01 nov 2025·8 min
Yann LeCun: pionier van deep learning & zelfgestuurde AI
Ontdek Yann LeCun’s kernideeën en mijlpalen — van CNNs en LeNet tot modern zelfgestuurd leren — en waarom zijn werk AI vandaag nog steeds vormt.
Ontdek Yann LeCun’s kernideeën en mijlpalen — van CNNs en LeNet tot modern zelfgestuurd leren — en waarom zijn werk AI vandaag nog steeds vormt.
Yann LeCun is een van de onderzoekers wiens ideeën stilletjes de “standaardinstellingen” van moderne AI werden. Als je Face ID-achtige ontgrendeling, automatische fototagging of een systeem dat objecten op afbeeldingen herkent hebt gebruikt, dan leef je met ontwerpperspectieven die LeCun hielp aantonen dat ze op schaal kunnen werken.
LeCun’s invloed beperkt zich niet tot één uitvinding. Hij duwde een praktische engineersmentaliteit de AI in: bouw systemen die nuttige representaties leren uit echte data, draai efficiënt en verbeter met ervaring. Die combinatie — wetenschappelijke helderheid plus een nadruk op prestaties in de echte wereld — zie je terug in alles van computervisieproducten tot de trainingspipelines van vandaag.
Deep learning is een brede aanpak: gebruik maken van meerlaagse neurale netwerken om patronen uit data te leren in plaats van regels met de hand te coderen.
Zelfgestuurd leren is een trainingsstrategie: het systeem creëert zelf een leertaak uit de data (bijvoorbeeld het voorspellen van ontbrekende delen), zodat het kan leren van enorme hoeveelheden niet-gelabelde informatie. LeCun is een belangrijke pleitbezorger van zelf-supervisie omdat het beter overeenkomt met hoe mensen en dieren leren — door observatie, niet door constante instructie.
Dit is deels biografie, deels rondleiding langs kernideeën: hoe vroeg werk aan neurale netwerken leidde tot convolutionele netwerken, waarom representatieleren centraal werd, en waarom zelfgestuurd leren nu een serieuze route is naar capabelere AI. We sluiten af met praktische conclusies voor teams die vandaag AI-systemen bouwen.
Een korte opmerking over het label “peetvader van deep learning”: het is een populaire kortere omschrijving (vaak toegepast op LeCun, Geoffrey Hinton en Yoshua Bengio), geen formele titel. Wat telt is het track record van ideeën die fundamenten werden.
Yann LeCun’s vroege carrière is het makkelijkst te begrijpen als een consistente inzet op één idee: computers moeten leren welke features relevant zijn uit ruwe data, in plaats van dat mensen die met de hand ontwerpen.
In de midden–tot–late jaren 1980 concentreerde LeCun zich op een praktisch, standvastig probleem: hoe krijg je machines patronen te herkennen in rommelige, reële inputs zoals afbeeldingen.
Rond de late jaren 1980 en vroege jaren 1990 bepleitte hij neurale-netwerkmethoden die end-to-end getraind konden worden—dat wil zeggen: je voedt voorbeelden in en het systeem past zichzelf aan om beter te worden.
Deze periode legde de basis voor het werk waarvoor hij later het meest bekend zou worden (zoals CNNs en LeNet), maar het sleutelverhaal is de mentaliteit: stop met discussiëren over regels; begin met leren van data.
Veel eerdere AI probeerde intelligentie te coderen als expliciete regels: "als X, dan Y." Dat werkt in sterk gecontroleerde situaties, maar worstelt wanneer de wereld lawaaierig is—verschillende handschriften, veranderende belichting in foto’s, kleine verschuivingen in standpunt.
LeCun’s aanpak neigde naar statistisch leren: train een model op veel voorbeelden en laat het patronen ontdekken die mensen misschien niet eens duidelijk kunnen beschrijven. In plaats van een lange lijst regels te bouwen voor hoe een "7" eruitziet, laat je het systeem duizenden zevens zien en leert het een representatie die "7" scheidt van "1", "2" enzovoort.
