01 lis 2025·8 min
Yann LeCun: pionier uczenia głębokiego i uczenia samonadzorowanego
Poznaj kluczowe idee i kamienie milowe Yann LeCuna — od CNN i LeNet po współczesne uczenie samonadzorowane — i dlaczego jego praca wciąż kształtuje AI.
Poznaj kluczowe idee i kamienie milowe Yann LeCuna — od CNN i LeNet po współczesne uczenie samonadzorowane — i dlaczego jego praca wciąż kształtuje AI.
Yann LeCun to jeden z badaczy, których pomysły cicho stały się „ustawieniami domyślnymi” współczesnej AI. Jeśli korzystałeś z odblokowywania w stylu Face ID, automatycznego tagowania zdjęć lub jakiegokolwiek systemu rozpoznającego, co jest na obrazie, to żyjesz z decyzjami projektowymi, które LeCun pomógł udowodnić, że działają w skali.
Wpływ LeCuna nie ogranicza się do jednego wynalazku. Wpłynął na praktyczne, inżynierskie podejście do AI: buduj systemy, które uczą się użytecznych reprezentacji z rzeczywistych danych, działają wydajnie i poprawiają się wraz z doświadczeniem. To połączenie jasności naukowej i nacisku na wydajność w świecie rzeczywistym pojawia się zarówno w produktach widzenia komputerowego, jak i w dzisiejszych pipeline’ach treningowych.
Uczenie głębokie to szerokie podejście: używanie wielowarstwowych sieci neuronowych do uczenia się wzorców z danych zamiast ręcznego kodowania reguł.
Uczenie samonadzorowane to strategia treningowa: system tworzy zadanie uczące z samych danych (np. przewidywanie brakujących fragmentów), dzięki czemu może uczyć się z ogromnych ilości nieoznakowanych informacji. LeCun jest jednym z głównych orędowników samonadzoru, ponieważ lepiej odpowiada to temu, jak uczą się ludzie i zwierzęta — przez obserwację, a nie ciągłe instrukcje.
To część biografia, część przegląd kluczowych idei: jak wczesne prace nad sieciami neuronowymi doprowadziły do sieci splotowych, dlaczego uczenie reprezentacji stało się centralne i dlaczego uczenie samonadzorowane jest dziś poważną ścieżką do bardziej zdolnej AI. Zakończymy praktycznymi wnioskami dla zespołów budujących systemy AI dziś.
Krótka uwaga o etykiecie „ojciec chrzestny uczenia głębokiego”: to popularne uproszczenie (często przypisywane LeCunowi, Geoffreyowi Hintonowi i Yoshua Bengio), a nie formalny tytuł. Ważny jest dorobek idei, które stały się fundamentami.
Wczesna kariera Yann LeCuna najłatwiej opisana jest jako konsekwentny zakład na jedną ideę: komputery powinny uczyć się właściwych cech z surowych danych, zamiast polegać na ręcznym projektowaniu przez ludzi.
W latach 80. i końcu 80. LeCun skupiał się na praktycznym, upartym problemie: jak sprawić, by maszyny rozpoznawały wzorce w chaotycznych, rzeczywistych wejściach jak obrazy.
Pod koniec lat 80. i na początku 90. promował metody sieci neuronowych, które można trenować end-to-end — czyli podajesz przykłady, a system sam się dostosowuje, by być lepszym.
Ten okres ustawił scenę do późniejszych prac, z których jest najbardziej znany (jak CNN i LeNet), ale kluczowa historia to zmiana podejścia: przestań dyskutować o regułach; zacznij się uczyć z danych.
Wiele wcześniejszych systemów AI próbowało zakodować inteligencję jako jawne reguły: „jeśli X, to Y”. To działało w ściśle kontrolowanych sytuacjach, ale miało problemy, gdy świat był hałaśliwy — różne style pisma, zmiany oświetlenia na zdjęciach, drobne przesunięcia perspektywy.
Podejście LeCuna skłaniało się ku uczeniu statystycznemu: trenuj model na wielu przykładach, pozwól mu odkryć wzorce, które ludzie nie zawsze potrafią jasno opisać. Zamiast tworzyć długą listę reguł, jak wygląda „7”, pokazujesz systemowi tysiące siódemek i on uczy się reprezentacji rozdzielającej „7” od „1”, „2” i tak dalej.
