递归超智能获得6.5亿美元资金，追求自我改进的人工智能

一家新兴的前沿人工智能公司Recursive Superintelligence从隐私模式中脱颖而出，获得6.5亿美元的资金，其目标非常雄心勃勃：构建能够在没有直接人类干预的情况下自我改进的人工智能系统。

该公司由人工智能研究人员和企业家Richard Socher领导，联合创始团队包括来自Google DeepMind、OpenAI、Meta和学术界的知名研究人员。

该初创公司进入市场的时机恰逢人工智能行业从构建更大的语言模型转向开发能够自主推理、适应和可能进行自己的研究的系统。虽然大多数人工智能公司仍专注于通过人工引导的训练和强化学习来改进模型性能，但Recursive Superintelligence却在追求更具实验性的东西：递归自我改进。

这个概念在人工智能圈子中已经被讨论为可能实现超智能的一种途径。简单来说，想法是人工智能系统可以识别自己的架构中的弱点，生成新的方法来解决这些弱点，测试结果，并不断地自我改进，形成一个持续的反馈循环。

根据Socher的说法，当前的大多数人工智能辅助编码或人工智能生成的研究都不符合真正的递归自我改进的标准。他认为，真正的递归需要整个想法、实施、测试和改进的循环完全自主地发生。

理查德·索彻的长期人工智能愿景

索彻并不是新手于雄心勃勃的人工智能项目。在创立Recursive Superintelligence之前，他以You.com的联合创始人和CEO身份而闻名，You.com是一家人工智能驱动的搜索和企业人工智能基础设施公司，曾作为传统搜索引擎的早期挑战者而引起关注。

You.com最初因将对话式人工智能与网络搜索结合在一起而引起了人们的注意，这是在生成式人工智能成为主流之前就已经实现的。随着时间的推移，该公司逐渐转向企业人工智能工具、API和以生产力为重点的人工智能系统。

在You.com之前，索彻曾担任Salesforce的首席科学家，并以自然语言处理领域最常被引用的研究人员之一而闻名。他的学术工作为现代人工智能系统的基础技术做出了贡献，包括词嵌入、上下文语言理解和神经网络架构等方面。

Recursive Superintelligence似乎代表了索彻职业生涯的不同阶段：不再专注于商业人工智能部署，而是专注于智能本身的根本突破。

然而，索彻反对将公司描述为纯粹的研究实验室。他强调，公司计划开发商业产品，并相信实际应用可能会在“几个季度内，而不是几年内”出现。

开放性方法

Recursive Superintelligence背后的核心概念之一是所谓的“开放性”。

与其训练模型朝向单一固定的目标，开放性系统会不断生成新的环境、挑战和适应形式。这种方法从生物进化中汲取灵感，在生物进化中，生物体会不断进化以应对不断变化的条件和竞争性适应。

公司的联合创始人Tim Rocktäschel此前曾在Google DeepMind从事开放性人工智能研究，包括涉及生成式世界模型和自我改进系统的项目。

索彻讨论的一个例子涉及“彩虹队伍”，一种人工智能安全概念，其中一个人工智能系统不断攻击和探测另一个人工智能系统以暴露其弱点。与其依赖人类手动测试有害边缘情况，不如让两个人工智能系统在数百万次迭代中相互进化。

这个想法反映了正在发生在前沿人工智能研究领域的一种更广泛的转变：使用人工智能系统本身作为训练、评估和安全基础设施的一部分。

计算可能成为决定性资源

Recursive Superintelligence的启动也强调了人工智能领域中另一个日益增长的现实：计算基础设施的重要性。

随着模型变得更加强大，训练成本和推理要求会指数级增加。如果递归自我改进系统最终变得可行，计算可能会变得更加战略重要，因为人工智能进步的速度将直接与可以分配给自我改进循环的处理能力挂钩。

索彻建议，未来社会可能会面临关于如何分配人工智能计算资源的艰难决定，这类似于决定哪些疾病或科学问题应该获得最多的计算注意力。

这种框架强调了人工智能基础设施如何日益与地缘政治、能源系统、半导体供应链和国家竞争力交织在一起。

投资者继续押注于前沿人工智能团队

该轮融资的规模也值得注意，考虑到公司仍处于早期阶段。Recursive Superintelligence据报道拥有不到30名员工，并且尚未发布公共产品，但它已经实现了数十亿美元的估值。

这一轮融资反映了风险投资领域的一种更广泛的趋势，即精英人工智能研究人才本身已经成为一种有价值的资产类别。投资者越来越多地将大量赌注押在具有深厚技术信誉的团队身上，特别是那些与OpenAI、DeepMind和Meta AI等组织相关的研究人员。

在很多方面，市场似乎正在从为软件产品提供资金转向为智能基础设施本身的潜在突破提供资金。

递归自我改进是否最终会被证明是可行的仍然不确定。许多研究人员认为这个概念可能会彻底改变人工智能的发展，而其他人则认为技术障碍仍然巨大。

但是，Recursive Superintelligence的出现表明，行业中一些最有影响力的研究人员现在相信，人工智能的下一个阶段可能不仅仅涉及人类构建更智能的模型，而是涉及人工智能系统直接参与自己的演化。