01 нояб. 2025 г.·8 мин
Янн Лекун: пионер глубокого обучения и самоконтролируемого ИИ
Обзор идей и вех Янна Лекуна — от LeNet и свёрточных сетей до самоконтролируемого обучения — и почему его подходы продолжают формировать современные AI‑системы.
Обзор идей и вех Янна Лекуна — от LeNet и свёрточных сетей до самоконтролируемого обучения — и почему его подходы продолжают формировать современные AI‑системы.
Янн Лекун — один из исследователей, чьи идеи незаметно стали «настройками по умолчанию» для современного ИИ. Если вы пользуетесь разблокировкой по типу Face ID, автоматической разметкой фото или любой системой, распознающей содержимое изображения, вы сталкиваетесь с проектными решениями, которые Лекун помог показать работоспособными в масштабе.
Влияние Лекуна не сводится к одному изобретению. Он продвигал практический инженерный подход в ИИ: строить системы, которые учат полезные представления из реальных данных, работают эффективно и улучшаются с опытом. Это сочетание — научная ясность плюс требование реальной производительности — заметно во всём: от продуктов компьютерного зрения до современных конвейеров обучения моделей.
Глубокое обучение — это широкий подход: использование многослойных нейросетей, которые учат закономерности по данным вместо ручного кодинга правил.
Самоконтролируемое обучение — это стратегия обучения: система сама формирует задачу обучения из данных (например, предсказывает пропущенные части), поэтому может учиться на огромных объёмах неразмеченной информации. Лекун активно выступает за SSL, потому что он ближе к тому, как учатся люди и животные — через наблюдение, а не постоянные инструкции.
Это наполовину биография, наполовину обзор ключевых идей: как ранняя работа с нейросетями привела к сверточным сетям, почему representation learning стал центральным, и почему самоконтролируемое обучение сегодня — серьёзный путь к более способному ИИ. В конце — практические выводы для команд, строящих ИИ сейчас.
Короткая ремарка о ярлыке «крестный отец глубокого обучения»: это популярный эвфемизм (часто применяют к Лекуну, Джеффри Хинтону и Йошуа Бенджио), а не формальное звание. Важнее трек‑рекорд идей, ставших фундаментом.
Ранняя карьера Янна Лекуна проще всего читается как последовательная ставка на одну мысль: компьютеры должны учить правильные признаки из сырых данных, а не полагаться на человека, который их вручную проектирует.
В середине‑конце 1980‑х Лекун работал над практической и упрямой задачей: как заставить машины распознавать паттерны в грязных реальных входах, таких как изображения.
К концу 1980‑х — началу 1990‑х он продвигал методы нейросетей, которые можно было обучать «end‑to‑end» — то есть подавать примеры и позволять системе самой подстраиваться, чтобы стать лучше.
Этот период предопределил то, за что его позже знали (например, CNN и LeNet), но ключевой посыл — прекратите спорить о правилах; начните учиться по данным.
Ранний ИИ часто пытался закодировать интеллект в явных правилах: «если X, то Y». Это работает в строго контролируемых ситуациях, но слабо на шумном реальном мире — разный почерк, изменение освещения на фото, небольшие сдвиги ракурса.
Подход Лекуна склонялся к статистическому обучению: обучите модель на множестве примеров и позвольте ей обнаружить паттерны, которые человеку сложно описать. Вместо списка правил «как выглядит 7», покажите системе тысячи семёрок, и она научит представление, отделяющее «7» от «1», «2» и т.д.
Ещё в ранних работах цель была не только «получить правильный ответ». Нужно было научиться полезным внутренним представлениям — компактным, переиспользуемым признакам, которые упрощают будущие решения. Эта идея проходит сквозь всё последующее: лучшие модели для зрения, масштабируемое обучение и, в конце концов, переход к самоконтролируемому обучению.
CNN — это тип нейросети, спроектированный для «видения» паттернов в данных, организованных в сетку (изображение, кадры видео). Их главный приём — свёртка.
