Rekursywna Superinteligencja Zbiera 650 Mln Dolarów na Rozwój Samodoskonalącego Się Sztucznego Intelektu

Nowa firma zajmująca się sztuczną inteligencją, Recursive Superintelligence, wyszła z fazy stealth z 650 milionami dolarów finansowania i niezwykle ambitnym celem: budową systemów sztucznej inteligencji, które mogą się samodoskonalać bez bezpośredniej interwencji ludzkiej.

Firma jest kierowana przez badacza sztucznej inteligencji i przedsiębiorcę, Richarda Sochera, wraz z zespołem założycielskim, w skład którego wchodzą prominentni badacze z Google DeepMind, OpenAI, Meta i środowiska akademickiego.

Startup wchodzi na rynek w momencie, gdy przemysł sztucznej inteligencji przechodzi szybką transformację od budowy większych modeli językowych do opracowywania systemów, które mogą samodzielnie rozumieć, adaptować się i prowadzić własne badania. Podczas gdy większość firm zajmujących się sztuczną inteligencją nadal koncentruje się na poprawie wydajności modeli za pomocą szkolenia i wzmocnienia, Recursive Superintelligence prowadzi coś znacznie bardziej eksperymentalnego: rekursywną samodoskonalność.

Pomysł ten od dawna jest dyskutowany w kręgach sztucznej inteligencji jako możliwa droga do osiągnięcia superinteligencji. W prostych słowach, idea polega na tym, że system sztucznej inteligencji mógłby identyfikować słabości w swojej własnej architekturze, generować nowe podejścia do rozwiązania tych słabości, testować wyniki i nieustannie doskonalić się w ciągłej pętli sprzężenia zwrotnego.

Według Sochera, większość obecnych form kodowania wspomaganego przez sztuczną inteligencję lub badań generowanych przez sztuczną inteligencję nie kwalifikuje się jako prawdziwa rekursywna samodoskonalność. Zamiast tego, twierdzi, że prawdziwa rekursja wymagałaby, aby cały cykl pomysłów, wdrożenia, testowania i udoskonalania odbywał się samodzielnie.

Wizja Richarda Sochera na Przyszłość Sztucznej Inteligencji

Socher nie jest nowy w ambitnych projektach sztucznej inteligencji. Przed założeniem Recursive Superintelligence, stał się szeroko znany jako współzałożyciel i CEO You.com, firmy zajmującej się sztuczną inteligencją i infrastrukturą przedsiębiorstw, która pojawiła się jako wczesny rywal tradycyjnych silników wyszukiwania.

You.com początkowo zyskał uwagę dzięki łączeniu sztucznej inteligencji konwersacyjnej z wyszukiwaniem internetowym lat przed tym, zanim sztuczna inteligencja generatywna stała się popularna. Z czasem firma ewoluowała w kierunku narzędzi przedsiębiorstw, interfejsów API i systemów sztucznej inteligencji ukierunkowanych na produktywność.

Przed You.com Socher pełnił funkcję Chief Scientist w Salesforce (CRM ) i zbudował reputację jako jeden z najczęściej cytowanych badaczy w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego. Jego prace akademickie przyczyniły się do podstawowych technik w zakresie osadzania słów, zrozumienia języka kontekstowego i architektur sieci neuronowych, które pomogły ukształtować nowoczesne systemy sztucznej inteligencji.

Recursive Superintelligence wydaje się reprezentować inny etap kariery Sochera: mniej skupiony na komercyjnym wdrożeniu sztucznej inteligencji i bardziej ukierunkowany na fundamentalne przełomy w samej inteligencji.

Jednak Socher odsunął się od opisywania firmy jako czystej laboratorium badawczego. Podkreślił, że firma zamierza opracować produkty komercyjne i wierzy, że praktyczne zastosowania mogą pojawić się w “kwartałach, a nie latach”.

Podejście Otwartej Samodoskonalności

Jednym z centralnych pojęć za Recursive Superintelligence jest coś, co badacze nazywają “otwartą samodoskonalnością”.

