Hai mai provato a spiegare a un LLM come funziona un motore a combustione interna? Risultato: zero comprensione, solo parole. Yann LeCun, papà del deep learning e Turing Award, ha appena raccolto 1 miliardo di dollari per cambiare le carte in tavola. La sua nuova startup, AMI (sì, come “amico” in francese), vuole costruire un’AI che capisce davvero il mondo fisico, non solo i libri. E noi, smanettoni, dobbiamo stare a guardare?
LeCun è famoso per essere l’anti-LLM per eccellenza. Mentre OpenAI e Meta continuano a ingrassare i loro modelli linguistici come se fossero la soluzione definitiva, lui grida: “Ragazzi, così non si arriva alla vera intelligenza!” La sua idea? Creare “world models” – AI che imparano a simulare il mondo reale, proprio come facciamo noi quando smontiamo un Raspberry Pi per capire come funziona.
AMI punta a rivoluzionare settori come manifatturiero, biomedica e robotica. Immagina di poter simulare un motore aereo in 3D, ottimizzarne l’efficienza e ridurre le emissioni. Oppure creare un assistente che capisce davvero come funziona la tua macchina a controllo numerico. Non più chatbot che ti dicono “Ho capito!” quando invece non hanno capito un tubo.
Ma attenzione, c’è un ma. LeCun promette open source, ma con 3,5 miliardi di valutazione e investitori come Bezos e Mark Cuban, sappiamo tutti come funziona il “vero” open source corporate. Speriamo che non diventi un altro caso di “libero come un birichino in un giardino” (gratis, ma con vincoli nascosti).
Per noi maker, la notizia è interessante per due motivi:
1. Se davvero funzionerà, avremo strumenti per simulare e testare i nostri progetti prima di costruirli fisicamente.
2. Potremo finalmente insegnare all’AI a distinguere un Arduino da un banana pi.
L’unica cosa che ci manca è un po’ di sano scetticismo. Promettere un “universal world model” è come dire “costruisco un motore a fusione in garage”. Ma se anche solo metà del progetto andrà in porto, avremo un’AI che finalmente capisce cosa significa “smanettare”.
Source: Yann LeCun raises $1B to build AI that understands the physical world