Google DeepMindの元幹部、人間データで学習しないAI構築のため11億ドルを調達

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要約 - DeepMindのベテランであるDavid Silverは、自身の新しいスタートアップIneffable Intelligenceのために、51億ドルの評価額で11億ドルを調達した。 - Silverは、大規模言語モデルではなく強化学習こそがスーパーインテリジェンスへの最善の道であると述べている。 - このスタートアップは、シミュレーションと自己対戦を通じて学習するAI「superlearners」の構築を目指している。 AlphaGoが2016年に囲碁の世界チャンピオンLee Sedolに歴史的勝利を収めた際の立役者であるDeepMindの科学者David Silverは、AIの次なる時代は現在の主流技術からは生まれないと予測し、スタートアップを立ち上げるために11億ドルを調達した。 Silverの会社であるIneffable Intelligenceは、1月に51億ドルの評価額で設立された。同社は、AIシステムが試行錯誤を通じて改善していく手法である強化学習に賭けている。Silverは、現在この分野を支配している大規模言語モデルよりも、このアプローチの方がスーパーインテリジェンスへのより確実な道筋を提供すると主張している。「私たちの使命は、スーパーインテリジェンスとのファーストコンタクトを実現することだと考えています」とSilverはWiredに語った。「私が言うスーパーインテリジェンスとは、本当に信じられないようなものを指します。それは科学や技術、政府、経済の新しい形態を自ら発見するはずです」哲学者Nick Bostromが2014年の著書『Superintelligence』で広めたこの用語は、ほぼすべての領域で人間の知能を凌駕するAIを指す。一方、AGI（人工汎用知能）は、幅広いタスクにおいて人間レベルの推論能力を備えたシステムを指す。 Silverは、大規模言語モデルは人間が生成したデータから学習するため、経験を通じて独自の理解を構築するわけではなく、根本的に限界があると主張する。「人間のデータは、素晴らしい近道を提供してくれた一種の化石燃料のようなものです」と彼は述べた。「自ら学習するシステムは再生可能燃料のようなものだと考えることができます。限界なく、ただ学び続けられるものです」 Silverはキャリアの大部分をその主張の推進に費やしてきた。人間のトレーニングデータと強化学習、そして自己対戦を組み合わせたAlphaGoは、トップレベルの人間プレイヤーさえも驚かせる戦略を開発し、AIがいかにして特定の領域で人間の先例を超えることができるかを証明した。「このアプローチに100％集中するエリートAIラボが存在することが非常に重要だと感じています」と彼はWiredに語った。「LLMに特化した他の場所の片隅でやるようなことではないのです」 Ineffable Intelligenceは、Silverが「superlearners」と呼ぶものを構築する計画だ。これは、シミュレーションの中に配置されたAIエージェントが、静的な人間データセットの制限を受けることなく、目標を追求し、失敗し、適応し、改善していくものだ。Silverはそれらのシミュレーションがどのようなものになるかについての説明は避けたが、このアプローチによりエージェントが協力し、自律的に能力を発揮できるようになると述べた。 Silverは、大規模言語モデルは学習に使用されるデータによって制限されると主張し、もし全員が地球は平らだと信じている世界で訓練されたモデルであれば、自ら現実を検証できない限り、その信念を持ち続けるだろうと付け加えた。経験を通じて学習するシステムであれば、そうではないことを発見できるはずだと彼は述べた。 Ineffable Intelligenceは、Decryptからのコメントの求めに対し、すぐには回答しなかった。

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