David Silvernek egy új, milliárd dolláros cége van, amelynek célja a mesterséges intelligencia által támogatott „szupertanuló” fiatalok képzése.
A világ először tapasztalja meg a szuperintelligenciát.
2016-ban a Google DeepMindnél általa fejlesztett mesterséges intelligencia program, az AlphaGo , megtanította magát a híresen nehéz Go játékra, egy olyan mesteri szinten , ami messze túlmutatott az utánzáson.
Silver azóta megalapította saját cégét, az Ineffable Intelligence-t, amelynek célja a mesterséges intelligencia általánosabb formáinak kiépítése. Silver szerint a cég ezt a megerősítéses tanulásra összpontosítva fogja elérni, ami azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia modellek próbálgatással és hibákkal tanulnak új képességeket. A vízió az, hogy olyan „szupertanulókat” hozzanak létre, amelyek számos területen túlmutatnak az emberi intelligencián.
Ez a megközelítés ellentétben áll azzal, ahogyan a legtöbb mesterséges intelligencia fejlesztő cég a nagy nyelvi modellek kódolási és kutatási képességeinek kihasználásával tervezi a szuperintelligencia kiépítését.
Silver londoni irodájából a WIRED-nek nyilatkozva azt mondta, szerinte ez a megközelítés kudarcot vall. Bármennyire is lenyűgözőek az LLM-ek, az emberi intelligenciából tanulnak – ahelyett, hogy saját intelligenciát építenének.
„Az emberi adatok olyanok, mint egyfajta fosszilis tüzelőanyag, amely csodálatos rövidítést kínált” – mondja Silver. „Az önmaguktól tanuló rendszereket megújuló tüzelőanyagként képzelhetjük el – valami olyasmiként, ami csak tanulhat és tanulhat és tanulhat örökké, korlátlanul” – mondja.
Néhányszor találkoztam Silverrel, és – e kijelentés ellenére – mindig is az MI egyik legszerényebb emberének tűnt számomra. Néha, amikor olyan ötletekről beszél, amelyeket butaságnak tart, egy kaján mosolyt villant. Most azonban halálosan komoly.
„A küldetésünket úgy tekintem, mint az első kapcsolatfelvételt a szuperintelligenciával” – mondja. „Szuperintelligencia alatt valójában valami hihetetlent értek. Új tudomány-, technológia-, kormányzási vagy gazdaságformákat kellene felfedeznie magának.”
Öt évvel ezelőtt egy ilyen küldetés nevetségesnek tűnhetett volna. De a tech-cégek vezérigazgatói ma már rutinszerűen beszélnek arról, hogy a gépek lehagyják az emberi intelligenciát, és a munkavállalók egész kategóriáit váltják fel. Az az elképzelés, hogy valamilyen új technikai csavar felszabadíthatja az emberfeletti mesterséges intelligencia képességeit, a közelmúltban számos milliárd dolláros startupot hozott létre.
Az Ineffable Intelligence eddig 1,1 milliárd dollárnyi indulótőkét gyűjtött össze 5,1 milliárd dolláros értékelés mellett – ami európai mesterséges intelligencia-szabványok szerint hatalmas összeg. Silver emellett a Google DeepMind és más felderítő laboratóriumok vezető MI-kutatóit is toborozta a törekvéseihez.
Silver azt mondja, hogy az Ineffable Intelligence részvényeiből származó összes pénzt – egy olyan összeget, amely siker esetén milliárdokra rúghat – jótékonysági célra fordítja.
„Hatalmas felelősség egy olyan céget felépíteni, amely a szuperintelligenciára összpontosít” – mondja nekem. „Azt hiszem, ezt az emberiség javára kell tenni, és minden pénzt, amit az Ineffable-től keresek, olyan nagy hatású jótékonysági szervezetekhez fogok juttatni, amelyek a lehető legtöbb életet mentik meg.”
Teljes fókusz
Silver gyerekkorukban egy sakkversenyen ismerkedett meg Demis Hassabisszal, a Google DeepMind vezérigazgatójával, akivel később életre szóló barátok és munkatársak lettek.
Közel maradtak egymáshoz, miután Silver otthagyta a Google DeepMind-et, amit csak azért tett, mert egy teljesen új utat akart kijelölni. „Úgy érzem, nagyon fontos, hogy legyen egy elit MI-laboratórium, amely száz százalékban erre a megközelítésre összpontosít” – mondja. „Hogy ez ne csak egy újabb, a jogi diplomával foglalkozóknak szentelt hely szeglete legyen.”
Silver szerint az LLM-alapú megközelítés korlátai egy egyszerű gondolatkísérlettel láthatók. Képzeljük el, hogy visszamegyünk az időben, és kiadunk egy nagyméretű nyelvi modellt egy olyan világban, amely azt hiszi, hogy a világ lapos. A való világgal való interakcióba lépés képessége nélkül a rendszer – mondja – továbbra is lelkes laposföld-hívő maradna, még akkor is, ha folyamatosan fejlesztené a saját kódját.
Egy olyan mesterséges intelligenciarendszer azonban, amely képes önállóan tanulni a világról, saját tudományos felfedezéseket tehet.
Silver a mesterséges intelligencia jelenlegi állapotát a Darwin előtti biológiafelfogáshoz hasonlítja. „Mindenki próbálta megérteni, mi az élet, de senkinek sem volt egységes nézete, amely valóban megmagyarázta volna, mi az élet, amíg Darwin meg nem jelent” – mondja.
