L’intelligence superrecursive soulève 650 millions de dollars pour poursuivre l’IA auto-améliorante

Une nouvelle entreprise d’IA de pointe appelée Intelligence superrecursive est sortie de la clandestinité avec 650 millions de dollars de financement et un objectif inhabituellement ambitieux : construire des systèmes d’IA capables de s’améliorer sans intervention humaine directe.

L’entreprise est dirigée par le chercheur et entrepreneur en IA Richard Socher, aux côtés d’une équipe fondatrice qui comprend des chercheurs éminents de Google DeepMind, OpenAI, Meta et du monde universitaire.

L’entreprise entre sur le marché à un moment où l’industrie de l’IA est en train de passer rapidement de la construction de modèles de langage plus grands à la mise au point de systèmes capables de raisonner, de s’adapter et de mener leurs propres recherches de manière autonome. Alors que la plupart des entreprises d’IA restent concentrées sur l’amélioration des performances des modèles par le biais d’une formation et d’un apprentissage par renforcement guidés par l’homme, Intelligence superrecursive poursuit quelque chose de beaucoup plus expérimental : l’auto-amélioration récursive.

Le concept a longtemps été discuté dans les cercles de l’IA comme un chemin possible vers la superintelligence. En termes simples, l’idée est qu’un système d’IA pourrait identifier les faiblesses de son propre architecture, générer de nouvelles approches pour résoudre ces faiblesses, tester les résultats et s’améliorer continuellement dans une boucle de rétroaction continue.

Selon Socher, la plupart des formes actuelles de codage assisté par IA ou de recherche générée par IA ne constituent pas une véritable auto-amélioration récursive. Au lieu de cela, il soutient que la récursivité véritable nécessiterait que l’ensemble du cycle d’idéation, de mise en œuvre, de test et de raffinement se produise de manière autonome.

La vision à long terme de Richard Socher pour l’IA

Socher n’est pas nouveau dans les projets d’IA ambitieux. Avant de fonder Intelligence superrecursive, il est devenu largement connu en tant que co-fondateur et PDG de You.com, une entreprise de recherche et d’infrastructure d’IA pour les entreprises qui est apparue comme un défi précoce aux moteurs de recherche traditionnels.

You.com a initialement attiré l’attention pour avoir mélangé l’IA conversationnelle avec la recherche sur le Web des années avant que l’IA générative ne devienne mainstream. Au fil du temps, l’entreprise a évolué vers des outils d’IA pour les entreprises, des API et des systèmes d’IA axés sur la productivité.

Avant You.com, Socher a occupé le poste de scientifique en chef chez Salesforce et a acquis une réputation de l’un des chercheurs les plus cités dans le traitement du langage naturel. Ses travaux universitaires ont contribué à des techniques fondamentales dans les embeddings de mots, la compréhension du langage contextuel et les architectures de réseaux de neurones qui ont aidé à façonner les systèmes d’IA modernes.

Intelligence superrecursive semble représenter une phase différente de la carrière de Socher : moins axée sur le déploiement commercial de l’IA et plus axée sur les avancées fondamentales dans l’intelligence elle-même.

Cependant, Socher a rejeté la description de l’entreprise comme un simple laboratoire de recherche. Il a souligné que l’entreprise a l’intention de développer des produits commerciaux et croit que des applications pratiques pourraient émerger dans « des trimestres, et non des années ».

L’approche de l’ouverture

L’un des concepts centraux derrière Intelligence superrecursive est ce que les chercheurs appellent « l’ouverture ».

Au lieu de former des modèles vers un objectif fixe unique, les systèmes ouverts génèrent continuellement de nouveaux environnements, défis et formes d’adaptation. L’approche s’inspire de l’évolution biologique, où les organismes évoluent constamment en réponse à des conditions changeantes et à des adaptations concurrentes.

Le co-fondateur de l’entreprise, Tim Rocktäschel, a précédemment travaillé sur la recherche d’IA ouverte à Google DeepMind, notamment sur des projets impliquant des modèles de monde génératifs et des systèmes s’améliorant eux-mêmes.

Un exemple discuté par Socher implique « l’équipe arc-en-ciel », un concept de sécurité de l’IA où un système d’IA attaque et sonde continuellement un autre système d’IA pour exposer les vulnérabilités. Au lieu de compter sur les humains pour tester manuellement les cas de bord dangereux, deux systèmes d’IA évoluent essentiellement les uns contre les autres sur des millions d’itérations.

L’idée reflète un changement plus large qui se produit dans la recherche d’IA de pointe : utiliser les systèmes d’IA eux-mêmes comme partie de l’infrastructure de formation, d’évaluation et de sécurité.

Le calcul peut devenir la ressource déterminante

Le lancement d’Intelligence superrecursive renforce également une autre réalité croissante dans l’IA : l’importance croissante de l’infrastructure de calcul.

À mesure que les modèles deviennent plus capables, les coûts de formation et les exigences d’inférence continuent d’augmenter de manière exponentielle. Si les systèmes d’auto-amélioration récursive finissent par devenir viables, le calcul pourrait devenir encore plus stratégiquement important car la vitesse du progrès de l’IA serait directement liée à la quantité de puissance de traitement qui peut être allouée aux cycles d’auto-amélioration.

Socher a suggéré que les sociétés futures pourraient être confrontées à des décisions difficiles sur la manière d’allouer les ressources de calcul d’IA, en les comparant à la décision de savoir quels maladies ou problèmes scientifiques devraient recevoir la plus grande attention computationnelle.

Cette formulation met en évidence la manière dont l’infrastructure d’IA est de plus en plus liée à la géopolitique, aux systèmes énergétiques, aux chaînes d’approvisionnement de semi-conducteurs et à la compétitivité nationale.

Les investisseurs continuent de parier sur les équipes d’IA de pointe

La taille du tour de financement est également notable étant donné à quel point l’entreprise est encore en début de parcours. Intelligence superrecursive aurait moins de 30 employés et n’a pas encore publié de produit public, mais elle a déjà atteint une valorisation de plusieurs milliards de dollars.

Le tour reflète une tendance plus large dans le capital-risque où le talent de recherche en IA est devenu une classe d’actifs précieuse. Les investisseurs placent de plus en plus de paris massifs sur des équipes dotées d’une crédibilité technique profonde, en particulier les chercheurs liés à des organisations comme OpenAI, DeepMind et Meta AI.

De nombreuses manières, le marché semble passer de la mise en fonds de produits logiciels à la mise en fonds de percées potentielles dans l’infrastructure d’intelligence elle-même.

Que l’auto-amélioration récursive se révèle finalement réalisable reste incertain. De nombreux chercheurs pensent que le concept pourrait transformer complètement le développement de l’IA, tandis que d’autres soutiennent que les barrières techniques restent énormes.

Mais l’émergence d’Intelligence superrecursive signale que certains des chercheurs les plus influents de l’industrie pensent maintenant que la prochaine phase de l’IA peut ne pas simplement impliquer la construction par l’homme de modèles plus intelligents. Au lieu de cela, elle peut impliquer la participation directe des systèmes d’IA à leur propre évolution.