Лауреат премії Тюрінга Річ Саттон засновує Oak Lab — AI-агенти, які навчаються самостійно
Лауреат премії Тюрінга Річ Саттон засновує Oak Lab для створення AI-агентів, які навчаються безперервно у реальному часі.
Бачення Річа Саттона щодо майбутнього AI
Річ Саттон, лауреат премії Тюрінга 2024 року, широко визнаний батьком навчання з підкріпленням (reinforcement learning), засновує нову компанію. Разом зі своїм колишнім студентом Хурамом Джаведом вони створюють Oak Lab, переходячи з Keen Technologies Джона Кармака. Місія Саттона: створити AI-агентів, які навчаються самостійно, у реальному часі, через безпосередню взаємодію з навколишнім середовищем.
Чому Саттон називає сучасний AI «слабким і неефективним»
Саттон є відвертим щодо обмежень сучасного AI. Він називає методи глибокого навчання «слабкими та неефективними», стверджуючи, що вони потребують «не невеликих удосконалень, а фундаментально нових ідей і повної переробки, перш ніж вони зможуть стати міцною основою для досягнення більш амбітних цілей AI».
Унікальний підхід Oak Lab
Замість навчання на масивних статичних наборах даних (як GPT-5.6 або Claude 4), агенти Oak Lab навчатимуться через взаємодію з реальним середовищем, створюючи внутрішні моделі світу та використовуючи навчання з підкріпленням.
Амбітна мета: 20 ват, 1 трильйон параметрів
Довгострокова ціль Oak Lab вражає: «агент з трильйоном параметрів, який навчається та планує в реальному часі з енергоспоживанням 20 ват». Для порівняння, навчання GPT-5.6 споживає мегавати електроенергії. Робота в реальному часі при 20 ватах — приблизно як споживання людського мозку — стала б фундаментальним проривом.
Що робить Oak Lab особливою
Саттон є одним із найбільш цитованих дослідників AI; команда має глибокий досвід у навчанні з підкріпленням з Keen Technologies; 20-ватна ціль вимагає фундаментально нових архітектур.
Значення для української екосистеми
Підхід Oak Lab особливо актуальний для менших ринків. Якщо бачення Саттона здійсниться, AI стане менш залежним від масштабної інфраструктури та більш доступним.