Думайте о свёртке как о маленьком детекторе паттерна, который скользит по изображению. На каждом шаге он спрашивает: «Вижу ли я тут край, угол, полоску или текстуру?» Один и тот же детектор используется везде, поэтому он найдёт шаблон независимо от позиции.
Локальная связность: каждый детектор смотрит на маленький фрагмент (не на всё изображение). Это упрощает обучение, потому что соседние пиксели обычно связаны.
Разделяемые веса: скользящий детектор использует одни и те же числа (веса) в каждой позиции. Это резко сокращает число параметров и помогает модели распознавать один и тот же признак в разных местах.
Пулинг (или понижение разрешения): после детекции признаков сеть часто агрегирует локальные отклики (макс/среднее). Пулинг сохраняет сильные сигналы, уменьшает размер и даёт небольшую устойчивость к мелким сдвигам.
Изображения структурированы: соседние пиксели формируют осмысленные формы; один и тот же объект может появиться в любом месте; паттерны повторяются. CNN закладывают эти предположения в архитектуру, поэтому они учат полезные визуальные признаки с меньшими затратами данных и вычислений по сравнению с полностью связанными сетями.
CNN — не «просто большой классификатор». Это пайплайн построения признаков: ранние слои находят края, средние — части, а поздние — объекты. Также CNN не «понимают» сцены в человеческом смысле; они учат статистические подсказки из тренировки. Поэтому качество данных и корректная оценка важны не меньше архитектуры.
LeNet — один из ранних примеров того, что глубокое обучение полезно, а не просто интересно. Разработанный в 1990‑х Лекуном и коллегами, он был создан для распознавания рукописных символов — особенно цифр, как на чеках и бланках.
В общем виде LeNet принимал изображение (маленькую градационную область с цифрой) и выдавал классификацию (0–9). Сейчас это звучит привычно, но тогда это связывало весь пайплайн: извлечение признаков и классификацию обучали как единую систему.
Вместо ручных правил — «найти края, потом петли, потом применить дерево решений» — LeNet учил внутренние визуальные признаки напрямую по размеченным примерам.
Влияние LeNet не было в эффектных демо. Оно было в том, что показало: сквозное обучение может работать для реальных задач зрения:
Идея «учить признаки и классификатор вместе» связала LeNet с последующими успехами глубокого обучения.
Многие привычки современного глубокого обучения видны уже в философии LeNet:
Хотя современные модели используют больше данных, вычислений и слоёв, LeNet нормализовал мысль, что нейросети могут быть практичными инженерными инструментами, особенно в задачах восприятия.
Важно сохранять умеренность: LeNet не был «первой глубокой сетью» и не один привёл к буму глубокого обучения. Но это общепризнанная веха, показавшая, что выученные представления могут превосходить ручные пайплайны в важной прикладной задаче — задолго до массового распространения глубокого обучения.
Representation learning — идея о том, что модель должна не только выдавать итоговую метку («кот» vs «собака»), но и учить полезные внутренние признаки, которые упрощают множество задач.
Представьте, что вы разбираете захламлённый шкаф. Можно пометить каждый предмет по отдельности («синяя рубашка», «зимняя куртка», «кроссовки»). А можно сначала придумать категории — по сезону, по типу, по размеру — и затем быстро находить нужное. Хорошее «представление» похоже на такие категории: компактное описание мира, которое облегчает многие последующие задачи.
До эры глубокого обучения признаки создавали вручную: детекторы краёв, дескрипторы текстуры, тщательно настроенные измерения. Это работало, но имело два больших ограничения:
Ключевой вклад Лекуна — через сверточные сети — показать, что обучение признаков напрямую по данным может превзойти ручные пайплайны, особенно в сложных и варьирующихся задачах. Вместо того чтобы указывать, что искать, давайте системе обнаружить предсказательные паттерны.
Когда сеть выучила сильное представление, его можно повторно использовать. Сеть, обученная понимать общую визуальную структуру (края → формы → части → объекты), может быть адаптирована к новым задачам с меньшим количеством данных: обнаружение дефектов, медтриаж, сопоставление товаров и т.д.