Al vroeg was het doel niet alleen "het juiste antwoord krijgen." Het was om bruikbare interne representaties te leren—compacte, herbruikbare features die toekomstige beslissingen makkelijker maken. Dat thema loopt door in alles wat hij daarna deed: betere visiemodellen, schaalbaardere training en uiteindelijk de push naar zelfgestuurd leren.
CNNs zijn een type neuraal netwerk dat is ontworpen om patronen te "zien" in data die eruitziet als een afbeelding (of iets geordend op een raster, zoals frames in een video). Hun belangrijkste truc is convolutie.
Denk aan convolutie als een kleine patroonzoeker die over een afbeelding schuift. Op elke positie vraagt die: "Zie ik hier iets als een rand, een hoek, een streep of een textuur?" Dezelfde detector wordt overal hergebruikt, dus hij kan dat patroon herkennen waar het ook voorkomt.
Lokale connectiviteit: elke detector kijkt naar een klein stukje (niet de hele afbeelding). Dat maakt leren makkelijker omdat nabije pixels meestal gerelateerd zijn.
Gedeelde gewichten: de schuivende detector gebruikt overal dezelfde getallen (gewichten). Dit vermindert dramatisch het aantal parameters en helpt het model hetzelfde kenmerk op verschillende plaatsen te herkennen.
Pooling (of downsampling): na het detecteren van features vat het netwerk vaak nabije reacties samen (bijvoorbeeld met max of gemiddelde). Pooling behoudt de sterkste signalen, verkleint de representatie en voegt een beetje tolerantie toe zodat kleine verschuivingen de herkenning niet breken.
Afbeeldingen hebben structuur: pixels dicht bij elkaar vormen betekenisvolle vormen; hetzelfde object kan overal verschijnen; patronen herhalen zich. CNNs bouwen deze aannames in de architectuur, waardoor ze nuttige visuele features leren met minder data en rekenkracht dan een volledig verbonden netwerk.
Een CNN is niet "slechts een grote classifier." Het is een feature-building pipeline: vroege lagen vinden randen, middenlagen combineren die tot onderdelen en latere lagen zetten onderdelen samen tot objecten.
Ook begrijpen CNNs scènes niet per se; ze leren statistische aanwijzingen uit trainingsdata. Daarom zijn datakwaliteit en evaluatie net zo belangrijk als het model zelf.
LeNet is een van de duidelijkste vroege voorbeelden dat deep learning bruikbaar kon zijn, niet alleen interessant. Ontwikkeld in de jaren 1990 door Yann LeCun en medewerkers, was het ontworpen voor het herkennen van handgeschreven karakters—vooral cijfers—zoals die op cheques, formulieren en gescande documenten voorkomen.
Op hoofdlijnen nam LeNet een afbeelding (bijvoorbeeld een kleine grijstinten crop met een cijfer) en produceerde een classificatie (0–9). Dat klinkt nu vanzelfsprekend, maar het was van belang omdat het de hele pijplijn samenbracht: feature-extractie en classificatie werden als één systeem geleerd.
In plaats van te vertrouwen op handgemaakte regels—zoals "detecteer randen, meet lussen, pas een beslisboom toe"—leerde LeNet interne visuele features direct uit gelabelde voorbeelden.
LeNet’s invloed zat niet in spectaculaire demo’s. Het was invloedrijk omdat het aantoonde dat een end-to-end leerbenadering kon werken voor echte visietaken:
Dit "leer de features en de classifier samen"-idee is een belangrijk verbindend element naar latere successen in deep learning.
Veel gewoonten die vandaag normaal voelen in deep learning zijn zichtbaar in LeNet’s basisfilosofie:
Hoewel moderne modellen meer data, meer rekenkracht en diepere architecturen gebruiken, hielp LeNet het idee te normaliseren dat neurale netwerken praktische engineeringtools konden zijn—vooral voor perceptieproblemen.
