Google DeepMind 前員工籌集 11 億美元，旨在打造無需人類數據訓練的 AI

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簡要摘要 - DeepMind 資深專家 David Silver 為其新創公司 Ineffable Intelligence 募得 11 億美元資金，估值達 51 億美元。 - Silver 表示，強化學習（reinforcement learning）而非大型語言模型（large language models），才是通往超級智慧（superintelligence）的最佳途徑。 - 該新創公司旨在打造透過模擬與自我對弈（self-play）進行學習的 AI「超級學習者」（superlearners）。曾帶領 AlphaGo 於 2016 年歷史性擊敗世界圍棋冠軍 Lee Sedol 的 DeepMind 科學家 David Silver，已募得 11 億美元創立一家新創公司，押注 AI 的下一個時代將不會來自當前的主流技術。 Silver 的公司 Ineffable Intelligence 於 1 月成立，估值達 51 億美元，該公司押注於強化學習，這是一種讓 AI 系統透過反覆試錯來改進的方法。Silver 主張，與目前主導該領域的大型語言模型相比，這種方法提供了通往超級智慧更可靠的路徑。「我認為我們的使命是與超級智慧進行第一次接觸，」Silver 告訴 Wired。「我所說的超級智慧，指的是真正不可思議的事物。它應該能為自己發現科學、技術、政府或經濟的新形式。」哲學家 Nick Bostrom 在其 2014 年的著作《Superintelligence》中普及了這個詞彙，指的是在幾乎所有領域都超越人類智慧的 AI，而通用人工智慧（AGI）則描述了在廣泛任務中能達到人類水準推理能力的系統。 Silver 主張，大型語言模型從根本上受到限制，因為它們是從人類生成的數據中學習，而不是透過經驗建立自己的理解。「人類數據就像一種化石燃料，提供了一種驚人的捷徑，」他說。「你可以將自我學習的系統視為一種可再生燃料——一種可以不斷學習、永無止境的東西。」 Silver 的職業生涯大部分時間都在推動這一論點。AlphaGo 結合了人類訓練數據與強化學習及自我對弈，發展出的策略甚至讓頂尖人類棋手感到驚訝，並展示了 AI 如何在特定領域超越人類先例。「我覺得有一個百分之百專注於這種方法的頂尖 AI 實驗室非常重要，」他告訴 Wired。「而不是僅僅作為其他專注於 LLMs 的機構中的一個角落。」 Ineffable Intelligence 計畫打造 Silver 所謂的「超級學習者」——將 AI 代理放置在模擬環境中，讓它們可以在沒有靜態人類數據集限制的情況下追求目標、失敗、適應並改進。Silver 拒絕描述這些模擬環境的具體樣貌，但表示這種方法將使代理能夠自主協作並發展能力。 Silver 主張，大型語言模型受到其訓練數據的限制，並補充說，一個在每個人都相信地球是平的世界中訓練出來的模型，除非它能親自驗證現實，否則很可能會保持這種信念。他說，一個透過經驗學習的系統，則能發現事實並非如此。 Ineffable Intelligence 未立即回應 Decrypt 的置評請求。

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原始資訊

ID：4eaa935701

來源：Decrypt

發佈：2026-04-28 19:13:48

分類：一般 · 導出分類 neutral

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