Практическая магия представлений в том, что вы не начинаете с нуля каждый раз — вы строите на переиспользуемом «понимании» входа.
Если вы строите ИИ в команде, обучение представлений предлагает приоритеты:
Сделайте эти три пункта правильно — и лучшее представление, а значит и производительность, последуют сами собой.
Самоконтролируемое обучение — способ заставить ИИ учиться, превратив сырые данные в собственную «контрольную». Вместо того чтобы полагаться на человека, который размечает каждый пример (кот, собака, спам/не‑спам), система сама создаёт задачу предсказания и учится, пытаясь угадать правильный ответ.
Представьте, что вы изучаете язык, читая: учитель не помечает каждое предложение, но вы учитесь, угадывая, что идёт дальше, и проверяя себя. Так же и модель может учиться, предсказывая недостающие части.
Типичные самоконтролируемые задачи:
Разметка медленная, дорогая и часто непоследовательная. Самоконтролируемое обучение может использовать огромные объёмы неразмеченных данных, которые уже есть у организаций — фото, документы, записи звонков, логи датчиков — чтобы выучить общие представления. Затем уже на меньшем размеченном наборе модель дообучают для конкретной задачи.
Самоконтролируемое обучение — главный двигатель современных систем в:
Выбор между supervised, unsupervised и self‑supervised чаще всего сводится к одному: какой сигнал реально доступен в масштабе.
Supervised learning обучается на входах с человеческими метками (например, «на этом фото кот»). Это эффективно, когда метки точны.
Unsupervised learning ищет структуру без меток (кластеризация поведения пользователей). Это полезно, но «структура» может быть расплывчатой и не всегда связана с бизнес‑целью.
Self‑supervised learning — практичный компромисс: модель сама формирует цели из данных (предсказывать пропущенное, следующий кадр и т.д.). Вы получаете сигнал обучения без ручной разметки.
Разметка оправдана, когда:
Разметка становится узким местом, когда:
Типичный паттерн:
Это часто снижает потребность в разметке, улучшает работу при малом количестве данных и даёт лучший перенос на смежные задачи.
Лучший выбор обычно определяется возможностями по разметке, ожидаемыми изменениями во времени и желаемым уровнем обобщения модели.
Energy‑based модели (EBM) — способ думать об обучении ближе к ранжированию, чем к строгой классификации. Вместо того чтобы заставлять модель выдавать единственный правильный ответ, EBM учит функцию оценки: низкая «энергия» соответствует правдоподобным конфигурациям, высокая — нелогичным.
«Конфигурация» может быть разной: изображение и предлагаемый к нему подпись, частичная сцена и недостающие объекты, состояние робота и предлаемое действие. Задача EBM — сказать «это сочетание согласовано» (низкая энергия) или «это выглядит несогласованно» (высокая энергия).
Эта идея мощна, потому что не требует редукции мира до одной метки. Можно сравнивать альтернативы и выбирать лучший вариант — так часто работают люди: рассматривают варианты, отбрасывают невероятные и уточняют.
EBM дают гибкость в целевых функциях. Модель можно обучать так, чтобы реальные примеры имели низкую энергию, а неправильные примеры — высокую. Это поощряет изучение структур данных — регулярностей, ограничений и отношений — вместо простого запоминания отображения вход→выход.
Лекун связывал такой подход с целями вроде «world models»: внутренние модели, которые отражают, как мир обычно работает. Если модель умеет оценивать правдоподобие сценариев, она может помогать в планировании, оценивая кандидаты в будущих последовательностях действий и отдавая предпочтение тем, которые согласуются с реальностью.
Лекун необычен тем, что его влияние простирается и в академию, и в крупные индустриальные лаборатории. В университетах и институтах его работы задали повестку: нейросети стали серьёзной альтернативой ручным признакам — идея, которая затем стала стандартом в компьютерном зрении и дальше.
Поле движется вперёд не только через статьи; оно двигается через группы, которые решают, что строить дальше, какие бенчмарки использовать и какие идеи масштабировать. Руководя командами и наставляя исследователей, Лекун помог превратить representation learning и затем самоконтролируемое обучение в долгосрочные программы, а не разовые эксперименты.
