โมเดลและแพลตฟอร์ม AI
Recursive Superintelligence ได้รับเงิน 650 ล้านดอลลาร์ เพื่อพัฒนาอินเทลลิเจนซ์ AI ที่ปรับปรุงตนเอง
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
Recursive Superintelligence บริษัท AI ใหม่ ได้ออกมาจากความลับด้วยเงิน 650 ล้านดอลลาร์ และมีเป้าหมายที่มีความทะเยอทะยานอย่างไม่ธรรมดา คือ การสร้างระบบ AI ที่สามารถปรับปรุงตนเองได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงโดยตรงจากมนุษย์
บริษัทนี้นำโดย Richard Socher นักวิจัยและนักธุรกิจด้าน AI ร่วมกับทีมผู้ก่อตั้งที่ประกอบด้วยนักวิจัยที่มีชื่อเสียงจาก Google DeepMind, OpenAI, Meta และสถาบันการศึกษา
บริษัทเข้าสู่ตลาดในช่วงเวลาที่อุตสาหกรรม AI กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจากการที่สร้างโมเดลภาษาที่ใหญ่ขึ้นไปสู่การพัฒนาระบบที่สามารถให้เหตุผล อดทน และอาจทำการวิจัยด้วยตนเอง ในขณะที่บริษัท AI ส่วนใหญ่ยังคงมุ่งเน้นในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลผ่านการฝึกอบรมและ การเรียนรู้แบบเสริม Recursive Superintelligence กำลังพัฒนาสิ่งที่เป็นการทดลองมากกว่า คือ การปรับปรุงตนเองแบบเรียกซ้ำ
แนวคิดนี้ได้ถูกพูดถึงในวงการ AI เป็นทางเลือกหนึ่งที่เป็นไปได้ในการพัฒนาสuperintelligence ในคำอธิบายที่ง่ายที่สุด แนวคิดนี้คือ ระบบ AI สามารถระบุจุดอ่อนในโครงสร้างของตนเอง สร้างแนวทางใหม่ในการแก้ไขจุดอ่อนเหล่านั้น ทดสอบผลลัพธ์ และปรับปรุงตนเองอย่างต่อเนื่องในวงจรที่ไม่มีที่สิ้นสุด
ตามที่ Socher กล่าว การเขียนโค้ดหรือการวิจัยที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI ในรูปแบบปัจจุบันไม่ถือเป็นการปรับปรุงตนเองแบบเรียกซ้ำที่แท้จริง เขาแย้งว่าการเรียกซ้ำที่แท้จริงต้องการให้กระบวนการทั้งหมดของการสร้างความคิด การนำไปใช้ การทดสอบ และการปรับปรุงเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ
วิสัยทัศน์ระยะยาวของ Richard Socher สำหรับ AI
Socher ไม่ใช่คนใหม่ในโครงการ AI ที่มีความทะเยอทะยาน ก่อนที่จะก่อตั้ง Recursive Superintelligence เขาเป็นที่รู้จักในฐานะผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของ You.com บริษัทที่ให้บริการค้นหาและโครงสร้างพื้นฐาน AI สำหรับองค์กรที่เกิดขึ้นเป็นคู่แข่งกับเครื่องมือค้นหาทั่วไป
You.com ได้รับความสนใจในตอนแรกจากการผสมผสาน AI ที่มีการสนทนาเข้ากับการค้นหาเว็บหลายปีก่อนที่ AI ที่สร้างขึ้นจะกลายเป็นกระแสหลัก ในช่วงเวลาต่อมา บริษัทได้พัฒนาไปสู่เครื่องมือ AI สำหรับองค์กร API และระบบ AI ที่มุ่งเน้นการเพิ่มผลผลิต
ก่อนที่จะเข้าร่วม You.com Socher曾任 Chief Scientist ที่ Salesforce (CRM ) และสร้างชื่อเสียงให้กับตัวเองในฐานะนักวิจัยที่มีการอ้างอิงมากที่สุดในด้านการประมวลผลภาษา自然 His งานวิจัยเชิงวิชาการมีส่วนช่วยในการพัฒนเทคนิคพื้นฐานในด้านการฝังคำ การทำความเข้าใจภาษาในบริบท และโครงสร้างเครือข่ายประสาทที่ช่วย塑造ระบบ AI ในยุคปัจจุบัน
Recursive Superintelligence ดูเหมือนจะเป็นตัวแทนของระยะใหม่ในอาชีพการงานของ Socher ซึ่งมุ่งเน้นน้อยลงในการนำ AI ไปใช้ในเชิงพาณิชย์ และมุ่งเน้นมากขึ้นในการพัฒนาการพัฒนาความฉลาดที่แท้จริง
อย่างไรก็ตาม Socher ได้แสดงจุดยืนในการที่จะไม่เรียกบริษัทของเขาเป็นเพียงห้องปฏิบัติการวิจัย เขาเน้นย้ำว่าบริษัทมีแผนในการพัฒนาผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ และเชื่อว่าสามารถนำไปใช้ได้จริงภายใน “ไตรมาส ไม่ใช่ปี”
แนวทางแบบเปิด
หนึ่งในแนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลัง Recursive Superintelligence คือ “การเปิดกว้าง”
