Кто такой Ян Лекун и чем он повлиял на ИИ: от свёрточных сетей до самосупервизии. Простое объяснение идей, достижений и споров.
Имя Яна Лекуна регулярно звучит рядом с самыми заметными вехами развития ИИ не потому, что он «один всё придумал», а потому что несколько его идей и решений оказались фундаментальными — и пережили смену модных подходов. Он помог превратить нейросети из академического эксперимента в практический инструмент, особенно в задачах понимания изображений и обучения на больших массивах данных.
Главные причины — вклад в свёрточные нейросети (CNN), которые много лет были стандартом для компьютерного зрения и до сих пор влияют на дизайн моделей, и последовательная позиция в пользу самосупервизии (self-supervised learning): подхода, который снижает зависимость от ручной разметки и учит модели извлекать смысл из «сырых» данных.
Мы пройдём путь от ранних работ и практических внедрений CNN до того, почему самосупервизия стала центральной темой в исследованиях. Отдельно разберём, как модели учатся представлениям данных (representations), и почему вокруг генеративного ИИ идут споры — включая аргументы самого Лекуна.
Материал ориентирован на тех, кто принимает решения или строит продукты с ИИ:
Мы не будем приписывать одному человеку достижения целого сообщества. Лекун важен как автор ряда ключевых идей и как участник дискуссий, которые формируют направление развития ИИ — но прогресс здесь всегда коллективный.
Глубинное обучение — это подход в ИИ, где модель учится решать задачу через несколько «слоёв» преобразований данных. Если упростить: вместо того чтобы вручную объяснять машине, какие признаки важны (например, «у кошки есть усы и уши»), мы даём ей много примеров, и она сама постепенно выделяет нужные признаки — от простых к более сложным.
В классическом машинном обучении часто главный труд — подготовка признаков: аналитик решает, что считать, как нормализовать, какие правила добавить. Нейросети (особенно глубокие) переносят значительную часть этой работы внутрь модели: она сама строит полезные представления данных — то есть «внутренний язык», на котором становится проще различать объекты, тексты или сигналы.
Это не означает, что нейросети всегда лучше. Но они особенно выигрывают там, где данные сложные и «сырые»: изображения, звук, естественный язык.
Два фактора резко ускорили прогресс:
Данные. Интернет, датчики, камеры и корпоративные хранилища создали объёмы примеров, на которых можно учиться.
Вычисления. GPU и современные ускорители сделали обучение больших моделей практичным по времени и бюджету.
Важный момент: многие идеи нейросетей существовали давно, но без данных и мощности они не «раскрывались».
На этом фоне Ян Лекун оказался одним из тех, кто не просто верил в нейросети, а последовательно доводил их до работающих систем. Его ранние работы по свёрточным нейросетям показали, что модель может надёжно извлекать признаки из изображений и делать это масштабируемо. По сути, он помог сформировать путь от «умных концепций» к методам, которые можно обучать на больших датасетах и применять в реальных продуктах.
История Лекуна — не про «гениальную идею в вакууме», а про длинную траекторию: от университетских исследований к средам, где можно проверять гипотезы на реальных данных и реальных ограничениях.
Лекун получил инженерную и исследовательскую школу во Франции, а затем продолжил карьеру в США — там, где в конце 1980‑х и 1990‑х формировались сильные группы по нейросетям и распознаванию образов. Уже на старте его интерес был практичным: как научить систему «видеть» и отличать классы объектов не по вручную выписанным правилам, а по примерам.
Его ранние проекты вращались вокруг распознавания (символов, изображений) и обработки сигналов — областей, где шум, вариативность и «неидеальные» данные быстро ломают классические эвристики. Отсюда — фокус на методах, которые сами выделяют признаки из сырых данных, и на архитектурах, устойчивых к сдвигам и искажениям.
Ключевой поворот — работа в исследовательских подразделениях крупных компаний и лабораториях, где у команды есть доступ к данным, вычислениям и задачам с измеримым эффектом. Именно эта связка «публикация → прототип → внедрение» позволяла не просто предлагать идеи, а доказывать их ценность в прикладных сценариях.
В разговорах о Лекуне полезно разделять три типа вклада.
Во‑первых, автор научных идей и архитектур: формулировки, эксперименты, аргументы.
Во‑вторых, популяризатор направления: объяснять, почему подход работает, и убеждать сообщество вкладываться в него.
