Вокруг Янна Лекуна, лауреата премии Тьюринга и одного из самых узнаваемых лиц глубинного обучения, разгорелся новый конфликт. На этот раз против него выступил не кто-то из «анти‑AI» лагеря, а давний и системный критик нейросетей — когнитивный учёный и писатель Гэри Маркус.
Поводом стал не только общий спор о будущем ИИ, но и конкретный вопрос: кому на самом деле принадлежат ключевые заслуги в создании свёрточных нейросетей (CNN)?
Материал, опубликованный WSJ, называл Лекуна человеком, который «40 лет был прав» и предсказывал развитие ИИ. В ответ Маркус вышел с развернутым текстом о «ложной героизации» Лекуна, обвинив его в присвоении чужих идей и игнорировании вклада других исследователей — в том числе китайских и японских.
Кто такие Лекун и Маркус: две противоположные фигуры в ИИ
Янн Лекун:
- лауреат премии Тьюринга (вместе с Джеффри Хинтоном и Йошуа Бенджио);
- один из «трёх отцов» глубинного обучения;
- пионер практического применения CNN (рукописные цифры, банковские чеки, почтовые индексы);
- до недавнего времени — главный научный сотрудник по ИИ в Meta;
- убеждённый сторонник нейросетей и «мировых моделей», но критик LLM как главного пути к AGI;
- сейчас, по сообщениям СМИ, готовится к уходу из Meta и запуску собственной компании.
Гэри Маркус:
- когнитивный психолог и нейроучёный;
- один из самых жёстких критиков глубинного обучения и LLM;
- автор тезиса «Deep Learning is hitting a wall»;
- сторонник нейро‑символического подхода (сочетание нейросетей и символической логики, знаний, правил);
- многолетний оппонент Лекуна в публичных дискуссиях, которого тот нередко высмеивал как «психолога, который не пишет код».
Их конфликт — это не просто личное противостояние, а столкновение двух картин будущего ИИ: «чистое глубокое обучение» против «гибридных, структурированных систем».
Суть атаки: «CNN не придумал Лекун, а вклад китайских и японских учёных замалчивается»
Главный тезис Маркуса: роль Лекуна в истории CNN сильно гипертрофирована медиа и индустрией, а реальный вклад распределён между несколькими исследователями, которых почти не вспоминают.
Он опирается, в том числе, на многолетнюю критику со стороны Юргена Шмидхубера (соавтора LSTM), который давно систематизирует раннюю историю глубинного обучения и регулярно заявляет, что ключевые идеи были сформулированы задолго до «официальных героев».
1. Фундамент: Фукушима Кунихико (Япония), 1979–1980
Фукушима предложил архитектуру Neocognitron:
- иерархическая сеть с чередованием «признаковых» и «субдискретизационных» слоёв;
- локальные рецептивные поля — идея, близкая к свёрткам;
- применялась к задачам распознавания образов (в т.ч. символов);
- по сути, архитектурный предок современных CNN.
Маркус и Шмидхубер подчеркивают: без Фукусимы не было бы того, что позже стало известно как «LeNet».
2. Первый «современный» CNN с backprop: Чжан Вэй (Wei Zhang), 1988
Ключевой для спора блок — работа китайского исследователя Чжана Вэя, работавшего в Японии:
- 1988 год — публикация на японском (с английским резюме):
- первая реализация двумерной свёрточной сети с обучением по обратному распространению ошибки;
- применение к распознаванию символов;
- апрель 1989 — подача статьи в журнал о «современной» обучаемой CNN для распознавания символов;
- июль 1989 — статья Янна Лекуна и коллег из Bell Labs о CNN с backprop для распознавания почтовых индексов.
Шмидхубер в своей известной статье «Who Invented Convolutional Neural Networks?» помечает хронологию буквально по месяцам, чтобы показать:
Чжан Вэй был раньше, а Лекун — «второй волной».
Маркус делает из этого два вывода:
- Лекун не был первым, кто применил обратное распространение к CNN.
- В своих англоязычных работах он практически не цитирует Чжана и других «забытых предшественников», хотя именно на их фундаменте строил свои результаты.
Отсюда обвинение: «он не изобретатель, он — талантливый «брендер» чужих идей».
Линия защиты Лекуна: вклад в практику и масштабирование
Важно понимать: даже самые жёсткие критики не отрицают, что:
- Лекун сыграл огромную роль в том, чтобы CNN стали промышленным стандартом;
- его работы по рукописным цифрам, почтовым индексам и банковским чекам были решающими для практического признания технологии;
- он внес много технических улучшений:
- архитектурные детали;
- трюки для обучения;
- инженерные решения, сделавшие возможной эксплуатацию в реальных системах при крайне ограниченных на тот момент ресурсах.
Но спор идёт о праве называться «изобретателем» CNN и об этической стороне:
- достаточно ли Лекун подчёркивал вклад Фукусимы, Чжана и др.;
- имеет ли он право на образ «одинокого гения», который «сорок лет всё предсказывал»;
- не работает ли здесь индустриальный и медийный механизм, который склонен упрощать историю, приписывая всё одному человеку, а не цепочке учёных из разных стран.
Вторая линия конфликта: кто на самом деле первым бил по LLM
Отдельный пласт критики Маркуса связан с отношением к большим языковым моделям (LLM).
- Маркус с 2019 года последовательно пишет, что GPT‑подобные модели:
- плохо понимают причинность,
- не обладают настоящим пониманием,
- обречены на «галлюцинации»,
- не приведут к AGI без структурированных знаний и логики.