Już na początku celem nie było tylko „uzyskać prawidłową odpowiedź”. Chodziło o nauczenie się użytecznych wewnętrznych reprezentacji — zwięzłych, wielokrotnego użytku cech, które ułatwiają przyszłe decyzje. Ten motyw przewija się przez wszystko, co robił później: lepsze modele widzenia, skalowalny trening i w końcu przesunięcie w stronę uczenia samonadzorowanego.
CNN to typ sieci zaprojektowany do „widzenia” wzorców w danych ułożonych w siatkę (jak obraz czy ramki wideo). Ich główny trik to splot.
Pomyśl o splotie jako małym detektorze wzorca, który przesuwa się po obrazie. W każdej pozycji pyta: „Czy widzę tu coś jak krawędź, róg, paski albo teksturę?” Ten sam detektor jest używany wszędzie, więc rozpozna wzorzec niezależnie od miejsca, w którym się pojawi.
Lokalne połączenia: każdy detektor patrzy na mały fragment obrazu (nie na cały obraz). To ułatwia uczenie, bo pobliskie piksele są zwykle powiązane.
Współdzielone wagi: przesuwany detektor używa tych samych parametrów w każdej lokalizacji. To znacznie zmniejsza liczbę parametrów i pomaga modelowi rozpoznawać tę samą cechę w różnych miejscach.
Poolowanie (downsampling): po wykryciu cech sieć często podsumowuje pobliskie odpowiedzi (np. przez max lub średnią). Pooling zachowuje najsilniejsze sygnały, zmniejsza rozmiar i dodaje odrobinę tolerancji na drobne przesunięcia.
Obrazy mają strukturę: piksele blisko siebie tworzą sensowne kształty; ten sam obiekt może pojawić się w różnych miejscach; wzorce się powtarzają. CNN wpisują te założenia w architekturę, więc uczą przydatnych cech wizualnych przy mniejszych wymaganiach danych i obliczeń niż sieć w pełni połączona.
CNN to nie „tylko duży klasyfikator”. To pipeline budujący cechy: wczesne warstwy znajdują krawędzie, warstwy środkowe łączą je w części, a późniejsze warstwy składają części w obiekty.
CNN nie „rozumieją” sceny same z siebie; uczą statystycznych wskazówek z danych treningowych. Dlatego jakość danych i ewaluacja są tak samo ważne jak sam model.
LeNet to jeden z najczystszych wczesnych przykładów, że uczenie głębokie jest użyteczne, a nie tylko interesujące. Opracowany w latach 90. przez Yann LeCuna i współpracowników, został zaprojektowany do rozpoznawania odręcznych znaków — zwłaszcza cyfr — takich jak na czekach, formularzach i skanach.
W dużym skrócie LeNet brał obraz (np. mały, skala szarości wycinek z cyfrą) i zwracał klasyfikację (0–9). Dziś brzmi to oczywiście, ale miało znaczenie, bo scalano cały pipeline: ekstrakcję cech i klasyfikację uczono jako jeden system.
Zamiast polegać na ręcznie skonstruowanych regułach — „wykryj krawędzie, zmierz pętle, zastosuj drzewo decyzyjne” — LeNet uczył wewnętrznych cech wizualnych bezpośrednio z oznaczonych przykładów.
Wpływ LeNet nie wynikał z efektownych demonstracji, lecz z pokazania, że podejście end-to-end działa w prawdziwych zadaniach widzenia:
Idea „ucz się cech i klasyfikatora razem” jest kluczowym wątkiem w późniejszych sukcesach uczenia głębokiego.
Wiele nawyków, które dziś wydają się normalne w deep learningu, było widocznych już w filozofii LeNet:
Choć współczesne modele używają więcej danych, mocy obliczeniowej i głębszych architektur, LeNet pomógł ugruntować ideę, że sieci neuronowe mogą być praktycznymi narzędziami inżynieryjnymi — zwłaszcza dla problemów percepcji.
Warto zachować umiar: LeNet nie był „pierwszą głęboką siecią” i nie zapoczątkował samodzielnie boomu na deep learning. Ale jest powszechnie uznawany za kamień milowy pokazujący, że uczone reprezentacje mogą przewyższyć ręczne pipeline’y w istotnym, konkretnym problemie — na długo przed tym, niż deep learning stał się powszechny.