Индустриальные лаборатории важны по практическим причинам:
Meta AI — яркий пример среды, где фундаментальные команды могут тестировать идеи в масштабе и видеть, как выбор модели влияет на реальные системы.
Когда лидеры смещают фокус на лучшие представления, снижение зависимости от меток и более сильное обобщение, эти приоритеты распространяются вовне. Они влияют на инструменты, с которыми взаимодействуют пользователи: организация фото, перевод, доступные описания изображений, понимание контента и рекомендации. Даже если пользователи не слышали термин «самоконтролируемое обучение», выгода проявляется в моделях, которые быстрее адаптируются, требуют меньше аннотаций и лучше справляются с вариативностью реального мира.
В 2018 году Янн Лекун получил премию ACM A.M. Turing — часто называемую «Нобелем в вычислениях». Премия признала, как глубокое обучение трансформировало область: вместо ручного кодирования правил для зрения или речи исследователи могли обучать системы извлекать полезные признаки из данных, что дало большие приросты точности и практичности.
Признание разделили Джеффри Хинтон и Йошуа Бенджио. Это важно, потому что современная история глубокого обучения сложилась из разных вкладов: группы продвигали разные части, иногда параллельно, иногда опираясь друг на друга.
Речь шла не о одной статье или модели. Награда отмечала длинную дугу идей, которые превратились в рабочие системы — особенно способность нейросетей обучаться в масштабе и вырабатывать представления, которые обобщаются.
Награды создают впечатление, что прогресс делает небольшая группа «героев», но реальность более коллективна:
Премию Тьюринга лучше читать как прожектор на переломный момент в вычислениях — один, движимый сообществом, где Лекун, Хинтон и Бенджио сыграли ключевые роли в признании и применимости глубокого обучения.
Несмотря на успехи глубокого обучения, работа Лекуна существует в контексте активного диалога: что современные системы делают хорошо, где они ещё слабы и какие направления могут сократить разрыв.
Несколько повторяющихся вопросов в лабораториях и продуктовых командах:
Глубокое обучение исторически было привязано к объёмам данных: контролируемые модели требуют больших размеченных наборов, которые дороги и могут содержать человеческие предубеждения.
Обобщение тоже неравномерно. Модель может выглядеть впечатляюще на бенчмарке и при этом страдать в реальной эксплуатации — новые пользователи, устройства, политики. Это причина больших инвестиций команд в мониторинг, переобучение и оценку за пределами одного тестового набора.
SSL пытается сократить зависимость от меток, учась на структуре сырых данных — предсказывать пропуски, учить инвариантности или выравнивать разные «виды» одного и того же контента.
Обещание простое: если система может выучить полезные представления из огромных неразмеченных текстов, изображений, аудио или видео, то для адаптации к конкретным задачам понадобится меньший размеченный набор. SSL также поощряет изучение более общих признаков, которые переносятся между задачами.
Доказано: SSL и обучение представлений существенно улучшают производительность и переиспользуемость, особенно при дефиците меток.
В процессе исследования: надежное обучение моделей мира, планирование и композиционное рассуждение; предотвращение сбоев при сдвиге распределений; построение систем, которые учатся непрерывно без забывания.
Наследие работы Лекуна напоминает, что «state of the art» менее важно, чем соответствие задачам. Если вы строите продукт, преимущество часто в выборе простого подхода, который удовлетворяет реальные ограничения.
Перед выбором модели опишите, что значит «хорошо» в вашем контексте: пользовательский результат, стоимость ошибок, задержка и эксплуатационная нагрузка.
Практический план оценки обычно включает:
Рассматривайте данные как актив с дорожной картой. Разметка дорога, поэтому действуйте продуманно:
Правило: вкладывайтесь на раннем этапе в качество и покрытие данных, прежде чем гнаться за большими моделями.
CNN остаются хорошим выбором для многих задач зрения, особенно если нужны эффективность и предсказуемость (классификация, детекция, OCR‑похожие пайплайны). Новые архитектуры могут выигрывать по точности или мультимодальной гибкости, но они часто дороже по вычислениям и сложнее в деплое.