В‑третьих, лидер команды и исследовательской культуры: выстраивать долгую программу, нанимать сильных людей и превращать разрозненные находки в устойчивую линию исследований.
Свёрточные нейросети (CNN) стали поворотным моментом для компьютерного зрения: вместо того чтобы вручную «выдумывать» признаки для изображений, модели начали учиться видеть полезные шаблоны сами. Ян Лекун был одним из ключевых исследователей, кто превратил эту идею в работающий метод.
Свёртка — это операция, где маленький «фильтр» (матрица весов) проходит по изображению и ищет определённый паттерн: границу, угол, текстуру. Один и тот же фильтр применяется во всех местах кадра, поэтому модель не учит отдельные параметры для каждого пикселя и не «запоминает» позицию объекта. Это делает CNN особенно эффективными на изображениях, где важны локальные структуры.
CNN помогают добиться инвариантности — способности узнавать объект, даже если он немного сдвинут, повернут или частично изменён. Этого достигают за счёт совместного использования весов (один фильтр везде) и операций укрупнения/агрегации (например, pooling), которые уменьшают чувствительность к мелким смещениям.
CNN строят иерархию признаков: ранние слои реагируют на простые элементы (контуры), средние — на формы и текстуры, поздние — на более «смысловые» сочетания. Обучение идёт через функцию ошибки: модель сравнивает предсказание с правильным ответом и с помощью обратного распространения ошибки корректирует веса фильтров так, чтобы в следующий раз ошибаться меньше.
До CNN распознавание часто опиралось на ручные признаки (SIFT/HOG): инженеры выбирали, что считать «важным», и это плохо переносилось между задачами и доменами. CNN изменили практику: признаки стали обучаемыми, переносимыми и улучшаемыми данными. Это ускорило прогресс в классификации, детекции и сегментации — и заложило привычный сегодня подход «предобучить модель и донастроить под задачу».
Переход от статьи к практическому внедрению нейросетей — это момент, когда модель перестаёт быть демонстрацией идеи и становится частью работающего процесса: у неё есть понятная метрика качества, стабильный пайплайн данных, ограничения по скорости и стоимости, а результат влияет на решения бизнеса или пользователя.
Классический ранний пример для свёрточных сетей — распознавание рукописных цифр и символов. Для индустрии это была задача с прямой ценностью: автоматизация чтения индексов, форм, банковских чеков.
CNN здесь оказались сильны потому, что они учитывают структуру изображения: локальные штрихи, повороты, небольшие смещения. Вместо ручного проектирования признаков сеть училась выделять нужные паттерны сама — и это стало важным аргументом в пользу подхода.
Даже когда точность выглядела впечатляюще, ранние решения упирались в практику:
История ранних CNN показывает: лучше всего технологии принимают не по обещаниям, а по работающему прототипу на «своих» данных. Небольшой пилот с понятным KPI (ошибка распознавания, скорость обработки, экономия времени операторов) часто делает больше для внутренней поддержки и бюджета, чем десяток презентаций о будущем ИИ.
Самосупервизия (self-supervised learning) стала трендом не потому, что это «новая магия», а потому что она решает очень приземлённую проблему: данные есть почти у всех, а качественных меток — нет.
Классическое обучение с учителем требует пар «вход → правильный ответ»: изображение → класс, письмо → категория, запись звонка → причина обращения. Такие метки нужно собирать, проверять, согласовывать и обновлять.
Это стоит денег и времени, а ещё плохо масштабируется: меняется продукт, рынок, язык пользователей — и разметку приходится делать заново. В итоге модель упирается не в вычисления, а в ограничение по меткам.
В самосупервизии «учитель» создаётся из самих данных. Мы не просим человека подписывать примеры, а задаём цель, где правильный ответ можно автоматически получить из исходного объекта.
Модель учится находить закономерности: что обычно следует за этим словом, как выглядит скрытый фрагмент изображения, какие части аудио согласуются друг с другом. Такое обучение формирует хорошие представления данных — внутренние «смыслы», которые потом легче адаптировать под конкретную задачу.
Представьте, что вы закрыли кусок предложения: «Ян Лекун внёс вклад в ___ обучение». Даже без подсказки вы догадаетесь, что пропущено что-то вроде «глубинное». Самосупервизия делает похожее: скрывает часть входа и учит модель восстанавливать её по контексту.