Uczenie reprezentacji to pomysł, że model nie powinien uczyć się tylko końcowej odpowiedzi (np. „kot” vs „pies”) — powinien nauczyć się użytecznych wewnętrznych cech, które ułatwiają wiele decyzji.
Pomyśl o porządkowaniu zagraconej szafy. Możesz etykietować każdy element z osobna („niebieska koszula”, „zimowy płaszcz”, „buty do biegania”) albo najpierw stworzyć kategorie porządkujące — według sezonu, typu, rozmiaru — i potem korzystać z nich, żeby szybko znaleźć to, czego potrzebujesz.
Dobra „reprezentacja” to jak te kategorie: zwięzły sposób opisu świata, który upraszcza wiele zadań downstream.
Przed deep learningiem zespoły często ręcznie projektowały cechy: detektory krawędzi, deskryptory tekstury, starannie strojone miary. To działało, ale miało dwa ograniczenia:
Kluczowy wkład LeCuna — popularyzowany przez sieci splotowe — polegał na pokazaniu, że uczenie cech bezpośrednio z danych może przewyższyć ręczne pipeline’y, zwłaszcza gdy problemy są zróżnicowane i „brudne”. Zamiast mówić systemowi, czego szukać, pozwalasz mu odkryć wzorce, które naprawdę są predykcyjne.
Gdy model nauczy się silnej reprezentacji, można ją ponownie wykorzystać. Sieć wytrenowana do rozumienia ogólnej struktury wizualnej (krawędzie → kształty → części → obiekty) można dostosować do nowych zadań z mniejszą ilością danych: wykrywanie wad, triage obrazów medycznych, dopasowanie produktów i więcej.
To praktyczna magia reprezentacji: nie zaczynasz od zera przy każdym zadaniu — budujesz na bazie wielozadaniowego „rozumienia” wejścia.
Jeśli budujesz AI w zespole, uczenie reprezentacji sugeruje prostą kolejność priorytetów:
Gdy te trzy elementy są poprawione, lepsze reprezentacje i lepsza wydajność zwykle podążają za nimi.
Uczenie samonadzorowane to sposób, by AI uczyła się, zamieniając surowe dane w własny „quiz”. Zamiast polegać na ludziach, którzy etykietują każdy przykład (kot, pies, spam), system tworzy zadanie predykcyjne z danych i uczy się, próbując je rozwiązać.
Pomyśl o nauce języka przez czytanie: nie potrzebujesz nauczyciela do oznaczania każdego zdania — możesz uczyć się wzorców, zgadując, co powinno być dalej i sprawdzając, czy miałeś rację.
Kilka typowych zadań samonadzorowanych:
Etykietowanie jest wolne, drogie i często niespójne. Uczenie samonadzorowane może wykorzystać ogrom surowych, nieoznakowanych danych, które organizacje już mają — zdjęcia, dokumenty, nagrania rozmów, logi sensorów — by nauczyć ogólnych reprezentacji. Potem, mając mniejszy zestaw etykiet, dokonujesz fine-tuningu pod konkretne zadanie.
Uczenie samonadzorowane napędza współczesne systemy w wielu obszarach:
Wybór między supervised, unsupervised i self-supervised zależy głównie od tego, jaki sygnał jesteś w stanie realistycznie uzyskać w skali.
Uczenie nadzorowane trenuje na parach wejście–etykieta dostarczonej przez ludzi (np. „to zdjęcie zawiera kota”). Jest bezpośrednie i wydajne, gdy etykiety są dokładne.
Uczenie niesuperwizowane szuka struktury bez etykiet (np. grupowanie klientów według zachowań). Jest przydatne, ale „struktura” może być niejasna i nie zawsze przekłada się na cel biznesowy.
Uczenie samonadzorowane to praktyczny środek: tworzy cele treningowe z danych (przewidywanie brakujących słów, następnej klatki, zamaskowanych fragmentów obrazu). Dostajesz sygnał uczący, ale bez ręcznych etykiet.
Etykiety są warte wysiłku, gdy:
Etykietowanie staje się problemem, gdy:
Częsty schemat:
To często zmniejsza potrzeby etykietowania, poprawia wydajność przy małej ilości danych i lepiej przenosi się na powiązane zadania.
