Veterano da Google DeepMind Reúne 1,1 Mil Milhões de Dólares para Criar IA que Não é Treinada com Dados Humanos

Resumidamente

• O veterano da DeepMind, David Silver, angariou 1,1 mil milhões de dólares para a sua nova startup Ineffable Intelligence, avaliada em 5,1 mil milhões de dólares.
• Silver afirma que o aprendizagem por reforço, e não os grandes modelos de linguagem, é o melhor caminho para a superinteligência.
• A startup pretende construir IA “superaprendedoras” que aprendem através de simulações e autojogo.

David Silver, o cientista da DeepMind por trás da vitória histórica do AlphaGo em 2016 sobre o campeão mundial de Go Lee Sedol, arrecadou 1,1 mil milhões de dólares para lançar uma startup que aposta que a próxima era da IA não virá da tecnologia dominante de hoje. A empresa de Silver, Ineffable Intelligence, foi lançada em janeiro com uma avaliação de 5,1 mil milhões de dólares e aposta no aprendizagem por reforço, um método onde os sistemas de IA melhoram através de tentativa e erro. Silver argumenta que essa abordagem, em vez dos grandes modelos de linguagem que atualmente dominam o campo, oferece uma via mais credível para a superinteligência. “Vejo a nossa missão como fazer o primeiro contacto com a superinteligência,” disse Silver à Wired. “Por superinteligência, quero dizer algo incrível. Deve descobrir novas formas de ciência, tecnologia, governo ou economia por si próprio.”

Popularizado pelo filósofo Nick Bostrom no seu livro de 2014 “Superintelligence”, o termo refere-se a IA que supera a inteligência humana em quase todos os domínios, enquanto a inteligência artificial geral, ou AGI, descreve sistemas capazes de corresponder ao raciocínio humano numa vasta gama de tarefas.  Silver defende que os grandes modelos de linguagem são fundamentalmente limitados porque aprendem a partir de dados gerados por humanos, em vez de construírem a sua própria compreensão através da experiência. “Os dados humanos são como um tipo de combustível fóssil que proporcionou um atalho incrível,” afirmou. “Podes pensar em sistemas que aprendem por si próprios como um combustível renovável—algo que pode aprender e aprender e aprender para sempre, sem limites.”

Silver passou grande parte da sua carreira a defender esse argumento. O AlphaGo, que combinou dados de treino humanos com aprendizagem por reforço e autojogo, desenvolveu estratégias que surpreenderam até os melhores jogadores humanos e demonstraram como a IA pode superar o precedente humano em domínios restritos. “Sinto que é realmente importante que exista um laboratório de IA de elite que se concentre a cem por cento nesta abordagem,” disse à Wired. “Que não seja apenas uma parte de outro lugar dedicado aos LLMs.” A Ineffable Intelligence planeia construir o que Silver chama de “superaprendedoras”—agentes de IA colocados dentro de simulações onde podem perseguir objetivos, falhar, adaptar-se e melhorar sem os limites de um conjunto de dados humanos estático. Silver recusou-se a descrever como seriam essas simulações, mas afirmou que a abordagem permitiria aos agentes colaborar e desenvolver capacidades autonomamente. Silver argumentou que os grandes modelos de linguagem são limitados pelos dados nos quais são treinados, acrescentando que um modelo treinado num mundo onde todos acreditassem que a Terra era plana provavelmente manteria essa crença, a menos que pudesse testar a realidade por si próprio. Um sistema que aprende através da experiência, disse, poderia descobrir o contrário. A Ineffable Intelligence não respondeu imediatamente a um pedido de comentário feito à Decrypt.