В быту «без учителя» часто понимают «пусть алгоритм сам как-нибудь разберётся» (например, просто сгруппирует данные). Самосупервизия же задаёт чёткую обучающую цель, только метки генерируются автоматически. Поэтому она обычно даёт более полезные представления для предобучения и последующей донастройки под бизнес-задачи.
Когда говорят, что модель «понимает» данные, чаще всего имеют в виду не магическое понимание, а качество представлений — внутренних признаков, которые сеть строит из сырого входа (пикселей, звука, текста). Эти представления важнее, чем разовая победа в метрике на одном датасете: метрика показывает результат на конкретной проверке, а представления определяют, насколько модель будет полезна в новых условиях.
Представление — это компактное описание объекта, в котором сохранено главное и отброшено случайное. Например, для фото кошки полезно уметь игнорировать фон, освещение и ракурс, но сохранять форму и характерные детали.
Хорошие представления делают обучение «поверх» них дешевле: для новой задачи достаточно небольшой головы‑классификатора или лёгкой донастройки, а не полного переобучения с нуля.
Контрастивные подходы учат модель сближать представления «одного и того же» (например, два аугментированных вида одного изображения) и раздвигать представления разных объектов. Интуитивно это тренирует модель различать сущности, не опираясь на метки.
Предсказательные/реконструктивные подходы ставят задачу восстановить скрытую часть входа или предсказать недостающую информацию. Модель вынуждена выучить структуру данных: чтобы угадать пропуск, нужно схватить закономерности.
На уровне интуиции разница простая: контраст — «что похоже/не похоже», предсказание — «что должно быть дальше/внутри».
Ключевые свойства:
Разметка часто дорогая, неполная и противоречивая (особенно в медицине, модерации контента, промышленном контроле). Самосупервизия позволяет использовать «сырьё» в больших объёмах: модель предварительно учится на неразмеченных данных, а затем доучивается на небольшом, но качественном наборе меток.
Практический эффект: меньше зависимость от идеальной разметки, быстрее запуск новых задач и более стабильное качество при смене домена.
Генеративными называют модели, которые умеют «достраивать» данные: продолжать текст, создавать изображение по описанию, предсказывать недостающие фрагменты аудио или видео. Внимания много потому, что результат выглядит почти человеческим, а применение — очевидным: от поддержки клиентов до дизайна и аналитики.
Лекун признаёт их как важный шаг в обучении представлений: когда модель учится предсказывать часть входа по другой части, она вынуждена извлекать смысловые признаки. Это близко его давней линии про самосупервизию: ценность не только в «красивой генерации», а в том, что сеть получает богатые внутренние представления без ручной разметки.
Его претензия обычно в том, что нынешние генеративные модели плохо понимают причинность и физическую структуру мира, поэтому могут уверенно ошибаться. Он также скептичен к идее, что «достаточно ещё больше данных и параметров», чтобы автоматически получить агентное мышление и надёжное планирование.
Полезны: черновики текстов, поиск вариантов, суммаризация, синтетические данные (с контролем качества), быстрые прототипы интерфейсов.
Риск: задачи, где важна проверяемая точность (медицина, юриспруденция, финансы) и где «правдоподобное» не равно «верное». Там генерация без верификации превращается в источник ошибок.
Отделяйте научные тезисы от маркетинга: спрашивайте, какая именно метрика улучшилась, на каких данных, как проверяли ошибки и воспроизводимость. И держите фокус на вопросе Лекуна: не только «умеет ли модель генерировать», а «понимает ли она мир настолько, чтобы действовать надёжно».
Большие языковые модели впечатляют, но для многих «сложных» задач одного генератора текста может быть мало. Когда системе нужно не только отвечать, а действовать — выбирать шаги, проверять гипотезы, исправляться после ошибок — на первый план выходит архитектура, где есть память, цели, планирование и понимание того, «что будет, если…».
Представьте помощника, который должен организовать переезд. Он обязан составить план, учесть ограничения (бюджет, сроки, доступность), и на каждом шаге получать новую информацию: кто-то отменил встречу, грузовик задержался, часть вещей не помещается. В таких сценариях важно не красноречие, а управляемые действия и устойчивость к изменениям. Одна модель «в лоб» может выдавать правдоподобные ответы, но хуже держит долгую стратегию, хуже проверяет последствия и не всегда умеет аккуратно признавать неопределённость.
