Yann LeCun บิดาแห่ง AI สมัยใหม่
ได้เงินลงทุน 1 พันล้านดอลลาร์
เพื่อสร้าง AI ที่เชื่อว่า Language Model อย่างเดียวไม่พอสำหรับอนาคต
Yann LeCun คือหนึ่งในนักวิจัยที่มีอิทธิพลมากที่สุดในโลก AI ยุคปัจจุบัน เขาเป็นผู้บุกเบิกเทคโนโลยี deep learning โดยเฉพาะ Convolutional Neural Networks ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์และเข้าใจภาพได้ดีขึ้นอย่างมหาศาล และในปี 2018 เขาได้รับรางวัล Turing Award ร่วมกับ Geoffrey Hinton และ Yoshua Bengio ซึ่งทั้งสามคนมักถูกเรียกว่า “Godfathers of Deep Learning”
ตลอดหลายปีที่ผ่านมา LeCun ยังทำงานเป็น Chief AI Scientist ของ Meta (เพิ่งลาออกปลายปี 2025) และเป็นผู้ก่อตั้งทีมวิจัย FAIR ที่อยู่เบื้องหลังงานวิจัย AI จำนวนมากที่ถูกใช้ในอุตสาหกรรมจริง แต่สิ่งที่ทำให้เขาโดดเด่นในวงการคือ เขามีมุมมองที่แตกต่างจากกระแสหลักของ AI ปัจจุบัน
ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีจำนวนมากกำลังแข่งขันกันสร้าง Large Language Models ที่ใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ LeCun กลับพูดมาตลอดว่า LLM เพียงอย่างเดียวไม่น่าจะเพียงพอสำหรับการสร้าง AI ที่มีความฉลาดระดับมนุษย์ หรือ AGI ได้
ล่าสุดเขาได้เปิดสตาร์ตอัปใหม่ชื่อ Advanced Machine Intelligence หรือ AMI Labs และสามารถระดมทุนรอบ seed ได้ประมาณ 1.03 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งถือว่าเป็นหนึ่งใน seed round ที่ใหญ่ที่สุดในโลก และเป็นดีล seed ที่ใหญ่ที่สุดที่เคยเกิดขึ้นในยุโรป โดยบริษัทมีมูลค่าประมาณ 3.5 พันล้านดอลลาร์ตั้งแต่เริ่มต้น
สิ่งที่ทำให้บริษัทนี้น่าสนใจไม่ใช่แค่ตัวเลขเงินลงทุน แต่เป็นแนวคิดของเทคโนโลยีที่กำลังจะสร้างขึ้น AMI Labs ไม่ได้ตั้งขึ้นมาเพื่อแข่งสร้างแชตบอตหรือโมเดลภาษาใหม่ แต่ต้องการพัฒนา AI ที่เรียกว่า “world models”
แนวคิดของ world models คือการสร้าง AI ที่สามารถเรียนรู้และเข้าใจโลกจริง ไม่ใช่แค่รูปแบบของภาษา โมเดลประเภทนี้พยายามสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับวัตถุ เหตุและผล การเคลื่อนไหว และสภาพแวดล้อม เพื่อให้ AI สามารถคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นจากการกระทำต่าง ๆ ได้
ถ้าอธิบายแบบง่าย LLM คือระบบที่เก่งเรื่องภาษา มันสามารถเขียน ตอบคำถาม หรือสรุปข้อมูลได้ดีมาก แต่ระบบแบบ world model พยายามสร้างความเข้าใจว่าของต่าง ๆ ในโลกทำงานอย่างไร เช่น ถ้าหุ่นยนต์ยกวัตถุขึ้นมาแล้วปล่อย มันควรจะตกลงมาอย่างไร หรือถ้าทำการกระทำหนึ่ง ผลลัพธ์จะส่งผลต่อสิ่งอื่นอย่างไรต่อไป
ความเข้าใจลักษณะนี้มีความสำคัญมากกับงานที่ต้องทำงานในโลกจริง เช่น robotics ระบบอัตโนมัติในโรงงาน การแพทย์ อุปกรณ์สวมใส่ หรือระบบที่ต้องวางแผนหลายขั้นตอนในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
LeCun ยังมองว่าปัญหาสำคัญของโมเดลภาษาในปัจจุบันคือ hallucination หรือการที่ AI สร้างข้อมูลที่ดูสมเหตุสมผลแต่ไม่ถูกต้อง ซึ่งเขาเชื่อว่าส่วนหนึ่งเกิดจากข้อจำกัดของโมเดลที่เรียนรู้จากภาษาเพียงอย่างเดียวโดยไม่ได้มีความเข้าใจโลกจริงเป็นพื้นฐาน
แนวทาง world models จึงพยายามให้ AI เรียนรู้จากข้อมูลที่สะท้อนโลกจริงมากขึ้น เช่น วิดีโอ การเคลื่อนไหวของวัตถุ เซ็นเซอร์ และการกระทำ เพื่อสร้าง representation ของโลกที่สามารถใช้ในการวางแผน การคาดการณ์ และการตัดสินใจได้ดีขึ้น
การระดมทุนครั้งนี้ยังสะท้อนว่ามีนักลงทุนจำนวนมากที่เชื่อว่า AI อาจไม่ได้มีเส้นทางเดียว และอนาคตของ AI อาจไม่ได้ขึ้นอยู่กับการขยาย LLM เพียงอย่างเดียว แต่ยังมีแนวทางอื่นที่กำลังถูกสำรวจอยู่
ในโลกสตาร์ตอัป ปกติรอบ seed มักมีขนาดเพียงไม่กี่ล้านดอลลาร์ แต่กรณีของ AMI Labs ที่สามารถระดมทุนได้มากกว่าหนึ่งพันล้านดอลลาร์ตั้งแต่รอบแรก แสดงให้เห็นว่าตลาดกำลังให้ความสำคัญกับเทคโนโลยีพื้นฐานของ AI มากขึ้นเรื่อย ๆ
ถ้ามองในภาพใหญ่ การก่อตั้ง AMI Labs จึงไม่ได้เป็นเพียงการเปิดบริษัทใหม่ของนักวิจัยชื่อดัง แต่เป็นการเดิมพันครั้งใหญ่ของแนวคิดอีกสายหนึ่งของ AI ที่เชื่อว่าปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริงต้องเริ่มจากการเข้าใจโลกจริง ไม่ใช่เพียงแค่เข้าใจภาษาเท่านั้น
และตอนนี้ Yann LeCun ก็ได้รับเงินทุนมากกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ เพื่อพิสูจน์แนวคิดนั้นในโลกจริง.
อยากใช้ AI กับงานจริงเป็นระบบ?
เรียน Claude Method — วิธีคิดและลงมือใช้ Claude/AI กับงานจริง ตั้งแต่วันแรก
📍 โพสต้นฉบับบน Facebook: AI กับ Peesamac