AlphaGo-ს ავტორი დევიდ სილვერი სუპერინტელექტის შესაქმნელად Ineffable Intelligence-ს აფუძნებს

ახალი ფსონი გაძლიერებულ სწავლებაზე

დევიდ სილვერი, რომლის AlphaGo-ს პროგრამამ 2016 წელს გოს თამაში აითვისა, ახალი კომპანია Ineffable Intelligence-ი დააფუძნა. სტარტაპი სუპერინტელექტს გაძლიერებული სწავლებით აშენებს: მოდელები ახალ უნარებს ცდისა და შეცდომით იძენენ. მიზანია „სუპერმსწავლელები“, რომლებიც ადამიანს მრავალ სფეროში აღემატებიან.

სტრატეგია კომპანიას ინდუსტრიის უმეტესობისგან გამოარჩევს, რადგან სხვები სუპერინტელექტს დიდი ენობრივი მოდელების გაზრდით ეძებენ. სილვერი თვლის, რომ ეს გზა მარცხს განიცდის. „რაოდენ საოცარიც არ უნდა იყოს LLM-ები, ისინი ადამიანის ინტელექტისგან სწავლობენ და არა საკუთარის შექმნით,“ განაცხადა მან WIRED-თან. „მისია სუპერინტელექტთან პირველი კონტაქტია.“

ადამიანური მონაცემები როგორც წიაღისეული საწვავი

სილვერის აზრით, ადამიანურ მონაცემებზე გაწვრთნას საზღვრები აქვს. „ადამიანური მონაცემები წიაღისეულ საწვავს ჰგავს, რომელმაც საოცარი მოკლე გზა მოგვცა,“ ამბობს ის. „თავისით მოსწავლე სისტემები განახლებადი საწვავია, რაღაც, რაც უსასრულოდ სწავლობს, ლიმიტის გარეშე.“

LLM-ის მიდგომის სისუსტეს სილვერი აზრობრივი ექსპერიმენტით აჩვენებს: წარმოიდგინეთ ენობრივი მოდელი სამყაროში, რომელსაც სჯერა, რომ დედამიწა ბრტყელია. რეალურ სამყაროსთან კავშირის გარეშე ის ბრტყელი დედამიწის მიმდევრად დარჩება, თუნდაც კოდი გააუმჯობესოს. სამყაროს თავად შემსწავლელ AI-ს კი ნამდვილი აღმოჩენების გაკეთება შეუძლია. დღევანდელ AI-ს ის დარვინამდელ ბიოლოგიას ადარებს.

სიმულაციები, უსაფრთხოება და დაფინანსება

მთავარი ტექნიკური გამოწვევა ჩაკეტილი სამყაროებიდან, როგორიც გოაა, რეალური სამყაროს სირთულისკენ გადასვლაა. სილვერის თქმით, პასუხი AI აგენტების სიმულაციებში მოთავსებაშია, სადაც ისინი მიზნებსა და ერთმანეთთან თანამშრომლობას ისწავლიან. დეტალები მან არ გაამხილა.

მიდგომა ალიგნმენტის პრობლემასაც ეხება: სიმულაციებში მყოფ აგენტებზე დაკვირვებით მკვლევრები ნახავენ, როგორ იქცევიან სხვების, მათ შორის ნაკლებად ინტელექტუალური სისტემების, მიმართ. Lightspeed Ventures-ის პარტნიორი Ravi Mhatre ამბობს, რომ უსაფრთხოებაზე სილვერს დაჟინებით ჰკითხა და დარწმუნდა: მეთოდი ალიგნირებული AI-ისკენ უკეთესი გზაა, ვინაიდან ადამიანის ქცევაზე ნაკლებადაა დამოკიდებული.

Ineffable Intelligence-მა 1,1 მილიარდი დოლარი მოიზიდა საწყის რაუნდში 5,1 მილიარდი დოლარის შეფასებით, რაც ევროპული AI სტანდარტებით უზარმაზარი თანხაა. სილვერმა Google DeepMind-იდან და სხვა წამყვანი ლაბორატორიებიდან ტოპ მკვლევრები მიიზიდა და პირობა დადო, რომ წილიდან მიღებულ მთელ თანხას მაღალი ეფექტის საქველმოქმედო ორგანიზაციებს გადასცემს.

განსაკუთრებული რეპუტაცია

სილვერის წარსული მიღწევები წამოწყებას არაჩვეულებრივ სანდოობას ანიჭებს. მისმა მენტორმა Rich Sutton-მა Andrew Barto-სთან ერთად 2025 წელს ტიურინგის პრემია მიიღო გაძლიერებული სწავლების ადრეული ალგორითმებისთვის. სფერო დღეს LLM-ებისკენაა გადახრილი, მაგრამ გაძლიერებული სწავლება კვლავ არსებითია: მან ჩამოაყალიბა ჩატბოტების პასუხები ადამიანური უკუკავშირით და შესაძლებელი გახადა მათემატიკასა და პროგრამირებაში პროგრესი.

Sequoia Capital-ის Sonya Huang, სტარტაპის ინვესტორი, ამბობს, რომ ჭეშმარიტად ფუნდამენტური წვლილი AI-ში ცოტას აქვს და სილვერი ერთ-ერთი მათგანია. Andrew Dai, რომელიც მასთან Google DeepMind-ში მუშაობდა, აფასებს მის იდეებსაც და მართვის სტილსაც: ის სხვების აზრს პატივს სცემს და მკვლევრებს თავისუფლებას აძლევს. თავად სილვერისთვის მთავარი მეცნიერებაა. „წმინდა მეცნიერების თვალსაზრისით, ეს ყველაზე მნიშვნელოვანი სამეცნიერო მისიაა, რომელშიც კი შეიძლება წავიდეთ,“ თქვა მან.

წყაროები: Wired · Financial Times · Techmeme