Najlepszy wybór zależy od zdolności etykietowania, przewidywanych zmian w czasie i tego, jak szeroko chcesz, by model generalizował poza danym zadaniem.
Modele oparte na energii (EBM) to sposób myślenia o uczeniu bliższy „rankingowi” niż „etykiecie”. Zamiast zmuszać model do wypisania jednej poprawnej odpowiedzi, EBM uczą funkcji oceny: przypisują niską „energię” (dobry wynik) spójnym konfiguracjom i wyższą energię (zły wynik) tym niespójnym.
„Konfiguracja” może oznaczać wiele rzeczy: obraz i proponowany podpis, częściową scenę i brakujące obiekty, czy stan robota i proponowane działanie. Zadaniem EBM jest określić, „To pasuje” (niska energia) lub „To jest niespójne” (wysoka energia).
Ta prosta idea jest potężna, bo nie wymaga redukowania świata do jednej etykiety. Możesz porównywać alternatywy i wybrać tę o najlepszym wyniku, co przypomina sposób rozwiązywania problemów przez ludzi: rozważ opcje, odrzuć mało prawdopodobne i poprawiaj.
EBM pozwalają na elastyczne cele treningowe. Możesz trenować model tak, aby obniżał energię dla prawdziwych przykładów i podnosił ją dla niepoprawnych lub negatywnych przykładów. To może zachęcić do uczenia użytecznej struktury w danych — reguł, ograniczeń i relacji — zamiast zapamiętywania mapowania wejścia na wyjście.
LeCun łączy tę perspektywę z celami takimi jak „modele świata”: wewnętrzne modele, które chwytają, jak świat zwykle działa. Jeśli model potrafi ocenić, co jest prawdopodobne, może wspierać planowanie przez ocenę kandydatów przyszłości lub sekwencji działań i preferowanie tych, które są spójne z rzeczywistością.
LeCun jest nietypowy wśród czołowych badaczy AI, bo jego wpływ rozciąga się zarówno na badania akademickie, jak i duże laboratoria przemysłowe. W środowisku akademickim i instytutach badawczych jego prace pomogły ustawić agendę dla sieci neuronowych jako realnej alternatywy dla ręcznie projektowanych cech — pomysłu, który potem stał się domyślnym podejściem w widzeniu komputerowym i dalej.
Dziedzina badań nie przesuwa się naprzód tylko dzięki artykułom; rozwija się też dzięki grupom, które decydują, co budować dalej, jakie benchmarki używać i które pomysły warto skalować. Prowadząc zespoły i mentorując badaczy, LeCun pomógł przekształcić uczenie reprezentacji — a później uczenie samonadzorowane — w długoterminowe programy, a nie jednorazowe eksperymenty.
Laboratoria przemysłowe są ważne z kilku praktycznych powodów:
Meta AI jest przykładem środowiska, gdzie zespoły badawcze mogą testować pomysły w skali i obserwować, jak wybory modelowe wpływają na realne systemy.
Gdy liderzy przesuwają badania w stronę lepszych reprezentacji, mniejszego polegania na etykietach i silniejszego uogólniania, priorytety te rozchodzą się szerzej. Wpływają na narzędzia, z których korzystają ludzie — organizację zdjęć, tłumaczenia, funkcje dostępności jak opisy obrazów, rozumienie treści i rekomendacje. Nawet jeśli użytkownicy nigdy nie usłyszą terminu „samonadzorowane”, korzyść może być widoczna: modele szybciej adaptujące się, wymagające mniej adnotacji i lepiej radzące sobie z różnorodnością świata rzeczywistego.
W 2018 roku Yann LeCun otrzymał ACM A.M. Turing Award — często opisywaną jako „Nobla informatyki”. W skrócie, nagroda uznała, jak uczenie głębokie zmieniło dziedzinę: zamiast ręcznego kodowania reguł do widzenia czy mowy, badacze mogli trenować systemy, aby uczyły się użytecznych cech z danych, co otworzyło ogromne skoki dokładności i użyteczności.
Uznanie dzielił z Geoffreyem Hintonem i Yoshua Bengio. To ważne, bo pokazuje, że współczesna historia deep learningu powstała dzięki różnym grupom, które pchały różne elementy do przodu — czasem równolegle, czasem budując bezpośrednio na pracy innych.
