Richard Socher დიდი ხანია AI ინდუსტრიის მნიშვნელოვანი ფიგურაა, ცნობილია ადრეული ჩატბოტ სტარტაპის, You.com-ის დაარსებით და მანამდე ImageNet-ზე მუშაობით. ახლა ის უერთდება კვლევებზე ფოკუსირებული AI სტარტაპების ახალ თაობას სან-ფრანცისკოში დაფუძნებულ Recursive Superintelligence-თან ერთად, რომელმაც ოთხშაბათს $650 მილიონიანი დაფინანსებით stealth რეჟიმიდან გამოსვლა დააანონსა.
ამ ახალ წამოწყებაში Socher-ს უერთდება ცნობილი AI მკვლევრების ჯგუფი, მათ შორის Peter Norvig და Cresta-ს თანადამფუძნებელი Tim Shi. ისინი ერთად მუშაობენ რეკურსიულად თვითგაუმჯობესებადი AI მოდელის შესაქმნელად, რომელსაც შეეძლება ავტონომიურად ამოიცნოს საკუთარი სისუსტეები და თავადვე შეცვალოს საკუთარი დიზაინი მათ გამოსასწორებლად, ადამიანის ჩარევის გარეშე — რაც თანამედროვე AI კვლევების დიდი ხნის მიზანია.
ჩვენ ვესაუბრეთ მას პროექტის ტექნიკური მიდგომისა და იმის შესახებ, თუ რატომ არ თვლის ის ამ წამოწყებას უბრალოდ კიდევ ერთ "ნეოლაბორატორიად" (neolab) – ტერმინად, რომლითაც მოიხსენიებენ ახალი თაობის AI სტარტაპებს, რომლებიც პროდუქტების შექმნაზე მეტად კვლევებს ანიჭებენ უპირატესობას.
უნიკალური მიდგომა რეკურსიული თვითგაუმჯობესებისკენ
Socher-ის თქმით, მათი უნიკალური მიდგომაა "open-endedness"-ის (ღიაობის) გამოყენება რეკურსიული თვითგაუმჯობესების მისაღწევად, რაც ჯერ არავის გაუკეთებია. "ბევრი ფიქრობს, რომ ეს უკვე ხდება ავტომატური კვლევების დროს, მაგრამ AI-სთვის რაიმეს გაუმჯობესების დავალება უბრალოდ გაუმჯობესებაა და არა რეკურსიული თვითგაუმჯობესება," - აღნიშნავს ის.
კომპანიის მთავარი ფოკუსია სრულად რეკურსიული, თვითგაუმჯობესებადი სუპერინტელექტის მასშტაბურად აგება. ეს ნიშნავს, რომ კვლევითი იდეების გენერირების, იმპლემენტაციისა და ვალიდაციის მთლიანი პროცესი ავტომატური იქნება.
ღიაობის (Open-endedness) მნიშვნელობა
Tim Rocktäschel-მა, კომპანიის ერთ-ერთმა თანადამფუძნებელმა, Google DeepMind-ში მუშაობისას შექმნა rainbow teaming-ის კონცეფცია. კიბერუსაფრთხოებაში ცნობილი red teaming-ის მსგავსად, სადაც AI-ს იცავენ მავნე მოთხოვნებისგან, rainbow teaming იყენებს მეორე AI-ს პირველზე თავდასასხმელად. მილიონობით იტერაციის განმავლობაში, ორი AI ერთად ვითარდება (co-evolve), რაც მათ უფრო უსაფრთხოს ხდის.
არა მხოლოდ ლაბორატორია, არამედ პროდუქტზე ორიენტირებული კომპანია
Socher-ს არ მოსწონს სტატუსი "neolab". ის აცხადებს, რომ მათი გუნდის წევრებს, როგორიცაა Tim Shi და Josh Tobin (რომელიც OpenAI-ის Codex და deep research გუნდებს ხელმძღვანელობდა), რეალური პროდუქტების შექმნის დიდი გამოცდილება აქვთ. "მსურს გავხდეთ წარმატებული კომპანია, შევქმნათ შესანიშნავი პროდუქტები, რომლებსაც ადამიანები სიამოვნებით გამოიყენებენ და კაცობრიობაზე პოზიტიურ გავლენას მოახდენენ," - ამბობს ის. ახალი პროდუქტების გამოშვებას კი უახლოეს კვარტლებში, და არა წლებში გეგმავენ.
გამოთვლითი სიმძლავრის (Compute) მომავალი
რეკურსიული სისტემების შექმნასთან ერთად, compute (გამოთვლითი სიმძლავრე) ყველაზე მნიშვნელოვანი რესურსი ხდება. "მომავალში მთავარი კითხვა იქნება: რამდენის დახარჯვა სურს კაცობრიობას კონკრეტული პრობლემების გადასაჭრელად? საბოლოოდ, ყველაფერი რესურსების განაწილების საკითხი გახდება," - ასკვნის Socher.
წყარო: techcrunch.com