Zamiast szkolenia modeli w kierunku jednego ustalonego celu, systemy otwartej samodoskonalności nieustannie generują nowe środowiska, wyzwania i formy adaptacji. Podejście to czerpie inspirację z biologicznej ewolucji, gdzie organizmy nieustannie ewoluują w odpowiedzi na zmieniające się warunki i konkurencyjne adaptacje.

Współzałożyciel Rocktäschel wcześniej pracował nad badaniami otwartej samodoskonalności w Google DeepMind, w tym nad projektami dotyczącymi modeli świata generatywnych i systemów samodoskonalących się.

Jednym z przykładów omawianych przez Sochera jest “rainbow teaming”, pojęcie sztucznej inteligencji, w którym jeden system sztucznej inteligencji nieustannie atakuje i testuje inny system sztucznej inteligencji, aby ujawnić słabości. Zamiast polegać na ludziach do ręcznego testowania przypadków granicznych, dwa systemy sztucznej inteligencji skutecznie ewoluują względem siebie przez miliony iteracji.

Pomysł ten odzwierciedla szerszy trend w badaniach nad sztuczną inteligencją: wykorzystanie systemów sztucznej inteligencji jako części infrastruktury szkoleniowej, oceny i bezpieczeństwa.

Obliczenia Mogą Stać Się Definiującym Zasobem

Uruchomienie Recursive Superintelligence potwierdza również rosnącą rzeczywistość w branży sztucznej inteligencji: rosnące znaczenie infrastruktury obliczeniowej.

Im modele stają się bardziej zaawansowane, koszty szkolenia i wymagania inferencyjne rosną wykładniczo. Jeśli systemy rekursywnej samodoskonalności ostatecznie staną się wykonalne, obliczenia mogą stać się jeszcze bardziej strategicznie ważne, ponieważ tempo postępu sztucznej inteligencji będzie bezpośrednio związane z ilością mocy obliczeniowej, która może być przydzielona do cykli samodoskonalenia.

Socher sugerował, że przyszłe społeczeństwa mogą stanąć przed trudnymi decyzjami dotyczącymi alokacji zasobów obliczeniowych sztucznej inteligencji, porównując to do decyzji, które choroby lub problemy naukowe powinny otrzymać najwięcej uwagi obliczeniowej.

To ujęcie podkreśla, jak infrastruktura sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej spleciona z geopolityką, systemami energetycznymi, łańcuchami dostaw półprzewodników i konkurencyjnością narodową.

Inwestorzy Kontynuują Zakłady na Zespoły Sztucznej Inteligencji

Wielkość rundy finansowania jest również godna uwagi, biorąc pod uwagę, jak wczesny jest jeszcze ten startup. Recursive Superintelligence ma podobno mniej niż 30 pracowników i nie wydał jeszcze publicznego produktu, a już osiągnął wycenę wielu miliardów dolarów.

Runda ta odzwierciedla szerszy trend w kapitale venture, gdzie elita talentów badawczych sztucznej inteligencji sama w sobie stała się cennym aktywem. Inwestorzy coraz częściej stawiają ogromne zakłady na zespoły o głębokiej wiarygodności technicznej, szczególnie badaczy związanych z organizacjami takimi jak OpenAI, DeepMind i Meta AI.

W wielu ways rynek wydaje się przechodzić od finansowania produktów oprogramowania do finansowania potencjalnych przełomów w infrastrukturze inteligencji samej w sobie.

Czy rekursywna samodoskonalność ostatecznie okaże się osiągalna, pozostaje niepewne. Wiele badaczy uważa, że ten pomysł może całkowicie przekształcić rozwój sztucznej inteligencji, podczas gdy inni twierdzą, że techniczne bariery pozostają ogromne.

Ale pojawienie się Recursive Superintelligence sygnalizuje, że niektórzy z najbardziej wpływowych badaczy w branży sztucznej inteligencji teraz wierzą, że następna faza sztucznej inteligencji może nie polegać wyłącznie na budowaniu przez ludzi bardziej inteligentnych modeli. Zamiast tego, może ona polegać na tym, że systemy sztucznej inteligencji będą uczestniczyć bezpośrednio w swojej własnej ewolucji.