Yann LeCun Meta'dan ayrıldı: LLM ‘çıkmaz sokak’ mı, dünya modelleri mi?

Yapay zekânın “derin öğrenme üçlüsü”nden biri olarak anılan Yann LeCun Meta’daki 12 yılının ardından yeni bir yola giriyor. Yann LeCun Meta’dan ayrıldı ve Advanced Machine Intelligence (AMI) adını verdiği girişime odaklanacağını duyurdu. Bu karar sadece bir kariyer değişimi değil; aynı zamanda büyük dil modelleri (LLM) ile dünya modelleri yaklaşımı arasındaki derin fikrî ayrışmanın da sembolü olarak görülüyor.Reuters+1

LeCun, LinkedIn açıklamasında yeni şirketinin hedefini; fiziksel dünyayı anlayabilen, kalıcı belleğe sahip, mantık yürütebilen ve karmaşık eylem dizilerini planlayabilen sistemler geliştirmek olarak özetliyor.LinkedIn+1 Bir başka deyişle, bugün hype zirvesinde olan LLM tabanlı yapay zekâ yerine, “dünya modeli” odaklı yeni bir mimariyi kurumsallaştırmak istiyor.

Peki LLM gerçekten bir “çıkmaz sokak” mı? Advanced Machine Intelligence gerçekte ne vadediyor? Ve bu ayrılık, hem Meta hem de sektör için ne anlama geliyor? Bu yazıda, tüm bu soruları iş ve teknoloji perspektifinden ele alacağız.

Yann LeCun Meta’dan ayrıldı: Kararın arka planı

Yann LeCun Meta’dan ayrıldı haberi ilk olarak büyük haber ajansları ve sosyal ağlar üzerinden doğrulandı. LeCun, 2013’te Facebook’a (bugünkü Meta) katılmış, şirketin temel araştırma kolu olan FAIR (Fundamental AI Research) laboratuvarını kurmuş ve yıllarca yönetmişti.Reuters+1

2018’de Turing Ödülü’nü Geoffrey Hinton ve Yoshua Bengio ile paylaşarak derin öğrenmenin kurucu figürlerinden biri olarak tescillendi. Ağ mimarileri, özellikle evrişimsel sinir ağları (CNN), bugün görüntü tanımadan otonom araçlara kadar pek çok sistemin kalbinde yer alıyor.

Meta içindeki dalgalanmalar

Son bir yılda Meta’nın yapay zekâ tarafında ciddi yeniden yapılanmalar yaşandı:

• FAIR’in başına yeniden kurucu ekipten Robert Fergus getirildi.The Times of India

• Aynı dönemde Joelle Pineau, AI Research başkanlığından ayrılacağını açıkladı.AP News

• Meta, bir yandan LLaMA ve “Superintelligence Labs” gibi LLM ve süper zeka odaklı projelere milyarlarca dolar akıttı.Business Insider+1

Bu tablo, Meta’nın ticari olarak LLM ölçeklendirme yarışına daha çok kaynak ayırdığı; LeCun’un ise bilimsel olarak farklı bir yöne, yani Advanced Machine Intelligence vizyonuna ağırlık verdiği izlenimini güçlendiriyor.

Ayrılık tamamen kopuş mu?

Hayır. Şu anki bilgiler, LeCun’un Meta’dan ayrılmasına rağmen şirketle iş birliğinin tamamen kopmayacağı yönünde:

• Yeni girişim ile Meta arasında araştırma ve ticari anlamda bazı ortak projeler planlanıyor.Reuters+1

• LeCun, New York Üniversitesi’ndeki (NYU) akademik rolünü sürdürüyor; AMI’deki araştırmalar da muhtemelen üniversite ile yakından ilişkili yürütülecek.LinkedIn+1

Kısacası, Yann LeCun Meta’dan ayrıldı ama hem Meta ekosistemine hem de akademiye tamamen sırtını dönmüyor. Ancak, yönettiği araştırma gündemini AMI şemsiyesi altında daha radikal şekilde yeniden şekillendirmek istiyor.

Advanced Machine Intelligence (AMI) nedir?

LeCun’un açıklamalarına göre AMI, aslında son yıllarda FAIR, NYU ve diğer araştırma gruplarıyla birlikte kurguladığı bir araştırma programının kurumsal adı.LinkedIn+1

AMI’nin temel hedefleri

Advanced Machine Intelligence, bugün yaygın olan generatif LLM modellerinden oldukça farklı bir nihai hedef tarif ediyor:

• Fiziksel dünyayı anlamak: Sadece metin üzerinden değil; görsel, işitsel ve sensör verilerinden “dünya modeli” kurabilen yapılar.