Nie chodziło o jeden przełomowy artykuł czy model. Chodziło o długą ścieżkę idei, które przekształciły się w systemy praktyczne — zwłaszcza sieci neuronowe trenowalne w skali i uczące reprezentacje, które uogólniają.
Nagrody mogą sprawiać wrażenie, że postęp dokonuje się przez kilku „bohaterów”, ale rzeczywistość jest bardziej wspólnotowa:
Tę nagrodę najlepiej czytać jako reflektor na punkt zwrotny w informatyce — napędzany przez społeczność — w którym LeCun, Hinton i Bengio pomogli uczynić deep learning zarówno wiarygodnym, jak i możliwym do wdrożenia.
Nawet przy sukcesie uczenia głębokiego prace LeCuna znajdują się w ramach aktywnej debaty: co obecne systemy robią dobrze, z czym nadal mają problemy i jakie kierunki badań mogą zamknąć tę lukę.
Kilka powtarzających się pytań pojawia się w laboratoriach AI i zespołach produktowych:
Uczenie głębokie historycznie jest głodne danych: modele nadzorowane mogą wymagać dużych, oznakowanych zbiorów, które są drogie i mogą przenosić ludzkie uprzedzenia.
Uogólnianie też jest nierówne. Modele mogą imponować na benchmarkach, a mimo to mieć problemy po wdrożeniu w bardziej chaotycznych realnych warunkach — nowe populacje, urządzenia, workflowy czy polityki. Ta luka jest powodem, dla którego zespoły inwestują mocno w monitoring, retraining i ewaluację wykraczającą poza pojedynczy test set.
SSL próbuje zmniejszyć zależność od etykiet, ucząc się z struktury obecnej w surowych danych — przewidywanie brakujących części, uczenie inwariancji czy dopasowywanie różnych widoków tej samej zawartości.
Obietnica jest prosta: jeśli system potrafi nauczyć się użytecznych reprezentacji z ogromnych nieoznakowanych tekstów, obrazów, audio czy wideo, to do adaptacji do konkretnego zadania wystarczy mniejszy zestaw etykiet. SSL także sprzyja uczeniu bardziej ogólnych cech, które przenoszą się między zadaniami.
Co udowodniono: SSL i uczenie reprezentacji znacząco poprawiają wydajność i możliwość ponownego użycia między zadaniami, zwłaszcza gdy brakuje etykiet.
Co nadal jest badaniem: niezawodne uczenie modeli świata, planowanie i rozumowanie kompozycyjne; zapobieganie błędom przy przesunięciach rozkładu; budowa systemów uczących się ciągle bez zapominania lub dryftu.
Dorobek LeCuna przypomina, że «state of the art» jest mniej ważne niż dopasowanie do celu. Jeśli budujesz AI w produkcie, twoją przewagą często będzie wybór najprostszej metody spełniającej rzeczywiste ograniczenia.
Zanim wybierzesz model, zapisz, co w twoim kontekście oznacza „dobrze”: wynik dla użytkownika, koszt błędów, opóźnienia i koszty utrzymania.
Praktyczny plan ewaluacji zwykle obejmuje:
Traktuj dane jak zasób z mapą drogową. Etykietowanie jest drogie, więc działaj rozważnie:
Przydatna zasada: inwestuj wcześnie w jakość i pokrycie danych zanim gonisz większe modele.
CNN wciąż są dobrym wyborem domyślnym dla wielu zadań wizji, zwłaszcza gdy potrzebujesz efektywności i przewidywalnego zachowania na obrazach (klasyfikacja, detekcja, pipeline’y OCR). Nowsze architektury mogą wygrać pod względem dokładności lub elastyczności multimodalnej, ale mogą też kosztować więcej w obliczeniach, złożoności i wdrożeniu.
Jeśli twoje ograniczenia są ostre (mobile/edge, wysoka przepustowość, ograniczony budżet treningowy), dobrze dostrojony CNN z dobrymi danymi często pokona „efektowniejszy” model wypuszczony za późno.