Het is goed om bescheiden te blijven: LeNet was niet "het eerste diepe netwerk" en veroorzaakte niet in z’n eentje de deep learning-boom. Maar het is wel een breed erkend mijlpaal die liet zien dat geleerde representaties handgemaakte pijplijnen konden overtreffen op een belangrijk, concreet probleem—jaren voordat deep learning mainstream werd.
Representatieleren is het idee dat een model niet alleen een eindantwoord (zoals "kat" versus "hond") moet leren—het moet bruikbare interne features leren die veel beslissingen makkelijker maken.
Denk aan het ordenen van een rommelige kast. Je zou elk item één voor één kunnen labelen ("blauwe trui", "winterjas", "loopschoenen"). Of je maakt eerst organiserende categorieën—per seizoen, per type, per maat—en gebruikt die categorieën om snel te vinden wat je nodig hebt.
Een goede "representatie" is als die categorieën: een compacte manier om de wereld te beschrijven die veel downstream-taken eenvoudiger maakt.
Voor deep learning werd vaak met de hand features ontworpen: randdetectoren, texture descriptors, zorgvuldig afgestemde metingen. Dat kan werken, maar heeft twee grote beperkingen:
LeCun’s kernbijdrage—gepopulariseerd via convolutionele netwerken—was aantonen dat het direct leren van features uit data handgemaakte pijplijnen kan overtreffen, vooral als problemen rommelig en gevarieerd worden. In plaats van het systeem te vertellen waar het naar moet zoeken, laat je het patronen ontdekken die daadwerkelijk voorspellend zijn.
Als een model een sterke representatie heeft geleerd, kun je die hergebruiken. Een netwerk getraind om algemene visuele structuur te begrijpen (randen → vormen → onderdelen → objecten) kan met minder data worden aangepast aan nieuwe taken: defectdetectie, triage van medische beelden, productmatching en meer.
Dat is de praktische magie van representaties: je begint niet elke keer vanaf nul—je bouwt voort op een herbruikbaar "begrip" van de input.
Als je AI bouwt in een team, suggereert representatieleren een eenvoudige prioriteitsvolgorde:
Krijg die drie goed en betere representaties—en betere prestaties—volgen vaak vanzelf.
Zelfgestuurd leren is een manier voor AI om te leren door ruwe data in een eigen "toets" te veranderen. In plaats van mensen elk voorbeeld te laten labelen (kat, hond, spam, geen spam), creëert het systeem zelf een voorspellende taak uit de data en leert het door te proberen die voorspelling goed te krijgen.
Denk eraan als taal leren door te lezen: je hebt geen docent nodig om elke zin te labelen—je kunt patronen leren door te raden wat er daarna komt en te controleren of je gelijk had.
Een paar veelvoorkomende zelfgestuurde taken zijn makkelijk voor te stellen:
Labelen is traag, duur en vaak inconsistent. Zelfgestuurd leren kan gebruikmaken van de enorme hoeveelheid niet-gelabelde data die organisaties al hebben—foto’s, documenten, gespreksopnames, sensorlogboeken—om algemene representaties te leren. Met een kleinere gelabelde dataset kun je het model daarna fine-tunen voor een specifieke taak.
Zelfgestuurd leren is een belangrijke motor achter moderne systemen in:
Kiezen tussen supervised, unsupervised en self-supervised learning gaat vooral over één ding: welk soort signaal kun je realistisch op schaal verkrijgen.
Supervised learning traint op inputs gekoppeld aan menselijk aangebrachte labels (bijv. "deze foto bevat een kat"). Het is direct en efficiënt wanneer labels accuraat zijn.
Unsupervised learning zoekt structuur zonder labels (bijv. klanten clusteren op gedrag). Het is nuttig, maar "structuur" kan vaag zijn en resultaten passen mogelijk niet direct bij een zakelijk doel.
Zelfgestuurd leren is een praktisch midden: het creëert trainingsdoelen uit de data zelf (voorspel ontbrekende woorden, volgende frame, gemaskeerde delen van een afbeelding). Je krijgt nog steeds een leersignaal, maar je hebt geen handmatige labels nodig.
