ヤン・ルカンはフランス系アメリカ人のコンピューター科学者であり、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の開発で最もよく知られている。このアーキテクチャはコンピュータービジョンの標準的なツールとなり、現代の深層学習の基盤となる構成要素となった。
経歴
1960年にパリ近郊で生まれたルカンは、1987年にピエール・エ・マリー・キュリー大学で博士号を取得し、ニューラルネットワークに適用される初期の誤差逆伝播法に取り組んだ。その後、米国のベル研究所に入所し、1980年代後半から1990年代にかけて、手書き数字を認識するように訓練されたCNNであるLeNetを構築した。これは小切手の読み取りに商業展開され、ニューラルネットワークの大規模な産業応用の最初の例の一つとなった。このアーキテクチャにおける畳み込みフィルタとプーリングの使用は、部分的に初期の生物学的動機に基づくモデルに触発されており、ネットワークが手作業で設計された特徴に頼るのではなく、ピクセルから直接視覚的特徴を学習できるようにした。
NEC研究所での勤務とニューヨーク大学での教授職を経て、ルカンは2013年にFacebookのAI研究ラボ（FAIR）の創設ディレクターとなり、後にメタAIと改名された。また、同社の最高AI科学者を務めた。彼の指導の下、メタはオープンウェイト戦略をモデルに採用し、Llamaファミリーを含むモデルを公開した。これはOpenAIのような研究所の閉鎖的なアプローチとは対照的であり、ルカンはこの選択が研究、安全性の監視、競争の面で優れていると擁護している。
スケーリングとワールドモデルに関する見解
ルカンは、基礎的な深層学習の業績により、ジェフリー・ヒントンおよびヨシュア・ベンジオとともに2018年のチューリング賞を共有したが、単に大規模言語モデルシステムをスケーリングするだけで人間レベルの知能や汎用知能に到達するという考えに対して、この分野で最も著名な懐疑論者の一人となっている。彼は、自己回帰的なテキスト予測は推論や計画のための基盤として不十分であり、代わりに物理的現実の予測的な内部表現を学習する自己教師ありシステムである「ワールドモデル」の研究を推進している。このアプローチは、より広範なワールドモデルの概念と密接に関連している。また、彼は近い将来のAIによる実存的リスクの懸念に対して公に否定的であり、共通の技術的系譜を共有しながらも、この問題に関してヒントンやベンジオと対立している。
2025年後半、ルカンはこのワールドモデル研究を独立して追求するためにメタを離れる計画を発表した。これは、最先端の大規模言語モデル研究所に関連する「スケーリングで十分」という陣営と、人工汎用知能に到達するには新しいアーキテクチャが必要だと考える研究者との間の、より広範な乖離を反映している。