• Kalıcı ve yapılandırılmış bellek: Kısa bağlam penceresine sıkışmayan, uzun süreli bilgi depolayıp gerektiğinde kullanabilen sistemler.

• Mantıksal akıl yürütme: Sadece istatistiksel korelasyon değil, nedensel ilişkileri kavrayarak çıkarım yapabilen modeller.

• Planlama ve eylem: Tek adımlık yanıt üretmek yerine, çok adımlı planlar yapıp bunları dünyaya uygulayabilen ajanlar.Xpert.Digital – Konrad Wolfenstein+1

Bu hedeflere bakınca, AMI vizyonunun AGI tartışması ile yakından ilişkili olduğu açık. LeCun, insan seviyesine yaklaşan bir genel zekânın, salt LLM ölçeklendirmesiyle değil, dünya modelleriyle mümkün olacağını savunuyor.

JEPA ve enerji tabanlı modeller

LeCun’un son yıllarda öne çıkardığı iki kavram, AMI’nin teknik temel taşlarını oluşturuyor:

• JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture): Bir tür temsil öğrenme modeli. Amaç, ham veriden (görüntü, video, ses) sıkıştırılmış ve anlamlı bir temsil uzayı (embedding) öğrenmek. Bu sayede sistem, gelecekte ne olacağını “detaylı piksel tahmini” yerine, daha soyut düzeyde tahmin etmeye çalışıyor.eu.36kr.com+1

• Enerji tabanlı modeller: Klasik olasılık tahmini yerine, “enerjisi düşük” durumları tercih eden, esnek ve modüler öğrenme çerçeveleri.

Advanced Machine Intelligence girişimi, bu ve benzeri fikirleri ürünleşebilir mimariler hâline getirme denemesi olarak görülebilir.

LLM ‘çıkmaz sokak’ mı? LeCun’un eleştirileri

Yann LeCun uzun süredir büyük dil modellerine yönelik eleştirilerini dile getiriyor. Özellikle son bir yıl içinde, LLM’lerin “genel zeka için çıkmaz sokak” olduğu yönündeki ifadeleri daha da keskinleşti.eu.36kr.com+1

LLM’lerin sınırları: Neden “dead end”?

LeCun’un LLM eleştirilerini birkaç başlıkta özetleyebiliriz:

1. Veri verimsizliği:
   LLM’ler insan benzeri davranış üretmek için muazzam miktarda metne ihtiyaç duyuyor. LeCun, çocukların sadece birkaç bin saatlik görsel ve işitsel deneyimle çok daha güçlü dünya modelleri kurabildiğini hatırlatıyor.LinkedIn+1

2. Dünya modeli eksikliği:
   Bugünkü LLM’ler kelime dizisi tahmin ediyor. Bu, dildeki istatistiksel düzenlilikleri yakalamak için iyi ama fiziksel dünyanın dinamiklerini anlamak için yetersiz. Örneğin, bir LLM, masadan itilmiş bir kupanın yere düşeceğini “bilse” bile, bunun altında gerçek bir fizik simülasyonu yok.

3. Kırılgan mantık:
   LLM’ler birkaç adımlık akıl yürütmelerde başarılı görünse de uzun zincirli mantık, karmaşık planlama ve çok adımlı görevlerde hâlâ tutarsız sonuçlar üretiyor.

4. Güvenlik ve halüsinasyon:
   Modelin içsel dünya modeli zayıf olduğunda, dil akıcı olsa bile gerçek dışı “halüsinatif” cevaplar üretmek kolaylaşıyor. Bu da özellikle iş, sağlık, hukuk gibi alanlarda risk.

LeCun’un ifadesiyle, LLM’ler faydalı ama sınırlı araçlar; bugünkü yoğun yatırım seviyesinde bile “genel zeka”ya götüren yol olmayabilirler.Business Insider+1

Peki neden hâlâ bu kadar popülerler?

LeCun’un eleştirilerine rağmen, LLM tabanlı ürünlerin popüler olmasının güçlü nedenleri var:

• Metin üretimi ve kod tamamlama gibi günlük görevlerde olağanüstü pratiklik.

• Geliştirici ekosistemlerinin LLM API’leri etrafında hızla oluşması.

• İş dünyası için kısa vadede ölçülebilir ROI sunmaları (müşteri destek otomasyonu, içerik üretimi, veri özeti vb.).

LeCun’un itirazı, “LLM kötü ve işe yaramaz” değil; daha çok “LLM her şey değil, AGI için de ana yol değil” şeklinde okunmalı. Advanced Machine Intelligence vizyonu tam da bu nedenle LLM sonrası çağı tasvir etmeye çalışıyor.

