Забудьте о Nvidia: Ndea хочет создать ИИ, который будет совершенствоваться сам по себе, «без каких-либо узких мест»

В сообщении на новом веб-сайте стартапа основатели объясняют свои цели объединения интуитивного распознавания образов, поддерживаемого глубоким обучением, с формальным рассуждением посредством того, что они называют «управляемым синтезом программ».

Почему частные вычисления должны быть частью вашей стратегии ИИ - AI Impact Tour 2024Почему частные вычисления должны быть частью вашей стратегии ИИ - AI Impact Tour 2024

Они говорят, что это слияние позволит системам ИИ адаптироваться и внедрять инновации далеко за пределами текущих приложений, ориентированных на конкретные задачи, в конечном итоге приводя к общему искусственному интеллекту (AGI), который в сообществе ИИ определяется как машинный интеллект, способный превзойти людей в большинстве экономически ценных и когнитивных задач. Как они пишут:

«Нам нужны компьютеры, которые могут ставить проблемы и исследовать новые территории, а не просто применять известные решения. Нам нужны компьютеры, которые могут внедрять инновации. Путь к AGI лежит не через постепенные улучшения существующих методов».

Дуэт пока не сообщил, получили ли они внешнее финансирование для этого предприятия или же они запускают его за счет собственных средств.

Это произошло через несколько месяцев после того, как бывший соучредитель OpenAI и главный научный сотрудник Илья Суцкевер, который, как сообщается, возглавил недолгое успешное, но в конечном итоге отмененное внутреннее восстание против своего коллеги-соучредителя Сэма Альтмана, также объявил о стартапе, нацеленном на разработку «Безопасного сверхинтеллекта» с частной поддержкой в ​​размере 1 миллиарда долларов.

За пределами глубокого обучения

Хотя существующие системы глубокого обучения впечатляют, Шолле и Кнуп утверждают, что они в корне ограничены своей зависимостью от больших наборов данных и неспособностью эффективно адаптироваться к новым задачам. Они говорят, что считают, что синтез программ является ключом к преодолению этих ограничений.

В отличие от традиционного глубокого обучения, которое интерполирует между точками данных, синтез программ ищет дискретные программы, которые объясняют данные. Этот метод позволяет добиться гораздо большего обобщения с гораздо меньшим количеством точек данных.

Объединение интуитивных возможностей глубокого обучения со строгим обоснованием синтеза программ может привести к новой парадигме для исследований ИИ.

«Миссия Ndea — ввести в эксплуатацию AGI для реализации беспрецедентного научного прогресса на благо всех нынешних и будущих поколений», — отмечают они.

Создание «фабрики научного прогресса»

Долгосрочное видение Ndea выходит за рамки создания AGI. Лаборатория стремится стать «фабрикой быстрого научного прогресса», способной решать как известные, так и неизвестные проблемы.

От решения текущих задач, таких как автономные транспортные средства и устойчивая энергетика, до ускорения совершенно новых открытий, лаборатория видит себя катализатором научного прогресса.

Шолле добавил, что их исследовательское направление имеет потенциал для открытия прорывов и переопределения границ человеческих знаний. Как он написал в ветке на X: «Если мы добьемся успеха, мы не остановимся на ИИ. Имея эту технологию в руках, мы хотим заняться каждой научной проблемой, которую она может решить. Мы рассматриваем ускорение научного прогресса как самое захватывающее применение ИИ».

По словам Шолле, этот прогресс зависит от разработки ИИ, который может обучаться так же эффективно, как люди, и продолжать совершенствоваться с течением времени без узких мест.

Признавая, что успех не гарантирован, Шолле подчеркнул важность достижения этой амбициозной цели, заявив о X: «Мы считаем, что у нас есть небольшой, но реальный шанс достичь прорыва — создать ИИ, который может продолжать совершенствоваться с течением времени без видимых узких мест».

Новый исследовательский фокус для AGI

Программный синтез, краеугольный камень исследований Ndea, все еще является относительно молодой областью. Шолле сравнил ее нынешнее состояние с тем, где было глубокое обучение в 2012 году.

Однако он отметил, что его потенциал все больше признается передовыми лабораториями ИИ, даже если большинство видит в нем лишь небольшой компонент того, что необходимо для AGI.

Ndea, напротив, считает программный синтез столь же важным, как и глубокое обучение, и сделал его центральным в своем подходе.

Лаборатория также активно набирает глобально распределенную команду исследователей и инженеров для создания того, что она описывает как самую «команду синтеза программ с высокой плотностью талантов» в мире.

Компания работает как полностью удаленная организация и ищет кандидатов с сильными техническими знаниями, особенно в области перевода математических концепций в код.

Основатели с большим послужным списком

Франсуа Шолле и Майк Кнуп привносят в Ndea обширный опыт.

В Google Шолле работал над основными исследованиями в области систем глубокого обучения и искусственного интеллекта, получая представление об ограничениях существующих моделей и возможностях для улучшения. Его вклад включает не только Keras, но и бенчмарк ARC-AGI, широко используемый показатель для измерения прогресса в направлении AGI.

Он также является автором книги Deep Learning with Python и был признан одним из «100 самых влиятельных людей в области искусственного интеллекта» по версии Time.