Идея мир-модели — научить систему внутреннему «симулятору» реальности. Как человек мысленно прокручивает варианты: если переставить коробки иначе, закроется ли дверь? Если сначала собрать документы, уменьшится ли риск срыва сроков? Такой внутренний прогноз помогает не только отвечать, но и выбирать действия.
Причинные связи отличаются от корреляций: «дождь → мокрая дорога» полезнее, чем «мокро ↔ люди с зонтами». Для агентов это критично: нужно понимать, какое действие вызывает результат, а не просто угадывать по статистике.
В робототехнике ошибки дороги: робот не может «галлюцинировать» хват. Ему нужны модели физики, обратная связь, обучение на собственном опыте и планы, которые учитывают безопасность.
Открытых вопросов много: как учить мир-модели без огромных симуляторов, как измерять причинное понимание, как объединять символные цели и нейросетевые представления. То, что ответы ещё не окончательные, — нормальное состояние науки: именно так появляются следующие большие прорывы.
Идеи Лекуна полезны не только исследователям: они помогают выбирать стратегию обучения под реальные ограничения — данные, сроки и качество.
Обучение с учителем подходит, когда у вас есть стабильная разметка и понятный критерий «правильно/неправильно» (например, дефекты на производстве).
Самосупервизия уместна, если данных много, а разметка дорогая или медленная. Модель сначала учится «смыслу» на сыром массиве (предобучение моделей), а затем донастраивается на небольшой размеченной выборке.
Частичная разметка — компромисс: размечаете только ключевые случаи, сложные края распределения и примеры для валидации, остальное закрываете самосупервизией или слабой разметкой.
Спросите себя: сколько у нас данных и насколько они похожи на боевые? сколько стоит один размеченный пример? насколько критичны ошибки (финансы/безопасность/репутация)? нужен ли объяснимый контроль качества?
Если качество должно быть высоким «с первого дня», заложите бюджет на проверку разметки и мониторинг после запуска — часто это важнее, чем выбор архитектуры.
Чтобы быстрее пройти путь «идея → пилот → прод», командам важны не только модели, но и процесс: быстрое прототипирование, воспроизводимые эксперименты, контроль версий, возможность отката.
В этом месте полезны платформы, которые упрощают сборку приложений вокруг ИИ. Например, TakProsto.AI — vibe-coding платформа для российского рынка, где веб- и серверные приложения можно собирать через чат: формулируете требования, настраиваете логику, разворачиваете, подключаете домен, сохраняете снапшоты и при необходимости откатываетесь. Если вы тестируете гипотезу (скажем, self-supervised предобучение + короткая донастройка под задачу), такая инфраструктура помогает быстрее довести пилот до интерфейса и реальных пользователей, а не застревать в «вечной сборке пайплайна».
Самые частые провалы связаны не с алгоритмами, а с:
Зафиксируйте одну бизнес-метрику и одну техническую (например, cost/recall).
Соберите «честный» тестовый набор из реальных кейсов.
Запустите базовую модель + простой бенчмарк (правило/классический ML).
Попробуйте предобучение на неразмеченных данных и короткую донастройку.
Проверьте срезы: по устройствам, регионам, времени, типам объектов.
Определите план обновлений и мониторинга дрейфа до релиза.
Разговоры про Яна Лекуна и нейросети часто упрощают до лозунгов. Это удобно для заголовков, но мешает понимать, почему идеи работают (и где их границы).
Лекун — заметная фигура, но глубинное обучение выросло из совместной работы многих исследователей: от ранних идей нейросетей и оптимизации до практик обучения на больших данных. Вклад Лекуна особенно связан со свёрточными нейросетями и продвижением подхода «учим модель представлениям, а не правилам». Но рамка «один гений всё изобрёл» неверна: прогресс почти всегда складывается из теории, инженерии и удачных экспериментов разных команд.
Самосупервизия действительно снижает зависимость от ручной разметки, но не отменяет необходимость данных. Наоборот: она обычно раскрывается на больших и разнообразных наборах, где модель учится структуре мира по внутренним сигналам (например, предсказывая скрытые части входа). Если данные узкие, шумные или не отражают будущие сценарии — качество представлений будет ограничено.
CNN не исчезли: они по‑прежнему сильны в задачах, где важны локальные паттерны и эффективность — мобильное зрение, обработка изображений в реальном времени, некоторые медицинские и промышленно‑инспекционные системы. Во многих продуктах встречаются гибриды: свёртки для «быстрой» части пайплайна и более тяжёлые модели для сложных этапов.
