Der renommierte Informatiker Yann LeCun, einer der Pioniere der künstlichen Intelligenz und ehemaliger Chief AI Scientist bei Meta, hat sich in einem Gespräch über seine Karriere, die Zukunft der KI und die Grenzen aktueller Systeme geäußert. LeCun, der maßgeblich an der Entwicklung von neuronalen Netzen und insbesondere des Convolutional Neural Networks (CNN) beteiligt war, betont, dass echte Intelligenz letztlich auf Lernen beruht – nicht auf Speicherung oder Abfrage von Daten. „Intelligenz ist wirklich über das Lernen“, sagt er, wobei er zwischen reaktivem Wissen und tiefem Verständnis unterscheidet. Für ihn ist das Ziel der KI nicht, menschliche Antworten zu replizieren, sondern intelligente Systeme zu schaffen, die ihre Umwelt verstehen, Vorhersagen treffen und flexibel auf neue Situationen reagieren können. LeCun kündigte kürzlich seinen Rückzug aus seiner führenden Rolle bei Meta an, was als symbolischer Schritt interpretiert wird, nachdem er in den vergangenen Jahren öffentlich über die Grenzen der gegenwärtigen KI-Technologie, insbesondere großer Sprachmodelle (LLMs), kritisch wurde. Er warnte vor einer Überbewertung dieser Systeme: „LLMs sind keine intelligente Maschine – sie sind eher wie eine hochentwickelte Suchmaschine, die Muster erkennt, aber kein Verständnis hat.“ Er betonte, dass Modelle wie GPT oder Llama zwar beeindruckende Sprachfähigkeiten zeigen, aber grundlegend keine Weltkenntnis besitzen, keine Ursache-Wirkungs-Beziehungen verstehen und leicht auf falsche Informationen hereinfallen können. Stattdessen plädiert LeCun für eine neue Generation von KI-Systemen, die auf „Eigenschaftsmodellen“ (world models) basieren – kognitiven Architekturen, die die Welt intern modellieren, simulieren und lernen, wie sie sich verändert. Solche Systeme könnten durch interaktives Lernen, z. B. durch Experimente in virtuellen Umgebungen, autonome Entscheidungen treffen und mit geringerem Datenbedarf effizienter lernen. Er sieht darin den Weg zu einer wirklich allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI), die nicht nur Text generiert, sondern handelt, versteht und lernt wie ein Mensch. Sein Ausscheiden aus Meta markiert den Abschluss einer Ära, in der er maßgeblich die KI-Strategie des Unternehmens prägte. Während er bei Meta als Visionär für die Entwicklung von KI-Infrastruktur und -Forschung bekannt war, hat er in den letzten Jahren zunehmend die Risiken von übermäßiger Abhängigkeit von großen Modellen und die Gefahr von „halluzinierenden“ Systemen hervorgehoben. Seine Kritik richtet sich auch gegen die aktuelle KI-Entwicklung, die oft auf Datenmengen und Rechenleistung setzt, statt auf fundierte, strukturierte Lernansätze. In der Fachwelt wird LeCuns Rückzug als bedeutender Wendepunkt gesehen. Experten schätzen, dass sein Fokus auf „durchdachtes Lernen“ und kognitives Modellieren die künftige Forschung prägen könnte. Sein Einfluss auf die KI-Entwicklung ist unbestritten: Mit seiner Arbeit an CNNs legte er die Grundlage für die heutige Computer-Vision, und seine Ideen zu autonomen Lernsystemen prägen die Diskussion um die nächste Generation von KI. Obwohl er nun aus dem operativen Bereich von Meta aussteigt, bleibt er als Gedankengut und wissenschaftliche Stimme eine zentrale Figur in der KI-Welt. Seine Vision einer intelligenteren, verständnisbasierten KI bleibt ein Leitbild für Forscher, die über die Grenzen der heutigen Sprachmodelle hinaus wollen.