Powracający motyw w pracy LeCuna to myślenie end-to-end: nie tylko model, ale cały pipeline — zbieranie danych, ewaluacja, wdrożenie i iteracja. W praktyce wiele zespołów ugrzęźnie nie dlatego, że architektura jest zła, lecz dlatego, że budowa otoczenia produktu (narzędzia administracyjne, UI do etykietowania, workflowy przeglądu, dashboardy monitoringu) zajmuje za dużo czasu.
Tutaj współczesne narzędzia „vibe-coding” mogą pomóc. Na przykład, Koder.ai pozwala zespołom prototypować i wdrażać aplikacje webowe, backend i mobilne przez workflow sterowany czatem — przydatne, gdy potrzebujesz szybko wewnętrznej aplikacji ewaluacyjnej (np. dashboard React z backendem Go + PostgreSQL), chcesz snapshotów/rollbacków podczas szybkiej iteracji, lub musisz wyeksportować kod źródłowy i wdrożyć z niestandardową domeną, gdy workflow się ustabilizuje. Chodzi nie o zastąpienie badań ML, lecz o zmniejszenie przeszkód między dobrym pomysłem na model a użytecznym systemem.
Jeśli planujesz inicjatywę AI, przeglądnij /docs w poszukiwaniu wskazówek implementacyjnych, zobacz /pricing dla opcji wdrożenia, albo eksploruj więcej esejów w /blog.
Pomógł pokazać, że uczone reprezentacje (cechy odkrywane z danych) potrafią przewyższyć ręcznie projektowane reguły na prawdziwych, hałaśliwych danych, takich jak obrazy. To podejście — trening end-to-end, nacisk na wydajność w praktyce i tworzenie wielokrotnego użytku cech — stało się wzorcem dla współczesnych systemów AI.
Uczenie głębokie to szerokie podejście polegające na używaniu wielowarstwowych sieci neuronowych do wyłapywania wzorców z danych.
Uczenie samonadzorowane (SSL) to strategia treningowa, w której model tworzy własny sygnał uczący z surowych danych (np. przewidywanie brakujących fragmentów). SSL często zmniejsza potrzebę ręcznych etykiet i pozwala uzyskać użyteczne, wielozadaniowe reprezentacje.
Splot (convolution) „przesuwa” mały detektor (filtr) po obrazie, żeby znaleźć wzorce jak krawędzie czy tekstury w dowolnym miejscu. Ponowne używanie tego samego detektora w całym obrazie sprawia, że uczenie jest bardziej efektywne i pomaga rozpoznawać obiekt, nawet gdy przesunie się w kadrze.
Trzy kluczowe pomysły:
LeNet pokazał, że sieć neuronowa end-to-end może poradzić sobie z praktycznym zadaniem biznesowym (rozpoznawanie cyfr odręcznych) z dobrą jakością. Utrwalił ideę trenowania ekstraktora cech i klasyfikatora razem zamiast tworzenia ręcznie zaprojektowanego pipeline’u.
To pomysł, że model powinien uczyć wewnętrznych cech, które są użyteczne w wielu zadaniach, a nie tylko końcowej etykiety. Dobre reprezentacje upraszczają zadania downstream, umożliwiają transfer learning i często zwiększają odporność w porównaniu z ręcznie projektowanymi cechami.
Użyj uczenia nadzorowanego, gdy masz dużo spójnych etykiet i stabilne zadanie.
Użyj wstępnego treningu samonadzorowanego + fine-tuningu, gdy masz dużo surowych danych, a mało etykiet albo spodziewasz się zmian w domenie.
Użyj metod niesuperwizowanych, gdy celem jest eksploracja (klasteryzacja/wykrywanie anomalii), a potem waliduj wyniki za pomocą metryk downstream.
SSL tworzy cele treningowe z samych danych, takie jak:
Po pretrainingu zwykle fine-tunuje się model na mniejszym zestawie z etykietami dla konkretnego zadania.
Model EB nauczy się funkcji oceny: spójne konfiguracje dostają niską energię (dobry wynik), a niespójne wysoką energię. To przydatne, gdy chcesz porównywać alternatywy i wybierać najbardziej prawdopodobne rozwiązania, a także łączy się to z pomysłami na modelowanie świata i planowanie.
Zacznij od jasnego zdefiniowania, co oznacza „dobrze” i jak to zmierzyć:
Traktuj strategię danych i ewaluację jako kluczowe elementy inżynierii, nie dodatki.