Смотрите на первоисточники: статьи (arXiv/журналы), публичные лекции и доклады, репозитории с воспроизводимыми экспериментами, а также обзорные работы (survey), где сравнивают подходы и честно обсуждают ограничения. Полезная привычка — искать не цитаты, а конкретные формулировки и результаты: метрики, датасеты, условия обучения и ablation‑эксперименты.
Наследие Яна Лекуна — это не только «изобретение CNN», а набор практических идей о том, как строить ИИ, который учится смысловым представлениям, а не просто подгоняет ответы под разметку. Его линия мышления связывает три вещи: свёрточные нейросети как эффективный способ извлекать признаки из сигналов (особенно изображений), обучение представлений как главный «капитал» модели и самосупервизию как путь к масштабированию без бесконечной ручной разметки. Сегодня это превращается в более широкий вектор: к агентам и мир-моделям, где системе нужно не только распознавать, но и предсказывать, планировать и действовать.
Если вам нужно вынести одну мысль: ценность модели определяется качеством представлений, которые она учит, а не количеством ярлыков в датасете. CNN показали, что архитектурные ограничения (локальность, разделяемые веса) могут резко повысить эффективность и переносимость. Самосупервизия делает обучение ближе к реальности бизнеса: данные почти всегда есть, а разметка — дорого и медленно. Следующий шаг — системы, которые учатся из наблюдений и строят внутренние причинно‑предсказательные модели мира, чтобы лучше справляться с новыми ситуациями.
Сильная сторона этой традиции — прагматичность: меньше зависимости от ручной разметки, больше переиспользования знаний между задачами, выше устойчивость к смене домена при правильной постановке предобучения.
Открытые вопросы тоже важны: как надёжно оценивать качество представлений до запуска в продукт, как бороться со смещениями и «дырами» в данных, как проверять причинные гипотезы, а не только корреляции, и как строить агентов, которые действуют безопасно и предсказуемо.
Для продолжения темы логично посмотреть на: трансформеры и их роль в обучении представлений (/blog/transformers), мультимодальные модели, которые объединяют текст, изображение и звук (/blog/multimodal-ai), а также практики оценки качества данных и предобучения — чтобы понимать, что именно «кормит» ваш ИИ и какие ошибки он потом будет масштабировать (/blog/data-quality).
Потому что несколько его идей оказались «долгоиграющими» и практичными:
Свёртка применяет один и тот же «фильтр» ко всем областям изображения, поэтому модель:
Это делает CNN особенно подходящими для задач зрения и сигналов.
Инвариантность — это устойчивость распознавания к небольшим изменениям входа (сдвиг, поворот, деформация, шум).
В CNN она достигается комбинацией:
Практически это означает меньше «ломаний» качества при изменении условий съёмки.
До CNN многие пайплайны строились вокруг инженерных признаков (например, SIFT/HOG): их нужно было придумывать, настраивать и часто переделывать при смене домена.
CNN заменили это на обучаемые признаки:
Потому что это была «не игрушка», а задача с понятной ценностью (формы, индексы, чеки) и измеримыми метриками.
Она хорошо подходит для проверки CNN, потому что:
Если метод стабильно работает здесь, его легче защищать перед бизнесом.
Типичные ограничения были не «про теорию», а про внедрение:
Урок: качество модели часто упирается в данные, пайплайн и бюджет на эксплуатацию, а не только в архитектуру.
Самосупервизия нужна, когда данных много, а разметки мало или она дорогая.
Идея: придумать задачу, где «правильный ответ» можно получить из самих данных автоматически, например:
В результате модель учит полезные представления, которые потом проще донастроить на небольшом числе меток.
Не обязательно. Самосупервизия снижает зависимость от ручных меток, но обычно требует:
Если данные узкие или не похожи на «боевые», предобучение может дать ограниченную пользу.
Представления — это внутренние признаки, которые сеть строит из сырого входа. Они важны, потому что:
Практический критерий: если после предобучения вам нужно меньше меток для достижения того же качества, значит представления действительно полезные.
Он признаёт ценность генеративных методов как способа учить представления через предсказание/восстановление частей данных.
Но он критикует то, что многие текущие модели:
Вывод для продукта: генерация полезна, но в критичных доменах нужна верификация и контроль качества.