Az Ineffable Intelligence nagy kérdése az, hogyan lehet eljutni a Go játékához hasonló zárt világokból a való világ elképzelhetetlenül összetett világába.
Silver szerint ennek elérésére úgy látja a módját, hogy MI-ügynököket helyez el szimulációkban. Óvatos azzal kapcsolatban, hogy ezek a szimulációk hogyan néznének ki, de szerinte ez a megközelítés lehetővé tenné az ügynökök számára, hogy megtanuljanak célokat elérni és együttműködni egymással.
Ravi Mhatre, a Lightspeed Ventures társalapítója és partnere, amely az Ineffable Intelligence-t támogatja, azt mondja, hogy Silver „világszínvonalú kutató”, akinek a karrierje „alapvetően egyetlen, koherens érv amellett, hogy az intelligencia emberi előzmények nélkül is skálázható”.
Az ilyen módon kiépített szuperintelligencia azonban új problémákat vethet fel, ha az így létrejövő mesterséges intelligencia olyan optimális megoldásokat talál a problémákra, amelyek nincsenek összhangban az emberi értékekkel vagy érdekekkel.
Silver szerint a technológia szimulációkban történő fejlesztése azért fog segíteni, mert lehetővé válik annak megfigyelése, hogyan viselkedik egy MI-ügynök másokkal, beleértve az alacsonyabb intelligenciájúakat is. „Valójában láthatjuk, milyen viselkedés alakul ki ebből” – mondja.
Mhatre azt mondja, hogy ő faggatta Silvert a biztonság kérdésében, és úgy véli, hogy az ő megközelítése jobb módszert kínálhat az összehangolt mesterséges intelligencia kiépítésére, mivel az nem annyira függ az emberi viselkedésből való tanulástól. Silver „nagyon arra összpontosít, hogyan építsünk olyan intelligens rendszereket, amelyek ártalmatlanok vagy együttműködnek azzal, amit akarunk” – mondja Mhatre.
Nincsenek gyorsbillentyűk
Az az elképzelés, hogy a számítógépek egy napon majd úgy tanulhatnak, mint az emberek – tapasztalatból –, a számítástechnika korai napjaira nyúlik vissza, beleértve Alan Turing írásait is . Az ehhez használt algoritmikus megközelítést megerősítéses tanulásnak nevezik.
Silver régóta hiszi, hogy ez a megközelítés a kulcs az emberfeletti gépi intelligencia kiépítéséhez . Silver egyik mentora, Rich Sutton, régi munkatársával, Andrew Bartóval együtt 2025-ben Turing-díjat nyert a korai megerősítéses tanulási algoritmusok fejlesztésében végzett munkájukért.
A mesterséges intelligencia világa ma már inkább az LLM-ekre és a képzés egy másfajta megközelítésére összpontosít, amely magában foglalja a könyvekből, internetes oldalakról és más forrásokból kiolvasott hatalmas mennyiségű emberi szöveg betáplálását a mesterséges intelligencia algoritmusaiba.
A megerősítéses tanulás azonban fontos szerepet játszott a mai mesterséges intelligencia rendszerek létrehozásában. Lehetővé tette chatbotok létrehozását azáltal, hogy az LLM-ek kimenetét emberi visszajelzésekkel alakították. Újabban lehetővé tette az LLM-alapú mesterséges intelligencia rendszerek számára, hogy megtanulják, hogyan oldjanak meg összetettebb problémákat, különösen olyan területeken, mint a matematika és a programozás.
Jóindulatú Teremtő
A szuperintelligencia fejlesztéséért folytatott verseny egyre őrjöngőbbé vált, a nagyvállalatok milliárdokat költenek infrastruktúra kiépítésére és tehetségek felvételére. Egyesek egy hatalmas buborékot látnak kibontakozni.
Sonya Huang, a startupba befektető Sequoia Capital kockázati tőkebefektetője szerint az Ineffable Intelligence Silver figyelemre méltó eredményei és víziójának tisztasága miatt tűnik ki.
„Csak nagyon-nagyon kevesen – kevesebb mint egy maroknyi ember – végeztek valóban alapvető munkát” – mondja Huang. „Dave is egy közülük.”
Huang szerint a mesterséges intelligencia alapú cégek számára jelenleg rendelkezésre álló hatalmas számítási kapacitás és a szimulációk egyre kifinomultabb jellege győzte meg őt Silver megközelítéséről. „Alapvetően egyetértek a tézisével arról, hogy hol fogjuk megtalálni a következő nagy áttöréseket” – mondja.
Silver hírneve, miszerint ő egyben vezető kutató, és őszintén szólva, nem egy seggfej, talán a javára válik a tehetségek toborzása terén. „Azt hiszem, ez rendkívül fontos a kutatók számára” – mondja Huang.
Andrew Dai, aki Silverrel dolgozott a Google DeepMindnél, egyetért ezzel. „Nagyon okos fickó, akinek mindig vannak új ötletei” – mondja. „És igen, nagyon kedves is. Tiszteletben tartja mások véleményét, és szabadságot ad a kutatóknak.”
Silver számára már önmagában a tudománynak is vonzónak kellene lennie. „A tiszta tudomány szempontjából ezt látom a legfontosabb tudományos küldetésnek, amelyet valaha is vállalhattunk” – mondja.
Tovább a cikkre: wired.com (Will Knight)
