Lecuns Left and Next

Sun, 26 Apr 2026 10:00:00 +0900

なにげに、シリーズになってしまっていますが。前回のところから考えると、Metaの激震の一つは、MetaのAI研究の象徴であった ヤン・ルカン（Yann LeCun）の辞任 であるのは言うまでもありません。ルカンといえば、福島先生のネオコグニトロン(1980年)に着想を得て、そこにバックプロパゲーションによる学習を組み込み、LeNet(1989年)という形で、CNNを切り拓いたのは言うまでもありません。

ルカン氏は、ザッカーバーグが現在「物量(GPU)とデータ」のごり押しで、次世代モデルを作ろうとしているのに対し、一貫して「今のLLMの槍から(次の単語の予測)」では猫程度の知能にも到達できないと、批判してきた人物です。

Metaの現状 : ネオコグニトロンから続く「構造による理解」を軽視、ひたすら計算資源を燃やす方向にシフト。
ルカンの新天地 : 5000億円という、Metaの135兆円にくらっべれば、コンパクトな資金で、構造的・因果的な「世界モデル」を実現しようとしている。

僕なりの考えはすでに、"AI の推論アーキテクチャと「System 2」の誤解" に示しています。System 2 は、これらの技術進展の延長線上にあるものではなく、全く別の枠組みです。先人がなぜ System 1（直感的・高速）と System 2（論理的・低速）を明確に切り分けたのかを再考すべきです。System 1 をどれほど高度化しても、それは本質的な System 2 にはなり得ません。

そして、その道標の実験の一つが、Zennで既に公開した、"Mojoで実装する「多世界解釈」並列バックトラック：N-Queen問題を例に“です。

大雑把に言えば、現在、未解決の問題というのは、いくつかあり、

フレーム問題
時相倫理
自我

などが、知られています。

Transformerの二乗の呪いは、SSMなどで解決できるかもしれません。しかし、ルカン氏の疑問は、おそらく、そんなところにはないのは明らかです。二乗の呪いというのは、TransfomerのAttention機構のオーダーがコンテキスト長の二乗になる現象です。これは、Attention機構自体に潜んでいます。そして、その解決として、期待されているのが、状態空間モデルを活用した、MambaなどのSSMです。

しかし、それは、ルカン氏の疑問のそもそも、つまり、次の語の予測では頭打ちではないのかという問題の答えにはなっていません。どう考えても、System 2の理想とは程遠い。

LeCunの主張

graph TD subgraph lecun [LeCunの主張] pattern[✖LLMは「テキストの統計的パターン」を学んでいるだけ] notworld[✖物理世界の理解がない] canot[✖常識推論ができない] world[☑必要なのは「世界モデル」] phi[☑物理法則、因果関係、時間の概念を理解するAI] end

先の提起で言えば、フレーム問題、時相論理とは、物理法則、因果関係、時間の概念をそのまま、言い表しています。

この辺の事情は、"【激震】ヤン・ルカンがMetaを去った。5000億円で「世界モデル」研究所を設立“がよく纏めています。

この図を思い浮かべてほしいのです。

graph TD subgraph Layer3 [Layer 3: Orchestration] RAG[RAG] ReAct[ReAct] MCP[MCP] Agents[Agents] end subgraph Layer2 [Layer 2: Inference Strategy] CoT[CoT] ToT[ToT] Planning[Planning/Search] end subgraph Layer1 [Layer 1: Architecture] Transformer[Transformer] SSM[SSM] RWKV[RWKV] MoE[MoE] end Layer1 --> Layer2 Layer2 --> Layer3

CoT、ToT、GoTに関しては、"CoT・ToT・GoTとは？今でも使える理由と使い分け"、あたりがよく纏まっていると思います。とはいえ、先の図の通り、それだけでは、先の図のLayer 2にすぎません。System 1やSystem 2の別はそれよりも、さらに、上の階層にあります。

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