แทนที่จะฝึกโมเดลเพื่อเป้าหมายที่ตายตัว ระบบที่เปิดกว้างจะสร้างสภาพแวดล้อมใหม่ ท้าทาย และรูปแบบการปรับตัวที่ต่อเนื่อง แนวทางนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากวิวัฒนาการทางชีวภาพ โดยที่สิ่งมีชีวิตพัฒนาต่อไปอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองต่อสภาวะที่เปลี่ยนแปลงและความปรับตัวที่แข่งขันกัน
Tim Rocktäschel ผู้ร่วมก่อตั้งบริษัทเคยทำงานเกี่ยวกับการวิจัย AI ที่เปิดกว้างที่ Google DeepMind รวมถึงโครงการที่เกี่ยวข้องกับโมเดลโลกที่สร้างขึ้นและระบบที่ปรับปรุงตนเอง
ตัวอย่างหนึ่งที่ Socher พูดถึงคือ “ทีมสายรุ้ง” ซึ่งเป็นแนวคิดด้านความปลอดภัยของ AI โดยที่ระบบ AI หนึ่งระบบโจมตีและทดสอบระบบ AI อีกระบบหนึ่งเพื่อเปิดเผยจุดอ่อน แทนที่จะพึ่งพามนุษย์ในการทดสอบกรณีเชิงลบ ระบบ AI สองระบบจะพัฒนาต่อเนื่องกันผ่านการวนซ้ำหลายล้านครั้ง
แนวคิดนี้สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นในด้านการวิจัย AI แฟรนเทียร์ โดยที่ระบบ AI เองก็ถูกนำมาใช้เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานในการฝึกอบรม การประเมิน และความปลอดภัย
การคำนวณอาจกลายเป็นทรัพยากรที่กำหนด
การเปิดตัวของ Recursive Superintelligence ยังเน้นย้ำถึงความเป็นจริงที่เพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรม AI ซึ่งก็คือ ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณ
เมื่อโมเดลมีความสามารถมากขึ้น ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมและความต้องการการอนุมานจะเพิ่มขึ้นอย่างเป็นเอกซ์โปเนนเชียล หากระบบการปรับปรุงตนเองแบบเรียกซ้ำกลายเป็นจริง การคำนวณอาจกลายเป็นทรัพยากรที่มีความสำคัญยิ่งขึ้น เนื่องจากความเร็วของความก้าวหน้าของ AI จะถูกผูกไว้กับพลังการประมวลผลที่สามารถจัดสรรให้กับการวนซ้ำการปรับปรุงตนเอง
Socher เสนอว่าสังคมในอนาคตอาจต้องเผชิญกับการตัดสินใจที่ยากลำบากเกี่ยวกับการจัดสรรทรัพยากรการคำนวณ AI โดยเปรียบเทียบกับการตัดสินใจว่าควรให้ความสำคัญกับการวิจัยหรือปัญหาทางการแพทย์ใดบ้าง
การวางกรอบนี้เน้นย้ำถึงวิธีที่โครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังเชื่อมโยงกับเรื่องราวทางการเมือง พลังงาน ท่อเลือดของซิลิคอน และการแข่งขันระดับชาติ
นักลงทุนยังคงเดิมพันกับทีม AI แฟรนเทียร์
ขนาดของรอบการให้ทุนนี้น่าสนใจ โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาว่าบริษัทยังคงอยู่ในช่วงแรก Recursive Superintelligence มีพนักงานน้อยกว่า 30 คน และยังไม่ได้เปิดตัวผลิตภัณฑ์ให้กับสาธารณะ แต่ก็ได้รับการประเมินมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์แล้ว
รอบการให้ทุนสะท้อนถึงแนวโน้มในธุรกิจการลงทุนที่นักวิจัย AI ที่มีความน่าเชื่อถือทางเทคนิคกลายเป็นทรัพย์สินที่มีค่า นักลงทุนกำลังวางเดิมพันอย่างมากกับทีมที่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิค โดยเฉพาะนักวิจัยที่เชื่อมโยงกับองค์กรเช่น OpenAI, DeepMind และ Meta AI
ในหลาย ๆ ด้าน ตลาดดูเหมือนจะเปลี่ยนจากการให้ทุนสนับสนุนผลิตภัณฑ์软件ไปสู่การให้ทุนสนับสนุนการผ่านพื้นฐานโครงสร้างพื้นฐานความฉลาด
ไม่ว่าการปรับปรุงตนเองแบบเรียกซ้ำจะสำเร็จหรือไม่นั้นยังคงไม่แน่นอน นักวิจัยหลายคนเชื่อว่าแนวคิดนี้สามารถเปลี่ยนแปลงพัฒนาการ AI ทั้งหมด ในขณะที่คนอื่น ๆ แย้งว่า Recursive Superintelligence ส่งสัญญาณว่านักวิจัยที่มีอิทธิพลในอุตสาหกรรมบางคนเชื่อว่าระยะต่อไปของ AI อาจไม่เพียงแต่เกี่ยวกับการสร้างโมเดลที่ฉลาดขึ้นโดยมนุษย์ แต่ยังเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมของระบบ AI ในการวิวัฒนาการของตนเอง