Gelabelde data is de moeite waard wanneer:
Labels worden een bottleneck wanneer:
Een veelgebruikt patroon is:
Dit vermindert vaak de labelingbehoefte, verbetert prestaties bij weinig data en transfereert beter naar verwante taken.
De beste keuze wordt meestal bepaald door labelcapaciteit, verwachte verandering in de tijd en hoe breed je wilt dat het model generaliseert buiten één taak.
Energy-based models (EBMs) zijn een manier van leren die meer lijkt op "rangschikken" dan op "labelen." In plaats van een model te dwingen één juist antwoord te geven (zoals "kat" of "geen kat"), leert een EBM een scorefunctie: het geeft lage "energie" (goede score) aan plausibele configuraties en hogere energie (slechte score) aan implausibele.
Een "configuratie" kan veel vormen aannemen: een afbeelding en een voorgestelde bijschrift, een gedeeltelijke scène en de ontbrekende objecten, of een robottoestand en een voorgestelde actie. De taak van de EBM is te zeggen: "Deze combinatie past bij elkaar" (lage energie) of "Dit lijkt inconsistent" (hoge energie).
Dit eenvoudige idee is krachtig omdat het de wereld niet terugbrengt tot één label. Je kunt alternatieven vergelijken en de best scorende kiezen, wat overeenkomt met hoe mensen vaak problemen oplossen: opties overwegen, onwaarschijnlijke verwerpen en verfijnen.
Onderzoekers geven de voorkeur aan EBMs omdat ze flexibele trainingsdoelen toestaan. Je kunt het model trainen om echte voorbeelden naar beneden te duwen (lagere energie) en verkeerde of "negatieve" voorbeelden omhoog (hogere energie). Dit kan aanmoedigen dat het model nuttige structuur in de data leert—regelmatigheden, beperkingen en relaties—in plaats van simpelweg een mapping van input naar output te memoriseren.
LeCun verbindt dit perspectief met bredere doelen zoals "world models": interne modellen die vastleggen hoe de wereld geneigd is te werken. Als een model kan scoren wat plausibel is, kan het planning ondersteunen door kandidaat-toekomsten of actiesequenties te evalueren en de te verkiezen opties te kiezen die consistent blijven met de realiteit.
LeCun is bijzonder onder toponderzoekers omdat zijn invloed zowel academisch onderzoek als grote industriegroepen bestrijkt. Op universiteiten en onderzoeksinstituten hielp zijn werk neural networks als serieus alternatief voor handgemaakte features te zetten—een idee dat later de standaard werd in computervisie en daarbuiten.
Een onderzoeksveld beweegt niet alleen door papers; het ontwikkelt zich ook via groepen die beslissen wat te bouwen, welke benchmarks te gebruiken en welke ideeën schaalbaar zijn. Door teams te leiden en onderzoekers te begeleiden, hielp LeCun representatieleren—en later zelfgestuurd leren—omgezet te worden in lange termijn programma’s in plaats van eenmalige experimenten.
Industriegroepen zijn praktisch gezien belangrijk omdat:
Meta AI is een opvallend voorbeeld van zo’n omgeving: een plek waar fundamentele onderzoeksteams ideeën op schaal kunnen testen en zien hoe modelkeuzes echte systemen beïnvloeden.
Wanneer leiders onderzoek aansturen naar betere representaties, minder afhankelijkheid van labels en sterkere generalisatie, dan verspreiden die prioriteiten zich. Ze beïnvloeden tools waarmee mensen omgaan—fotobeheer, vertaling, toegankelijkheidsfuncties zoals afbeeldingsbeschrijvingen, contentbegrip en aanbevelingen. Zelfs als gebruikers het woord "zelfgestuurd" nooit horen, leidt het tot modellen die sneller aanpassen, minder annotaties nodig hebben en variatie in de echte wereld beter aankunnen.
In 2018 ontving Yann LeCun de ACM A.M. Turing Award—vaak omschreven als de "Nobelprijs van de informatica." Het award erkende in grote lijnen hoe deep learning het veld transformeerde: in plaats van regels te coderen voor visie of spraak, konden onderzoekers systemen trainen om nuttige features uit data te leren, wat grote winst in nauwkeurigheid en bruikbaarheid opleverde.