Dünya modelleri ve LeCun’un AMI yaklaşımı

“Dünya modeli” (world model), bir yapay zekâ sisteminin çevresini soyut bir biçimde temsil eden içsel simülasyonudur. İnsanlar ve hayvanlar, çevreyle etkileşime girerken zihinlerinde sürekli dünya modelleri günceller.

Dünya modelleri neden önemli?

LeCun ve pek çok araştırmacıya göre, güçlü bir yapay zekâ için şu yetenekler kritik:

• Tahmin: Bir eylemde bulunmadan önce olası sonuçları kafasında “canlandırabilmek”.

• Genelleme: Daha önce görmediği durumlara dair makul öngörülerde bulunabilmek.

• Planlama: Hedefe ulaşmak için en verimli adım dizisini bulabilmek.

Bu yeteneklerin hiçbiri, salt metin tahminiyle sınırlı LLM’lerle tam olarak çözülemiyor. Dünya modeli, agent benzeri sistemlerin “iç düşünme uzayı”nı temsil ediyor.

JEPA ile dünya modellerine giden yol

LeCun’un önerdiği JEPA tarzı mimarilerde:

• Model, giriş verisini (örneğin video karelerini) iki temsil uzayına projeliyor.

• Ardından, gelecekteki temsilin, geçmiş temsil ile ne kadar uyumlu olduğunu ölçüyor.

• Model, bu uyumu maksimize ederken aslında dünyanın dinamiklerini içselleştirmeyi öğreniyor.eu.36kr.com+1

Bu yaklaşım, piksel seviyesinde “her şeyi tahmin etmek” yerine, daha az veriyle daha soyut bir dünya modeli inşa etmeyi hedefliyor. AMI girişimi de dünya modellerini ölçeklemek ve ürünleştirmek için bu tür fikirleri temel alıyor.

Meta ve sektör için “Yann LeCun Meta’dan ayrıldı” haberinin anlamı

Yann LeCun Meta’dan ayrıldı açıklaması, sadece bir yöneticinin ayrılışı değil; iki farklı yapay zekâ stratejisinin ayrışması olarak da okunabilir.

Meta için

Meta, LLaMA ailesiyle LLM yarışında açık kaynak tarafında güçlü bir konum elde etti. Ancak:

• Şirket, kısa ve orta vadede gelir getirecek LLM tabanlı ticari ürünlere odaklanıyor.

• Superintelligence Labs gibi inisiyatiflerle daha agresif bir ölçeklendirme stratejisi izliyor.Business Insider+1

LeCun’un ayrılması, Meta’nın basic research (temel araştırma) ağırlığını kısmen dışarıya, AMI gibi partner yapılara devrettiği anlamına gelebilir. Bu, üniversite–şirket–startup üçgeninde yeni bir model yaratabilir.

Sektör için

Diğer büyük aktörler (OpenAI, Google DeepMind, Anthropic vb.) LLM ölçeklendirmesini agresif biçimde sürdürüyor. LeCun’un AMI hamlesi:

• Piyasaya “LLM sonrası vizyon” için güçlü bir alternatif koyuyor.

• “World models”, “embodied AI”, “multi-modal agent” gibi kavramları yatırımcının radarına daha net sokuyor.

• LLM-first strateji güden şirketlere “plan B’niz var mı?” sorusunu fiilen soruyor.

Başka bir deyişle, Yann LeCun Meta’dan ayrıldı haberi, LLM tek yol mu, yoksa farklı mimarilere daha çok yatırım mı sorusunu dünya çapında gündeme taşıyor.

Şirketler için stratejik çıkarımlar

Bu noktada “Güzel, peki benim şirketim için ne ifade ediyor?” diye soruyor olabilirsiniz. Özellikle CTO, ürün yöneticisi ya da inovasyon lideriyseniz, Advanced Machine Intelligence vizyonu pratik kararlarınızı etkileyebilir.

1. Sadece LLM odaklı olmak riskli

Kısa vadede LLM tabanlı çözümler çok cazip. Ancak:

• Veri gizliliği, halüsinasyon ve maliyet sorunları orta vadede büyüyebilir.

• Dünya modeli tabanlı hibrit sistemler (LLM + görsel ajan + planlayıcı) pazara girdiğinde, salt LLM ürünleriniz demode kalabilir.

Öneri: Ürün yol haritanızda, LLM’leri çekirdek değil, modüllerden biri gibi konumlandırmak mantıklı olabilir.