- Лекун долгое время был скорее защитником собственной линии в глубинном обучении, чем критиком LLM как таковых:
- до появления ChatGPT он скорее спорил с Маркусом и высмеивал его;
- вплоть до 2022 года публично хвалил результаты Meta в области LLM.
Когда же ChatGPT и OpenAI резко вырвались вперёд, а Meta оказалась догоняющей:
- Лекун сместил риторику в сторону резкой критики LLM (они «тупее кошки», «тупик», «будут вытеснены новыми архитектурами»);
- на волне недовольства LLM он фактически занял нишу «главного критика мейнстрима» внутри самого диплёрнинга.
Маркус воспринимает это как оппортунизм:
«Когда я в 2019‑м критиковал GPT, он называл меня ретроградом. А теперь, когда это выгодно, сам стал „пророком против LLM“ и преподносится как тот, кто 40 лет всегда был прав».
«Мировые модели»: открытие будущего или ребрендинг старых идей?
Ещё один фронт спора — так называемые world models (мировые модели), вокруг которых Лекун, по сообщениям, будет строить свою новую компанию.
Суть идеи:
- уйти от чисто текстовых моделей к системам, которые учатся из сенсорного опыта (зрения, динамики мира);
- формировать внутреннее представление о том, «как устроен мир», и использовать его для прогнозирования, планирования, действия.
Маркус возражает здесь не против самой идеи мировых моделей, а против её присвоения:
- ещё в 1950‑х Герберт Саймон и другие пионеры ИИ говорили о внутреннем моделировании мира;
- в 1990‑х Юрген Шмидхубер строил ранние варианты «мировых моделей» для управления агентами;
- сам Маркус в 2019 году в книгах и статьях уже призывал к системам, совмещающим восприятие и структурированное знание о мире.
С его точки зрения, Лекун:
- долгое время игнорировал подобные подходы,
- а теперь «переупаковал» их в новый бренд и представил как свою уникальную линию.
Маркус даже приводит формальное определение «плагиата идей»: заимствование концепций без ясного указания источников, с созданием впечатления оригинальности — и намекает, что Лекун систематически приближается к этой грани.
Что стоит за скандалом на самом деле
Если отбросить эмоциональный фон и личные обиды, под спором Лекун–Маркус лежит несколько важных структурных тем.
1. Как пишется «официальная история» ИИ
- Большие премии (вроде Тьюринга), крупные компании и западные медиа склонны персонифицировать прогресс, выделяя несколько «отцов» и затеняя остальных.
- Ранние работы, особенно:
- опубликованные не на английском,
- сделанные в Японии, Китае, СССР и др.,
часто оказываются на периферии англоязычного академического канона.
Скандал вокруг Фукусимы и Чжана Вэя показывает:
- реальная история CNN — коллективная и многоточечная;
- корректно говорить не только о заслугах Лекуна, но и:
- о 1979–1980 гг. и Neocognitron Фукусимы,
- о 1988 г. и обучаемом CNN Чжана Вэя,
- о работе многих менее медийных групп.
2. Север–Юг и Восток–Запад в науке
Маркус отдельно подчёркивает:
в «официальных» нарративах почти нет китайских и японских фамилий, хотя часть фундаментальных идей и реализаций была сделана именно там.
Конфликт вокруг CNN — это и про то, насколько:
- справедлива система цитирования,
- честно распределяется научная слава,
- учитывается вклад неанглоязычных исследователей.
3. Кризис доверия к «звёздам» и публичным героям AI
Лекун — не просто учёный, он:
- лицо крупной корпорации,
- объект медийного культа,
- теперь ещё и потенциальный фаундер нового «единственно правильного» стартапа.
Маркус указывает на опасность слияния научного авторитета, корпоративного PR и личного бренда:
- критика превращается в «атаки на гения»;
- обсуждение истории — в «зависть к успеху»;
- неудобные факты о приоритете и цитировании — в «мелкие придирки».
Итак, кто прав?
С научной точки зрения одновременно верны несколько утверждений:
- Фукушима и Чжан Вэй действительно были раньше Лекуна по ключевым элементам CNN:
- архитектурная идея (Neocognitron),
- применённый к 2D‑сети backprop для распознавания символов.
- Лекун внёс решающий вклад в:
- инженеризацию и масштабирование CNN;
- демонстрацию их практической ценности;
- продвижение идей глубинного обучения в индустрии.
- Официальный канон сильно упрощён:
- медиа нарратив «изобретатель CNN = Лекун» некорректен в историческом смысле;
- вклад неанглоязычных и «менее заметных» учёных действительно недооценён.
- Маркус прав в том, что «героизация» всегда опасна,
но его тон и личные атаки явно выходят за рамки чистой академической дискуссии.
Что это значит для восприятия ИИ сегодня
Для разработчиков и исследователей: важно помнить, что за каждым хайповым именем стоит длинная цепочка предшественников. История ИИ — это не три фамилии, а десятки и сотни.
- Для научного сообщества Китая, Японии и других стран:
такие кейсы — аргумент в пользу: - более активной англоязычной публикации,
- продвижения своих исторических работ,
- борьбы за корректное цитирование и приоритет.
Для индустрии и медиа: полезно различать:
- изобретение концепции,
- первую работающую реализацию,
- масштабирование до промышленного стандарта.
Это могут быть разные люди и разные команды, и в этом нет ничего плохого — если это честно проговаривается.
Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.
ИИ сегодня — ваше конкурентное преимущество завтра!
Тел. +7 (985) 982-70-55
E-mail sms_systems@inbox.ru
Сайт https://www.smssystems.ru/razrabotka-ai/