Foști cercetători Anthropic lansează Mirendil la o valoare de 1 miliard de dolari cu un tur de seed de 200 de milioane de dolari

Cercetătorii foști de la Anthropic au lansat Mirendil cu un obiectiv ambițios: dezvoltarea sistemelor de inteligență artificială capabile să accelereze cercetarea inteligenței artificiale în sine. Startup-ul cu sediul în San Francisco a ieșit din stealth cu un $200 de milioane tur de seed la o valoare de 1 miliard de dolari, una dintre cele mai mari finanțări de seed anunțate vreodată de un startup de inteligență artificială. Runda a fost condusă de Andreessen Horowitz și Kleiner Perkins, cu participarea NVIDIA.

Înființat de Behnam Neyshabur și Harsh Mehta, care au lucrat anterior împreună la Google (GOOGL ) și Anthropic, Mirendil consideră că următorul salt în inteligența artificială va veni din sistemele proiectate pentru a ajuta oamenii de știință și inginerii să construiască modele de inteligență artificială mai bune, în loc să servească doar ca asistenți pentru utilizatorii finali.

Conform companiei, viziunea sa pe termen lung este de a democratiza cercetarea inteligenței artificiale de frontieră, prin punerea la dispoziție a capacităților de cercetare avansate pentru mai mult decât o mână de laboratoare de inteligență artificială bine finanțate.

Construirea inteligenței artificiale pentru cercetarea inteligenței artificiale

În loc să se concentreze pe chatbot-urile pentru consumatori sau pe software-ul de productivitate pentru întreprinderi, Mirendil se descrie ca un laborator de frontieră de inteligență artificială care dezvoltă sisteme care excelează în cercetarea și dezvoltarea inteligenței artificiale.

Teza companiei este că multe descoperiri științifice încep cu cercetători care construiesc o expertiză profundă pe perioade lungi de timp. Mirendil își propune să creeze sisteme de inteligență artificială capabile să dezvolte și să acumuleze această expertiză, permițând oamenilor de știință să accelereze cercetarea în domenii specializate.

În loc să genereze doar răspunsuri, aceste sisteme sunt destinate să ajute cercetătorii pe tot parcursul procesului științific, ajutând la dezvoltarea unor modele de inteligență artificială din ce în ce mai capabile, care pot fi adaptate pentru discipline precum biologia, chimia, medicina, știința materialelor și robotica.

Democratizarea inteligenței artificiale de frontieră

Unul dintre argumentele principale ale Mirendil este că dezvoltarea inteligenței artificiale de frontieră a devenit concentrată într-un număr relativ mic de organizații care dețin resurse computaționale uriașe.

Compania consideră că multe universități, startup-uri, companii farmaceutice, institute de cercetare și laboratoare industriale ar putea face progrese științifice mai rapide dacă ar avea acces la sisteme de inteligență artificială proiectate special pentru a accelera cercetarea, și nu la modele de limbaj general.

În loc să înlocuiască oamenii de știință, Mirendil își imaginează inteligența artificială ca un partener de cercetare care ajută experții să iterateze mai repede, să exploreze mai multe ipoteze și să dezvolte modele din ce în ce mai specializate pentru propriile lor domenii.

O echipă formată din laboratoare de inteligență artificială de top

Echipa fondatoare a Mirendil reflectă migrația în creștere a cercetătorilor experimentați din laboratoarele de inteligență artificială majore către startup-uri independente.

CEO-ul Behnam Neyshabur a efectuat cercetări la Google înainte de a se alătura Anthropic, în timp ce CTO-ul Harsh Mehta a lucrat și el ca cercetător științific la Anthropic. Echipa fondatoare mai largă include Shayan Salehian, un membru de early de la xAI, și Tara Rezaei, absolventă a MIT. Împreună, compania a adunat aproximativ 20 de cercetători și ingineri cu background-uri care acoperă Anthropic, OpenAI, Google DeepMind și xAI.

O abordare diferită a infrastructurii de inteligență artificială

Site-ul web al Mirendil subliniază că misiunea sa se extinde dincolo de construirea unui alt model de bază. În schimb, compania își propune să redeseneze procesul de cercetare în sine, prin dezvoltarea sistemelor care ajută inginerii și oamenii de știință să efectueze cercetări de inteligență artificială mai eficient.

Startup-ul afirmă că construiește modele de frontieră alături de noi fluxuri de cercetare destinate să creeze sisteme de inteligență artificială care se auto-îmbunătățesc continuu și care îmbunătățesc în mod constant dezvoltarea științifică și tehnologică. Compania consideră că această abordare poate face cercetarea avansată de inteligență artificială accesibilă organizațiilor care lucrează la probleme care variază de la descoperirea de medicamente și chimie la biologie și robotică.

Compania intenționează, de asemenea, să lanseze primul său model și produs în următoarele luni, pentru a colecta feedback de la cercetători și dezvoltatori, în timp ce rafinează tehnologia sa.

Îmbunătățirea recursivă rămâne o zonă controversată

Viziunea Mirendil se intersectează cu una dintre cele mai debate concepte din inteligența artificială: îmbunătățirea recursivă, în care sistemele de inteligență artificială contribuie la construirea unor sisteme din ce în ce mai capabile.

Susținătorii argumentează că astfel de sisteme ar putea accelera dramatic descoperirile științifice, prin scurtarea ciclurilor de cercetare și permițând experților să se concentreze pe raționamentul de nivel superior. Criticilor, inclusiv unii cercetători de securitate a inteligenței artificiale, le-au avertizat că dezvoltarea inteligenței artificiale din ce în ce mai autonomă ridică întrebări importante cu privire la supraveghere, control și guvernare.

Fondatorii Mirendil susțin că aceste provocări sunt probleme de inginerie dificile, dar nu insurmontabile, menținând că o supraveghere suficient de robustă poate permite îmbunătățirea recursivă să fie dezvoltată în siguranță.

Ce înseamnă finanțarea pentru viitorul cercetării de inteligență artificială

Turul de seed neobișnuit de mare al Mirendil subliniază interesul în creștere pentru infrastructura de inteligență artificială proiectată special pentru cercetare, și nu pentru aplicații de consum. Pe măsură ce sistemele de frontieră de inteligență artificială devin din ce în ce mai capabile, este probabil să crească cererea de unelte care pot ajuta oamenii de știință și inginerii să construiască, să evalueze și să rafineze modele specializate mai eficient.

Dacă sistemele de inteligență artificială devin mai bune în a sprijini cercetarea inteligenței artificiale în sine, organizațiile din afara laboratoarelor de frontieră – inclusiv universități, companii farmaceutice, furnizori de asistență medicală, producători industriali și institute de cercetare – ar putea avea acces la capacități care au fost limitate anterior la un număr mic de organizații bine finanțate. În loc să concentreze dezvoltarea inteligenței artificiale într-un număr mic de companii, tehnologii precum cele dezvoltate de Mirendil ar putea permite un ecosistem mai larg de modele de inteligență artificială specializate, adaptate la provocări științifice și industriale specializate. Deși există încă obstacole tehnice și de securitate semnificative, apariția companiilor care se concentrează pe dezvoltarea asistată de inteligență artificială semnalează că următoarea fază a inovației poate să se concentreze din ce în ce mai mult pe accelerarea ritmului descoperirilor științifice în sine.