2. Multimodal ve sensör verisine yatırım

AMI yaklaşımı, gerçek dünya verilerinin (görüntü, video, sensör, IoT, robotik) önemini artırıyor:

• Sadece metin değil, görsel ve davranışsal veri toplama stratejisi oluşturun.

• Özellikle endüstriyel IoT, otonom sistemler ve lojistik gibi alanlarda çalışıyorsanız, dünya modeli tabanlı ajanlara şimdiden hazırlanın.

3. Uzun vadeli araştırma ortaklıkları

LeCun’un AMI girişimi, NYU ve FAIR geçmişiyle oldukça akademik bir kültüre sahip olacak gibi görünüyor.LinkedIn+1

• Üniversitelerle ortak projeler, “sponsored research” anlaşmaları, doktora programları üzerinden dünya modeli araştırmalarına erken erişim sağlayabilirsiniz.

• Sadece API tüketicisi olmak yerine, ortak bilgi üretici rolüne geçmek rekabet avantajı yaratır.

4. Açık kaynak ekosistemi

LeCun, yıllardır açık kaynak yapay zekâ savunucusu. LLaMA’nın açık lisansı ve FAIR’in yaydığı kütüphaneler bunun örneği.AP News+1

AMI’nin de benzer şekilde belirli bileşenleri açık kaynak yapma ihtimali yüksek:

• Erken aşamada bu ekosisteme katkı yapan şirketler, yetenek çekimi ve itibar anlamında kazanabilir.

• Kapanmış, tamamen kapalı tedarikçilere bağımlı stratejiler yerine, karışık (open + closed) mimariler düşünün.

Sık Hatalar ve Çözümler

Yann LeCun Meta’dan ayrıldı sonrası ortaya çıkan tartışmaları iş stratejisine çevirmeye çalışan ekiplerin düştüğü bazı tipik hatalar var.

1. Hata: LLM’leri tamamen gözden çıkarmak

   • Açıklama: “LeCun LLM’lere dead end diyorsa demek ki hepsi çöpe gidecek” yaklaşımı.

   • Çözüm: LLM’leri kısa–orta vadede verimlilik aracı olarak değerlendirin; uzun vadede dünya modelleriyle hibritleşeceklerini varsayın.

2. Hata: Sadece hype’a göre yönelmek

   • Açıklama: 2023’te her şey LLM iken, 2025’te bir anda “her şey world model” demek.

   • Çözüm: Yol haritalarınızı 3–5 yıllık döngülerle planlayın. Hem LLM hem dünya modeli araştırmalarını izleyin, portföy mantığıyla yaklaşın.

3. Hata: Veri stratejisini sadece metne göre kurgulamak

   • Açıklama: Sadece chat log’ları ve dokümanlar toplanıyor, sensör ve görsel veri ihmal ediliyor.

   • Çözüm: Ürününüze uygun multimodal veri toplama ve etiketleme süreçleri tasarlayın.

4. Hata: Araştırma–ürün köprüsünü ihmal etmek

   • Açıklama: “Dünya modelleri çok akademik, bize uzak” diyerek kendini tamamen üretim tarafına kapatmak.

   • Çözüm: En azından PoC düzeyinde küçük araştırma projeleri, üniversite iş birlikleri ve AMI benzeri yapılarla pilotlar deneyin.

5. Hata: Tüm yeteneği tek bir yığına kilitlemek

   • Açıklama: Tüm ML ekibini sadece LLM fine-tuning projelerine yönlendirip, robotik/görsel algı/temsil öğrenmeyi ihmal etmek.

   • Çözüm: Ekibi beceri setlerine göre dengeleyin; bir kısmı LLM uygulamalarında, bir kısmı dünya modeli ve multimodal araştırmalarda çalışsın.

Adım Adım Uygulama

Advanced Machine Intelligence vizyonunu şirket ölçeğinde stratejiye dökmek için izleyebileceğiniz pratik adımlar:

1. Durum analizi yapın

   • Mevcut AI projelerinizi listeleyin.

   • Hangileri salt LLM tabanlı, hangileri görsel/robotik/multimodal?

   • “Yann LeCun Meta’dan ayrıldı” haberinin gündeme getirdiği mimari riskleri projelerinizle eşleştirin.

2. Hedef kullanım senaryolarını tanımlayın

   • Kısa vadede: Müşteri hizmetleri, içerik otomasyonu, iç doküman arama gibi LLM güçlü olduğu alanları netleştirin.

   • Orta vadede: Otonom karar destek, robotik, IoT, üretim hatlarında kalite kontrol gibi dünya modeli gerektiren alanları belirleyin.

3. Teknik yol haritası çıkarın

   • 0–12 ay: LLM tabanlı çözümleri stabilize edin, güvenlik ve maliyet optimizasyonu yapın.

