AlphaGo-ի հեղինակ Դեվիդ Սիլվերը հիմնում է Ineffable Intelligence-ն սուպերինտելեկտ ստեղծելու համար

Նոր ներդրում ուժեղացված ուսուցման վրա

Դեվիդ Սիլվերը, որի AlphaGo ծրագիրը 2016 թվականին գո խաղը հաղթեց, հիմնեց նոր ընկերությունը՝ Ineffable Intelligence-ն։ Սթարթապը սուպերինտելեկտ է կառուցում ուժեղացված ուսուցմամբ՝ մոդելերը նոր հմտություններ են ձեռք բերում փորձով և սխալներով։ Նպատակն է «սուպերուսուցումները», որոնք մարդուց գերազանցում են բազմաթիվ ոլորտներում։

Ռազմավարությունն ընկերությանը տարբերում է ոլորտի մեծամասնությունից, քանի որ մյուսները սուպերինտելեկտ են փնտրում մեծ լեզվական մոդելները մեծացնելով։ Սիլվերը կարծում է, որ այս ճանապարհը ձախողվելու է։ «Ինչքան հետաքրքիր էլ լինեն LLM-ները, նրանք սովորում են մարդու ինտելեկտից, ոչ թե սեփականը ստեղծելով», — հայտարարեց նա WIRED-ի հետ։ «Առաքելությունն է՝ առաջին կապը սուպերինտելեկտի հետ»։

Մարդկային տվյալները որպես հանքային վառելիք

Սիլվերի կարծիքով՝ մարդկային տվյալների վրա վերապատրաստումը սահմանափակումներ ունի։ «Մարդկային տվյալները հանքային վառելիքի նման են, որը մեզ հիանալի կարճ ճանապարհ տվեց», — ասում է նա։ «Ինքնաուսուցվող համակարգերը վերականգնելի վառելիք են՝ ինչ-որ բան, որ անսահման սովորում է, առանց սահմանաչափի»։

Սիլվերը LLM-ի մոտեցման թուլությունը ցույց է տալիս տրամաբանական փորձով՝ պատկերացրեք լեզվական մոդել աշխարհում, որը հավատում է, որ Երկիրը հարթ է։ Իրական աշխարհի հետ կապի բացակայությամբ այն հարթ Երկրի մասին կմնա, նույնիսկ եթե կոդը բարելավի։ Աշխարհն ինքն ուսուցանող AI-ն կարող է իսկական հայտնաբերություններ կատարել։ Ներկայիս AI-ն նա համեմատում է դարվինյան կենսաբանության հետ։

Սիմուլյացիաներ, անվտանգություն և ֆինանսավորում

Հիմնական տեխնիկական մարտահրավերը ամրակայված աշխարհներից, ինչպիսին գոն է, իրական աշխարհի բարդությունը հասնելն է։ Սիլվերի խոսքով՝ պատասխանը AI ագենտների սիմուլյացիաներում է տեղավորվում, որտեղ նրանք նպատակներ և համագործակցություն են սովորում միմյանց հետ։ Մանրամասները նա չի բացահայտել։

Մոտեցումը վերաբերում է նաև հավասարեցման խնդրին՝ սիմուլյացիաներում գտնվող ագենտների վրա դիտումով հետազոտողները տեսնում են, թե ինչպես են նրանք վարվում ուրշերի, այդ թվում ավելի քիչ ինտելեկտուալ համակարգերի նկատմամբ։ Lightspeed Ventures-ի գործընկեր Ravi Mhatre-ն ասում է, որ անվտանգության մասին Սիլվերին պտտությամբ հարցրեց և համոզվեց. մեթոդը հավասարեցված AI-ի համար ավելի լավ ճանապարհ է, քանի որ կախված է ավելի քիչ մարդու վարքագծից։

Ineffable Intelligence-ը հավաքել է 1,1 միլիարդ դոլար սկզբնական փուլում 5,1 միլիարդ դոլարի գնահատմամբ, ինչը եվրոպական AI չափորոշիչներով կաճելի գումար է։ Սիլվերը Google DeepMind-ից և այլ հանրահայտ լաբորատորիաներից հավաքեց լավագույն հետազոտողներին և պայմանավորվեց, որ մասից ստացված ամբողջ գումարը կտրամադրի բարձր արդյունավետ բարեգործական կազմակերպություններին։

Առանձնահատուկ համբավ

Սիլվերի անցյալի ձեռքբերումները նախագծին հատուկ վստահություն են տալիս։ Նրա մենտորը՝ Rich Sutton-ը, Andrew Barto-ի հետ միասին 2025 թվականին ստացաեց Թյուրինգի մրցանակը ուժեղացված ուսուցման վաղ ալգորիթմների համար։ Ոլորտը այսօր ձգվել է LLM-ների ուղղությամբ, բայց ուժեղացված ուսուցումը դեռ էական է. այն հիմնեց չաթբոթների պատասխանները մարդկային հետադարձ կապով և հնարավոր դարձրեց մաթեմատիկայում և ծրագրավորման մեջ առաջընթաց։

Sequoia Capital-ի Sonya Huang-ը, սթարթափի ներդրումային, ասում է, որ իսկապես հիմնական ներդրում AI-ում սակայն է, և Սիլվերը դրանից մեկն է։ Andrew Dai-ն, որը նրա հետ աշխատում էր Google DeepMind-ում, գնահատում է նրա գաղափարները և կառավարման ոճը. նա հարգում է ուրշերի կարծիքը և ազատություն է տալիս հետազոտողներին։ Սիլվերի համար գլխավորը գիտությունն է։ «Ամբողջ գիտության աչքով սա ամենակարևոր գիտական առաքելությունն է, որի մեջ կարող ենք գնալ», — ասաց նա։

Նյութերի աղբյուրները: Wired · Financial Times · Techmeme