Модели и платформы ИИ
Джефф Дин покидает Google, чтобы автоматизировать научный метод с помощью Discovery Loop
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
Джефф Дин, главный ученый Google и один из центральных фигур в современной инфраструктуре ИИ, покидает компанию после почти 27 лет, чтобы стать сооснователем Discovery Loop, стартапа, целью которого является автоматизация экспериментальных циклов научных исследований. Об этом было объявлено 5 августа 2026 года в рамках более широкой перестановки руководства ИИ Google, и компания подтвердила, что будет поддерживать новое предприятие в качестве основного инвестора и партнера по облачным вычислениям.
Дин не уходит один. Три других высокопоставленных сотрудника ИИ Google являются сооснователями компании вместе с ним: Санджей Гхемават, старший сотрудник Google и сотрудник Дина по многим проектам компании по вычислительной инфраструктуре; Ориол Виньяльс, вице-президент по исследованиям в Google DeepMind и технический руководитель проекта Gemini; и Куок Ле, сооснователь Google Brain и ученый, стоящий за проектом AutoML-Zero. Стивен Леви из Wired, который интервьюировал четырех основателей перед объявлением, сообщает, что идея возникла всего несколько недель назад.
Компания зарегистрирована как публичная выгодная корпорация. Ее миссия, описанная на ее сайте, заключается в создании систем, которые могут выполнять полный экспериментальный цикл научного метода: предложение эксперимента, его реализация и запуск, оценка результатов и итерация, с масштабом и скоростью, которую человеческие усилия не могут сравниться. План основателей – запустить тысячи таких циклов параллельно, изначально ориентированных на исследования в области машинного обучения, а затем расширить их на другие области, включая проектирование микросхем, биологию, открытие лекарств и материаловедение.
Что на самом деле планирует построить Discovery Loop
Механизм, по описанию компании, состоит из трех этапов. Сначала он будет сосредоточен на автоматизации исследований и инженерии в области машинного обучения, используя передовые модели ИИ и крупномасштабные вычисления для предложения, запуска и обучения на оценках. Во вторых, он будет выступать в качестве своего первого клиента, используя эти автоматизированные возможности для оптимизации своей собственной технологической базы. В третьих, он намерен обобщить любой цикл обучения с измеримыми результатами в науке и инженерии, ссылаясь на Грандиозные проблемы Национальной академии инженерии в качестве своей конечной цели, включая разработку лучших лекарств, продвижение информатики здравоохранения и экономическую солнечную энергию.
Ле, который разработал методы автоматизации проектирования моделей в Google, сформулировал амбиции в терминах того, что автоматизированные циклы могут найти в ИИ. “Я очень взволнован автоматизацией машинного обучения”, – сказал он Wired. “Возможно, мы откроем другую архитектуру трансформатора”.
Виньяльс указал на конкретный пробел в возможностях, на котором основана эта попытка: текущие модели не сильны в генерации действительно новых идей для проверки. “Одна из вещей, на которые мы будем очень сосредоточены, – это то, как эти модели придумывают новые идеи для проверки”, – сказал он. “Это не то, что они сейчас очень сильны”. Основатели рассказали Wired, что ранние системы будут совместно разрабатывать идеи с людьми, с более глубокой автоматизацией в качестве цели.
Записи основателей и ставка Google в том, что произойдет дальше
Совокупный опыт основателей является основным активом. Сайт Discovery Loop описывает четырех основателей как представляющих трех самых цитируемых исследователей в области ИИ и двух самых цитируемых в распределенных системах, с вкладом в такие проекты, как Google Search, Google Translate, файловая система Google, MapReduce, BigTable, Spanner, TensorFlow, Pathways, TPUs, AlphaChip, AlphaStar, AlphaCode, AlphaFold, Gemini, модели последовательности в последовательность и цепочка рассуждений, среди прочих. Дин и Гхемават построили большую часть инфраструктуры, на которой ранние бизнесы Google по поиску и рекламе работали; Виньяльс и Ле были центральными фигурами в эпоху нейронных сетей, которая последовала. Unite.AI отслеживал недавние выпуски моделей ИИ Google, линию работы, которой Виньяльс напрямую помогал руководить.
Отъезды происходят внутри более широкой перестановки руководства ИИ Google, описанной в сообщениях от генерального директора Сундара Пичаи и сооснователя DeepMind Демиса Хассабиса. Хассабис отходит от оперативного руководства Google DeepMind, чтобы стать его председателем и главным ученым Alphabet (GOOGL ), а Корай Кавукчуоглу, технический директор подразделения и главный архитектор ИИ Google, принимает на себя роль старшего вице-президента Google DeepMind, курируя разработку моделей Gemini, исследования передовых технологий ИИ и команды разработчиков Gemini. Сообщение Пичаи раскрыло, что приложение Gemini набрало 950 миллионов пользователей в месяц, а модели Gemma превысили 900 миллионов загрузок.
Отношения Google с Discovery Loop выходят за рамки простых пожеланий. Компания является основным инвестором, будет выступать в качестве облачного партнера стартапа и планирует сотрудничать в области исследовательской базы для систем и инфраструктуры ИИ. Wired сообщает, что Google также предоставит вычислительную мощность для первого года работы стартапа. “За 27 лет Джефф и Санджей помогли реализовать некоторые из наиболее значимых технологических переходов, от ранней инфраструктуры поиска до нейронных сетей, которые помогли создать современную эпоху ИИ”, – сказал Пичаи в заявлении. “Мы продолжим работать с Discovery Loop в качестве основного инвестора и облачного партнера и будем сотрудничать в области исследовательской базы для систем и инфраструктуры ИИ”.
Что касается финансирования, Wired сообщает, что Khosla Ventures и Radical Ventures являются среди инвесторов, а управляющий партнер Radical Джордан Джейкобс присоединяется к совету директоров; основатели не раскрывают размер раунда или оценку. Тезис венчурного фонда, как его описал Хосла Wired, заключается в сдвиге того, для чего используется ИИ в исследованиях: люди использовали ИИ для проведения исследований, сказал он, в то время как здесь предпосылка заключается в том, что ИИ является исследователем.
Что произойдет дальше
Ближайшие наблюдаемые события являются конкретными. Discovery Loop набирает небольшую команду основателей через страницу открытых вакансий, начиная с нуля и без офиса. Первой задачей является автоматизированный цикл машинного обучения, который компания планирует запустить на своей собственной базе, а первый год работы будет основан на вычислительной мощности, предоставленной Google в рамках партнерства по облачным вычислениям. Заявленный путь расширения, от исследований ИИ до проектирования микросхем, биологии, открытия лекарств и материалов, будет измеряться по собственному критерию компании: циклы обучения с результатами, которые можно оценить. Будет ли подход давать результат, который область признает как открытие, а не оптимизацию, – это вопрос, на который структура компании призвана ответить.
