Yann LeCun, a mesterséges intelligencia egyik legnagyobb alakja, 65 évesen elhagyja a Meta (korábban Facebook) vállalatot, ahol 2013 decemberétől vezette az alapvető mesterséges intelligencia-kutatást (FAIR). Ez a lépés nem csupán egy személyes döntés, hanem egyben tükrözi az AI iparágban zajló stratégiai változásokat és vitákat is.
LeCun tudományos pályafutása és jelentős eredményei
LeCun professzor 2003 óta tanít a New York Egyetemen (NYU), ahol jelenleg is Silver Professzorként tevékenykedik. Tudományos munkássága kiemelkedő, különösen ismert az 1980-as évek végén kifejlesztett konvolúciós neurális hálózatokról (CNN), melyek közül a LeNet architektúra forradalmasította a számítógépes látást azáltal, hogy sikeresen felismerte a kézzel írt számjegyeket.
Ezen áttörésekért 2019-ben megkapta az ACM Turing-díjat Geoffrey Hintonnal és Yoshua Bengióval együtt, akik szintén kulcsszerepet játszottak a mély neurális hálózatok modern számítástechnikában betöltött szerepének kialakításában.
Korai élet és tudományos fejlődés
Yann LeCun 1960. július 8-án született Franciaországban, Soisy-sous-Montmorency városában. Mérnök apja már korán ösztönözte érdeklődését az elektronika iránt, ami később meghatározóvá vált pályafutásában. Elektromérnöki diplomáját 1983-ban szerezte az ESIEE Paris intézményében, majd számítástechnikai PhD-jét 1987-ben védte meg a Pierre és Marie Curie Egyetemen. Doktori disszertációjában korai formáját dolgozta ki a visszaterjesztéses tanulási algoritmusnak (backpropagation), amely ma is alapvető módszer a neurális hálózatok képzésében.
A konvolúciós neurális hálózatok úttörője
Abban az időszakban, amikor a neurális hálózatokat még gyakran elavultnak és nem praktikusnak tartották, LeCun egy posztdoktori évre Geoffrey Hintonhoz került Torontóba. Ezt követően 1988-ban csatlakozott az AT&T Bell Labs-hoz, ahol megalkotta a konvolúciós neurális hálózatokat – olyan rendszereket, amelyek képesek voltak vizuális információkat feldolgozni hasonló módon, mint az emberi látás.
Ezek közül egyik legfontosabb alkalmazása egy kézzel írt számjegyek felismerésére szolgáló rendszer volt, amelyet az NCR banki csekkolvasó gépeiben használtak az 1990-es évek közepétől. Ez a technológia az Egyesült Államokban akár az összes csekk 10-20%-ának feldolgozásáért is felelt egyszerre.
További innovációk és akadémiai karrier
LeCun emellett vezető szerepet vállalt a DjVu képkompressziós technológia fejlesztésében is, amely lehetővé tette digitális könyvtárak, például az Internet Archive számára nagy mennyiségű beolvasott dokumentum hatékony online terjesztését. Rövid ideig dolgozott az NEC Research Institute-nál is, mielőtt véglegesen csatlakozott volna a New York Egyetemhez.
A Meta-n belüli változások és LeCun távozásának háttere
LeCun távozása egybeesik a Meta mesterséges intelligencia stratégiájának átfogó átalakulásával. 2023 júniusában a vállalat 14,3 milliárd dollárt fektetett be az adatcímkézéssel foglalkozó Scale AI cégbe, valamint kinevezte annak fiatal vezérigazgatóját, Alexandr Wangot egy új részleg, a Meta Superintelligence Labs élére.
Ez a szervezeti átalakulás megváltoztatta LeCun jelentési struktúráját is: korábban Chris Cox termékfejlesztési igazgatónak jelentett, míg később már Wangnak tartozott beszámolással.
Különböző nézetek az AI jövőjéről
A változások mögött mélyebb stratégiai nézetkülönbségek húzódnak meg. Mark Zuckerberg vezérigazgató elsősorban nagy nyelvi modellek gyors bevezetésére és AI-termékek fejlesztésére fókuszál – különösen miután a Meta Llama 4 modellje nem érte el a várakozásokat és lemaradt olyan versenytársaktól, mint az OpenAI vagy a Google.
Ezzel szemben Yann LeCun nyilvánosan szkeptikus volt ezekkel a nagy nyelvi modellekkel kapcsolatban. Véleménye szerint ezek soha nem fogják elérni az emberi szintű érvelést és tervezési képességeket.
Új irány: „világmodellek” fejlesztése
A Financial Times értesülései szerint LeCun már korai tárgyalásokat folytat egy startup finanszírozásáról, amely „világmodellek” fejlesztésére koncentrálna – olyan mesterséges intelligencia rendszerekre, amelyek belső környezetértékelést alakítanak ki videó- és térbeli adatok alapján, nem csupán szöveges információkra támaszkodva.
Ezeknek a rendszereknek célja ok-okozati helyzetek szimulálása és kimenetelek előrejelzése; LeCun szerint ezeknek akár egy évtizedre is szükségük lehet ahhoz, hogy igazán kiforrottá váljanak.
A FAIR kutatócsoport helyzete és iparági kihívások
A Meta-n belüli átalakulások nem zajlottak konfliktusok nélkül. Több korábbi alkalmazott is arról számolt be Sharon Goldman-nak (Fortune), hogy a FAIR kutatócsoport „lassú halált hal”, mivel a vállalat inkább kereskedelmi fókuszú AI-csapatokat részesít előnyben hosszú távú kutatások helyett.
- A Llama eredeti kutatócsoportjának több mint fele hónapokon belül elhagyta Metát publikációjuk után.
- 2023 októberében mintegy 600 pozíciót szüntettek meg a Meta AI részlegén belül.
Így bár LeCun távozása jelentős személyi változásnak számít, egyben alapvető nézeteltérést is jelez arról, hogy milyen irányba kellene haladnia az általános mesterséges intelligencia (AGI) fejlesztésének és milyen szerepet kellene játszania a kutatásnak egy olyan iparágban, amelyet egyre inkább versenyképes termékfejlesztési ütemtervek határoznak meg.
Összegzés
Yann LeCun pályafutása során meghatározó szerepet játszott abban, hogy ma hol tartunk a mesterséges intelligencia fejlődésében. Távozása a Metától nem csupán személyes mérföldkő, hanem jelzés arra is, hogy milyen kihívásokkal néz szembe az AI ipar: hogyan lehet összeegyeztetni a hosszú távú alapkutatást és az üzleti célokat egy gyorsan változó világban.
A jövőben izgalmas lesz figyelemmel kísérni LeCun új projektjeit és azt is, hogyan alakul tovább az AI fejlődése világszerte.
Forrás: https://fortune.com/2025/11/11/who-is-yann-lecun-career-meta-ai-chief-scientist-nyu-turing/