De erkenning werd gedeeld met Geoffrey Hinton en Yoshua Bengio. Dat is van belang omdat het laat zien hoe het moderne deep learning-verhaal is opgebouwd: verschillende groepen duwden verschillende onderdelen vooruit, soms parallel, soms bouwend op elkaars werk.
Het ging niet om één killerpaper of één model. Het ging om een lange boog van ideeën die tot echte systemen leidden—vooral neurale netwerken die trainbaar werden op schaal en representaties leerden die generaliseren.
Awards kunnen de indruk wekken dat vooruitgang via een paar "helden" gaat, maar de realiteit is meer gemeenschappelijk:
Dus de Turing Award is het beste te lezen als een schijnwerper op een keerpunt in computing—een keerpunt aangedreven door een gemeenschap—waarin LeCun, Hinton en Bengio elk geholpen hebben om deep learning zowel geloofwaardig als inzetbaar te maken.
Zelfs met het succes van deep learning zit LeCun’s werk in een actief debat: wat huidige systemen goed doen, waar ze nog moeite mee hebben en welke onderzoekslijnen mogelijk de kloof kunnen dichten.
Een paar terugkerende vragen verschijnen in AI-labs en productteams:
Deep learning is historisch data-intensief geweest: supervised modellen kunnen grote gelabelde datasets nodig hebben die duur zijn om te verzamelen en menselijke bias bevatten.
Generalisatie is ook ongelijkmatig. Modellen kunnen indrukwekkend lijken op benchmarks en toch moeite hebben wanneer ze in rommeligere, echte situaties worden ingezet—nieuwe populaties, nieuwe apparaten, nieuwe workflows of nieuwe regels. Die kloof is een reden dat teams veel investeren in monitoring, retraining en evaluatie buiten één testset.
Zelfgestuurd leren probeert afhankelijkheid van labels te verminderen door te leren van de structuur die al aanwezig is in ruwe data—het voorspellen van ontbrekende delen, leren van invarianties of het alignen van verschillende "views" van dezelfde inhoud.
De belofte is eenvoudig: als een systeem nuttige representaties kan leren uit enorme hoeveelheden niet-gelabelde tekst, afbeeldingen, audio of video, dan kunnen kleinere gelabelde datasets volstaan om het aan te passen aan specifieke taken. SSL moedigt ook aan om meer algemene features te leren die over problemen heen transfereren.
Wat bewezen is: SSL en representatieleren kunnen prestaties en herbruikbaarheid aanzienlijk verbeteren, vooral wanneer labels schaars zijn.
Wat nog onderzoek is: betrouwbaar leren van world models, planning en compositioneel redeneren; het voorkomen van fouten bij distributieverschijnselen; en het bouwen van systemen die continu leren zonder te vergeten of weg te drijven.
LeCun’s werk herinnert eraan dat "state of the art" minder belangrijk is dan fit for purpose. Als je AI in een product bouwt, komt je voordeel vaak uit het kiezen van de eenvoudigste aanpak die voldoet aan reële beperkingen.
Voordat je een model kiest, schrijf op wat "goed" betekent in jouw context: het gebruikersresultaat, de kosten van fouten, latency en onderhoudslast.
Een praktisch evaluatieplan bevat meestal:
Behandel data als een asset met een roadmap. Labelen is duur, dus wees doelbewust:
Een handige regel: investeer vroeg in datakwaliteit en dekking voordat je achter nog grotere modellen aanrent.
CNNs blijven een sterke default voor veel visietaken, vooral wanneer je efficiëntie en voorspelbaar gedrag op afbeeldingen nodig hebt (classificatie, detectie, OCR-achtige pijplijnen). Nieuwere architecturen kunnen winnen op nauwkeurigheid of multimodale flexibiliteit, maar ze kosten mogelijk meer qua compute, complexiteit en inzet.
