqlid edir. Bununla belə, Yann, 10 ildən sonra süni intellekt modellərinin insan zəkasına bərabər səviyyədə olacağına inanır.
Bu ilin əvvəlində OpenAI AI ChatGPT çatbotu üçün “yaddaş” adlı yeni funksiya təqdim edib. Bu isə öz növbəsində süni intellekt istifadəçi ilə əvvəlki ünsiyyəti “xatırlamağa” imkan verir. Bundan əlavə, şirkət cavablar yaradan zaman “düşün” sözünü əks etdirən GPT-4o adlı yeni nəsil süni intellekt modellərini istifadəyə verib. OpenAI iddia edir ki, onun yeni məhsulları mürəkkəb düşünmə qabiliyyətinə malikdir. Lakin Lecunun sözlərinə görə, bu məhsullar yalnız mürəkkəb koqnitiv proseslərin illüziyasını yaradır yəni, süni intellekt sistemlərinin dünyanı həqiqətən dərk etməsi hələ mümkün deyil.
Bu cür yeniliklər Süni Ümumi İntellektə (AGI) doğru mühüm addım kimi görünsə də, Lekun bu sahədə optimistlərlə razılaşmır. Elon Musk və Google DeepMind-in həmtəsisçisi Shane Legg Hudson Forumunda son çıxışlarında qeyd ediblər ki, süni intellektin təkmilləşməsi üçün illər 10 illiklər lazımdır. Lekun vurğulayır ki, ətrafdakı dünyanı anlaya bilən süni intellekt yaratmaq üçün maşınlar təkcə məlumatları yadda saxlamalı deyil, həm də intuisiya, sağlam düşüncə, planlaşdırma və düşünmə qabiliyyətlərinə malik olmalıdır. Alim qeyd edib ki, “Bugünkü AI sistemləri, ən ehtiraslı həvəskarlarının iddialarına baxmayaraq, bu fəaliyyətlərin heç birini yerinə yetirə bilməz”
Bunun səbəbi sadədir: böyük dil modelləri (LLM) növbəti işarəni (adətən bir neçə hərf və ya qısa söz) proqnozlaşdırmaqla işlədiyi halda, şəkil və video üçün bugünkü AI modelləri növbəti pikseli proqnozlaşdırır. Başqa sözlə, LLM-lər birölçülü qiymətləndiricilər, şəkil və video modelləri isə ikiölçülü qiymətləndiricilərdir. Bu modellər öz ölçüləri üzrə proqnozlar verməkdə böyük irəliləyişlər əldə etsələr də, insanlar üçün mövcud olan üçölçülü dünyanı tam başa düşmürlər.
