В мае 2025 года в мире искусственного интеллекта произошло знаковое событие: Роб Фергус, один из ведущих ученых в области ИИ, вновь возглавил исследовательское подразделение Meta — FAIR (Facebook AI Research).
Вместе с этим возвращением компания официально объявила о смене стратегического курса: теперь главная цель FAIR — создание продвинутого машинного интеллекта, или AGI (Artificial General Intelligence).
Новый этап FAIR и смена лидера
Роб Фергус — фигура, хорошо известная как в академических, так и в индустриальных кругах. Он стоял у истоков FAIR вместе с Янном Лекуном (Yann LeCun), а также был сооснователем лаборатории CILVR в Нью-Йоркском университете.
После нескольких лет работы в DeepMind, где он руководил нью-йоркской командой, Фергус в апреле 2025 года вернулся в Meta, чтобы усилить развитие Llama — семейства языковых моделей компании, особенно в части памяти и персонализации.
Теперь он официально сменил на посту руководителя FAIR Жоэль Пино (Joelle Pineau), что стало важным сигналом для индустрии: Meta вновь делает ставку на фундаментальные исследования и долгосрочные амбиции, а не только на коммерциализацию ИИ-продуктов.
Кто такой Роб Фергус
Путь Роба Фергуса — пример блестящей карьеры на стыке науки и индустрии. Он окончил Калифорнийский технологический институт, защитил докторскую диссертацию по электронной инженерии в Оксфорде (его работа была признана лучшей компьютерной научной диссертацией года в Великобритании), а затем преподавал в Нью-Йоркском университете.
В 2014 году Фергус вместе с Лекуном основал FAIR, а с 2020 по 2025 год работал в DeepMind. Его научные публикации цитировались почти 150 тысяч раз — это один из самых высоких показателей в области ИИ.
Фергус специализируется на машинном обучении, особенно на глубоком обучении, представлении знаний и генеративных моделях, а также на компьютерном зрении. Среди его ключевых работ — статья, написанная совместно с Мэттью Зайлером (Matthew D. Zeiler), в которой была предложена новая техника визуализации работы сверточных нейросетей (ZFNet). Эта работа существенно повлияла на понимание и развитие современных CNN-моделей.
Еще одна знаковая публикация — «Intriguing properties of neural networks», созданная в соавторстве с Ильей Суцкевером, Войцехом Зарембой и Яном Гудфеллоу. В ней были заложены основы исследований в области атак на нейросети (adversarial examples) и показано, что семантическая информация в глубоких сетях распределена по всему пространству активаций, а не по отдельным нейронам.
В DeepMind Фергус участвовал в исследованиях, связанных с генерацией белков, а в последние годы — в разработке открытых мультимодальных моделей, таких как Cambrian-1, совместно с Лекуном и Сяо Сайнингом.
Новый курс: от прикладных задач к AGI
С возвращением Фергуса FAIR официально объявила о смене стратегического вектора. Янн Лекун, главный научный сотрудник Meta по ИИ, заявил, что теперь главная цель подразделения — создание продвинутого машинного интеллекта, то есть AGI.
Это означает, что Meta намерена конкурировать с такими компаниями, как OpenAI и Google DeepMind, в гонке за создание универсального искусственного интеллекта.
Сам Фергус отмечает, что его задача — строить технологии, которые изменят способ взаимодействия людей с цифровым миром, сделав его более человечным и интуитивным.
Значение для индустрии
Возвращение Роба Фергуса и смена стратегического курса FAIR — важный сигнал для всего рынка ИИ. Meta вновь делает ставку на фундаментальные исследования и долгосрочные амбиции, что может привести к новым прорывам в области искусственного интеллекта.
Источники:
Пост Роба Фергуса в LinkedIn
Заявление Янна Лекуна в X (Twitter)