   • 12–36 ay: Dünya modeli araştırmalarını takip edin; küçük PoC’ler başlatın (örneğin JEPA benzeri temsil öğrenme).

   • 36+ ay: Hibrit ajan mimarileri (LLM + world model + planlayıcı) için pilot ürünler.

4. Veri stratejinizi güncelleyin

   • Metin dışı verilerin (video, sensör, log, kullanıcı davranışı) nereden, nasıl toplanacağını planlayın.

   • Veri kalitesi, etik onaylar ve anonimleştirme süreçlerini netleştirin.

5. Yetenek ve organizasyon tasarımı

   • Mevcut ML ekibinizin yetkinlik matrisini çıkarın.

   • Temsil öğrenme, bilgisayarla görme, robotik, RL gibi alanlarda boşlukları belirleyin.

   • İşe alım ve eğitim planınızı AMI benzeri hedeflere göre güncelleyin.

6. Ekosistemle bağ kurun

   • AMI, FAIR, NYU, benzeri araştırma gruplarının yayınlarını ve açık kaynak kodlarını düzenli takip edin.LinkedIn+1

   • Konferanslara katılın, ortak workshop ve seminerler organize edin.

7. Pilot projeleri seçin ve ölçün

   • Tek bir yüksek getirili alan seçin (örneğin depoda otonom robotik planlama).

   • Küçük bir dünya modeli PoC’i geliştirin; başarı ölçütlerini (hata oranı, tasarruf, hız) başlangıçta tanımlayın.

   • Sonuçlara göre ölçekleyin veya rotayı düzeltin.

Örnek/Vaka: Endüstriyel robotik firması senaryosu

Varsayalım ki akıllı depo çözümleri geliştiren bir robotik firmasısınız. 2023–2024 arasında:

• LLM tabanlı bir “operasyonel asistan” kurdunuz.

• Operatörler bu asistan üzerinden SLA, süreç, talimat gibi dokümanları sorup yanıt alıyor.

Kısa vadeli kazanım:
Bilgiye erişim hızlandı, eğitim maliyetleri düştü.

Sorun:
Robotların gerçek zamanlı rota planlaması ve çarpışma önleme kararı hâlâ klasik algoritmalarla ilerliyor. LLM’nin bu kararlara doğrudan karışması istenmiyor çünkü:

• Fiziksel dünya bilgisi zayıf.

• Gerçek zaman gereksinimleri var.

• Hata maliyeti çok yüksek.

AMI ve dünya modelleriyle olası evrim:

1. Depo ortamından sürekli video ve sensör verisi toplanır.

2. JEPA benzeri bir model, depodaki objeler, robot hareketleri ve sonuçları hakkında dünya modeli öğrenir.

3. Bu model, “simülasyon ortamı” gibi kullanılarak robot yol planlama algoritmalarını besler.

4. LLM ise sadece yüksek seviyeli görev tanımı ve insan–makine arayüzü rolünü üstlenir (“Bu raftaki stokları önce kuzey koridora taşı, sonra çıkışa yönlendir” gibi).

LLM hâlâ sistemde ama merkezde dünya modeli tabanlı planlayıcı vardır. İşte LeCun’un Advanced Machine Intelligence vizyonu da tam olarak bu tür kullanımlara odaklanıyor.

LLM mi, dünya modelleri mi, yoksa ikisi birden mi?

Özetlemek gerekirse, Yann LeCun Meta’dan ayrıldı kararı, bireysel bir kariyer adımından çok daha fazlası:

• LLM ölçeklendirme yarışına alternatif, dünyayı anlayan ve planlayabilen Advanced Machine Intelligence vizyonunu şirketleştiriyor.

• Dünya modellerinin, kalıcı bellek ve çok adımlı planlama yetenekleriyle birlikte, AGI tartışmasının merkezine çekilmesine yol açıyor.

• Şirketlere, teknoloji stratejilerini sadece LLM’ler üzerine değil, daha zengin ve çok katmanlı mimariler üzerine kurmaları gerektiğini hatırlatıyor.

Bu nedenle soru “LLM mi, dünya modelleri mi?” değil;
“LLM’leri, dünya modeli tabanlı Advanced Machine Intelligence mimarisinin neresine konumlandıracağız?” sorusu.

Önümüzdeki yıllarda cevabı belirleyecek olan, yalnızca akademik makaleler değil; bu yaklaşımları ticari ürünlere dönüştürebilen girişimler olacak. LeCun’un AMI’si de bu yarışta şimdiden en dikkat çekici adaylardan biri.