Kona и конец эпохи «говорящих» моделей: зачем миру нужен новый тип искусственного интеллекта

Сегодня стартап Logical Intelligence объявил о запуске модели Kona — системы искусственного интеллекта, построенной не на привычной логике больших языковых моделей, а на так называемом «энергетическом» методе рассуждения. Одновременно стало известно, что к компании присоединился один из ключевых архитекторов современного ИИ, Ян ЛеКун, что сразу вывело анонс за рамки обычной стартап-новости. Речь идёт не просто о новой модели, а о попытке изменить саму философию того, как машины должны думать.

За последние годы индустрия ИИ привыкла к доминированию LLM — систем, которые обучаются предсказывать следующий токен и благодаря масштабу создают иллюзию рассуждения. Они убедительны, гибки и универсальны, но имеют фундаментальный изъян: они не знают, что такое «правильно» и «неправильно» в строгом смысле. Они лишь статистически продолжают последовательность. Именно отсюда возникают галлюцинации, логические провалы и невозможность использовать такие модели в средах, где ошибка недопустима.

Kona предлагается как ответ именно на этот системный предел.

В основе Kona лежит иной принцип. Вместо генерации текста модель оперирует понятием энергии. Каждое возможное решение оценивается через энергетическую функцию: корректные конфигурации имеют низкую энергию, некорректные — высокую. Задача модели состоит не в том, чтобы «сказать что-то правдоподобное», а в том, чтобы найти состояние системы, которое минимизирует энергию при заданных ограничениях. По сути, это возвращение к идее ИИ как решателя задач, а не рассказчика.

Такой подход особенно силён там, где мир описывается правилами, ограничениями и проверяемыми условиями. Производственные процессы, управление роботами, энергетические сети, логистика, оптимизация сложных систем — все эти области плохо переносят вероятностные ответы и требуют строгой корректности. Именно поэтому Logical Intelligence подчёркивает, что Kona ориентирована не на чат и креатив, а на критически важные отрасли.

Компания утверждает, что Kona превосходит крупные языковые модели по точности и энергоэффективности в структурированных задачах и практически не генерирует галлюцинаций. Формулировка здесь принципиально важна. Речь не идёт о «магическом» отсутствии ошибок вообще. Речь идёт о том, что в задачах, где можно формализовать условия корректности, система не имеет механизма для произвольных выдумок. Она либо находит решение, удовлетворяющее ограничениям, либо не находит его вовсе. Это радикально отличает такой ИИ от LLM, которые всегда обязаны что-то ответить.

Показательные демонстрации Kona включали классические задачи с жёсткими правилами, такие как судоку. В подобных тестах языковые модели часто ошибаются, потому что не проверяют глобальную согласованность решения. Энергетический подход, напротив, естественным образом ищет согласованное состояние всей системы. Это выглядит убедительно, но ещё важнее то, что компания открыто позиционирует Kona не как универсальную замену LLM, а как логическое ядро, способное работать в связке с ними.

Из публичных материалов следует, что Logical Intelligence рассматривает гибридную архитектуру. Языковая модель может формулировать гипотезы, планы или объяснения для человека, тогда как Kona выполняет роль строгого валидатора и решателя. В такой системе LLM перестаёт быть источником истины и превращается в интерфейс, а ответственность за корректность переносится на формально проверяемый слой. Это направление давно обсуждалось в академической среде, но до сих пор редко доходило до коммерческих продуктов.

Присоединение Яна ЛеКуна к проекту придаёт этой архитектуре особый вес. ЛеКун много лет критикует идею, что масштабирование языковых моделей само по себе приведёт к настоящему интеллекту. Он последовательно продвигает концепции world models, self-supervised learning и energy-based подходов как более фундаментальный путь. Его участие в Logical Intelligence читается как сигнал: ставка делается не на очередную вариацию LLM, а на альтернативное ядро рассуждения.

Важно и то, чего в этом анонсе не было. Компания не обещает универсальный «разум», не говорит о сознании и не использует маркетинговые формулы про AGI. Речь идёт о прагматичном развороте: от языковой правдоподобности к проверяемой корректности. На фоне того, что всё больше отраслей сталкиваются с ограничениями LLM в реальных системах, этот разворот выглядит своевременным.

Конечно, у такого подхода есть и слабые места. Энергетическая оптимизация часто требует вычислительных ресурсов на этапе вывода, а область применимости напрямую зависит от того, насколько хорошо формализована задача. В открытых, слабо структурированных сценариях языковые модели остаются удобнее и гибче. Кроме того, все ключевые утверждения о превосходстве Kona пока исходят от самой компании и нуждаются в независимой валидации.

Тем не менее значение этой новости выходит далеко за рамки одного стартапа. Она указывает на смену фокуса всей индустрии. После лет гонки за параметрами и масштабом ИИ начинает возвращаться к вопросам структуры, проверяемости и ответственности. В этом смысле Kona — не просто продукт, а симптом более глубокого сдвига.

Если Logical Intelligence удастся подтвердить свои заявления в реальных промышленных внедрениях, это может означать начало новой фазы развития ИИ. Фазы, где интеллект измеряется не красноречием, а способностью работать в мире строгих ограничений. И именно в таком мире — мире инфраструктуры, энергии, производства и безопасности — искусственный интеллект впервые может стать по-настоящему надёжным инструментом, а не убедительным собеседником.