Если ограничения жёсткие (мобильные/edge, высокая пропускная способность, ограниченный бюджет на обучение), хорошо настроенный CNN с качественными данными часто превзойдёт «более модную» модель, доставленную с опозданием.
Повторяющаяся тема в работах Лекуна — это сквозное мышление: важно не только модель, но и пайплайн вокруг неё — сбор данных, оценка, развёртывание и итерация. На практике многие команды тормозят не из‑за архитектуры, а из‑за медленного создания сопроводительной инфраструктуры (инструменты администрирования, интерфейс разметки, рабочие процессы ревью, дашборды мониторинга).
Здесь помогают современные инструменты быстрой разработки. Например, Koder.ai позволяет командам прототипировать и развёртывать веб‑, бэкенд‑ и мобильные приложения через чат‑ориентированный рабочий процесс — полезно, когда нужно быстро собрать внутреннее приложение для оценки (React‑дашборд с Go + PostgreSQL бэкендом), делать снимки состояния/откат в быстрой итерации или экспортировать исходники и деплоить на кастомный домен после стабилизации рабочего процесса. Цель не заменить ML‑исследования, а уменьшить трение между идеей модели и рабочей системой.
Если вы планируете ИИ‑инициативу, просмотрите /docs для практических руководств, посмотрите /pricing для опций развёртывания или изучите другие эссе в /blog.
Он доказал, что выученные представления (фичи, обнаруженные моделью по данным) могут превосходить вручную сконструированные правила на реальных, шумных данных, например — на изображениях. Этот подход — сквозное обучение, масштабируемая производительность и переиспользуемые представления — стал шаблоном для современных AI‑систем.
Глубокое обучение — это общий подход: использование многослойных нейросетей для поиска закономерностей в данных.
Самоконтролируемое обучение (SSL) — это стратегия обучения, при которой модель сама формулирует цель обучения из необработанных данных (например, предсказывает пропущенные части). SSL часто уменьшает потребность в ручной разметке и даёт переиспользуемые представления.
Свертка «проскальзывает» небольшим детектором (фильтром) по изображению и на каждом месте проверяет, есть ли тут паттерн — например, край или текстура. Повторное использование одного и того же детектора по всему изображению делает обучение более эффективным и помогает распознавать объект, даже если он смещён в кадре.
Три ключевые идеи:
LeNet показал, что сквозная нейросеть способна решать реальную прикладную задачу (распознавание рукописных цифр) с практической эффективностью. Это подтвердило идею, что выделение признаков и классификатор могут обучаться вместе, а не строиться вручную.
Это идея, что модель должна учить внутренние признаки, которые полезны в широкой гамме задач, а не только выдавать конечную метку. Хорошие представления упрощают последующие задачи, позволяют переносить обучение (transfer learning) и обычно дают большую робастность по сравнению с вручную созданными фичами.
Используйте supervised (контролируемое обучение), если у вас много качественных разметок и задача стабильна.
Используйте самоконтролируемое предобучение + дообучение (self‑supervised pretraining + fine‑tuning), если у вас много «сырого» неразмеченного материала и мало меток или домен меняется.
Используйте unsupervised (кластеризация/анализ) для исследования данных и поиска аномалий, затем валидируйте выводы через downstream‑метрики.
SSL создаёт учебные задачи из самих данных, например:
После предобучения модель обычно на меньшем размеченном наборе для целевой задачи.
Энергетическая модель (EBM) учит функцию оценки: правдоподобным конфигурациям соответствует низкая «энергия», неправдоподобным — высокая. Это удобно, когда нужно сравнивать альтернативы и выбирать наиболее согласованные с реальностью варианты. Такая формулировка связана с идеями моделей мира и планирования.
Начните с определения, что значит «хорошо» в вашей системе:
Выбирайте CNN, если нужны эффективность и предсказуемость; рассматривайте SSL, если метки — узкое место. Делайте оценку и работу с данными частью инженерного процесса, а не побочным шагом.