Als je beperkingen streng zijn (mobile/edge, hoge doorvoer, beperkt trainingsbudget), dan verslaat een goed-getunede CNN met goede data vaak een "mooiere" model dat later wordt opgeleverd.
Een terugkerend thema in LeCun’s werk is end-to-end denken: niet alleen het model, maar de pijplijn eromheen—dataverzameling, evaluatie, deployment en iteratie. In de praktijk lopen veel teams vast niet omdat de architectuur verkeerd is, maar omdat het te lang duurt om de omlijstende productlaag te bouwen (admin-tools, labeling-UI, review-workflows, monitoringdashboards).
Hier kunnen moderne "vibe-coding" tools helpen. Bijvoorbeeld, Koder.ai laat teams snel prototypes en productieapps maken via een chatgestuurde workflow—handig als je snel een interne evaluatie-app nodig hebt (bijv. een React-dashboard met een Go + PostgreSQL-backend), snapshots/rollback wilt tijdens snelle iteratie, of broncode wilt exporteren en deployen naar een aangepast domein zodra de workflow stabiel is. Het doel is niet ML-onderzoek vervangen; het is de frictie verminderen tussen een goed modelidee en een bruikbaar systeem.
Als je een AI-initiatief plant, bekijk dan de zichtbare gidsen in /docs voor implementatieadvies, /pricing voor inzetopties, of lees meer essays in /blog.
Hij hielp aantonen dat geleerde representaties (kenmerken ontdekt uit data) beter kunnen presteren dan handgemaakte regels op echte, ruisige input zoals afbeeldingen. Die denkwijze — end-to-end training, schaalbare prestaties en herbruikbare features — werd een standaard voor moderne AI-systemen.
Deep learning is de brede aanpak van multilayer neurale netwerken om patronen uit data te leren.
Zelfgestuurd leren (self-supervised learning, SSL) is een trainingsstrategie waarbij het model zijn eigen leersignaal uit ruwe data maakt (bijv. het voorspellen van ontbrekende delen). SSL vermindert vaak de behoefte aan handmatige labels en kan herbruikbare representaties opleveren.
Convolutie "schuift" een kleine detector (een filter) over een afbeelding om patronen zoals randen of texturen te vinden, waar die ook voorkomen. Het hergebruiken van dezelfde detector door de afbeelding heen maakt leren efficiënter en helpt herkenning werken wanneer een object verplaatst in het beeld.
Drie kernideeën:
LeNet toonde dat een end-to-end neuraal netwerk een echt, zakelijk relevant probleem (handgeschreven cijfers herkennen) met goede prestaties kon oplossen. Het normaliseerde het idee dat extractor en classifier samen geleerd kunnen worden in plaats van een handgemaakte pijplijn.
Het is het idee dat modellen interne features moeten leren die breed toepasbaar zijn, niet enkel een eindlabel. Sterke representaties maken downstream-taken makkelijker, maken transfer learning mogelijk en verbeteren vaak de robuustheid vergeleken met handgemaakte features.
Gebruik supervised learning als je genoeg consistente labels hebt en een stabiele taak.
Gebruik self-supervised pretraining + fine-tuning als je veel onbewerkte data maar weinig labels hebt, of als het domein waarschijnlijk verandert.
Gebruik unsupervised als je doel verkenning is (clustering/anomaliedetectie), en valideer daarna met downstream-metrics.
Veelvoorkomende SSL-taken zijn:
Na pretraining fine-tune je doorgaans op een kleinere gelabelde dataset voor de doeltaak.
Een energy-based model leert een scorefunctie: plausibele configuraties krijgen lage energie, implausibele krijgen hoge energie. Dit is handig als je alternatieven wilt vergelijken (rangschikken) in plaats van één label te forceren, en het sluit aan bij ideeën als world models en planning.
Begin met wat “goed” betekent en hoe je het meet:
Overweeg wanneer je efficiëntie en voorspelbaar gedrag op afbeeldingen nodig hebt; overweeg wanneer labels de bottleneck zijn. Zie evaluatie en datastrategie als kernonderdelen van engineering, niet als bijzaak.