Thore Graepel, een van de onderzoekers achter AlphaGo die eerder deze zomer Alphabet verliet, haalt tientallen miljoenen dollars op voor een nieuwe startup genaamd Metis Reasoning, volgens een Bloomberg-rapport dat deze week werd gepubliceerd. De verhoging, van een kleine initiële groep financiers, is de laatste in een snel groeiende golf van ondernemingen opgericht door DeepMind-alumni die erop wedden dat de volgende sprong in AI niet zal komen van grotere taalmodellen, maar van systemen die kunnen plannen, handelen en leren van hun eigen ervaringen.

Bloomberg meldt dat de structuur en omvang van de financiering nog steeds kunnen veranderen, en dat Metis Reasoning in een latere ronde nog een tranche van honderden miljoenen dollars zou kunnen ophalen tegen een hogere waardering. Voor meer context over dit verhaal, zie ons meer AI-verhalen.

Wat Metis Reasoning aan het bouwen is

Details over het bedrijf blijven schaars, maar de contouren komen uit het eigen materiaal van de startup, zoals geciteerd door Bloomberg. Volgens zijn website werkt Metis Reasoning aan kunstmatige intelligentie die kan reageren op onbekende problemen en een actie kan kiezen, met toepassingen in robotica, wetenschap en techniek. Graepels eigen projectbeschrijving beschrijft de ambitie als het brengen van AlphaGo-achtige redenering naar grensverleggende AI, zodat machines onder onzekerheid kunnen plannen en handelen.

Het onderscheid met reguliere AI-systemen is fundamenteel. Een groot taalmodel voorspelt het volgende woord uit door mensen geschreven tekst. De systemen die Metis Reasoning en zijn collega's nastreven, leren van hun eigen acties en wegen af ​​wat ze moeten doen voordat ze het doen - een paradigma dat geworteld is in versterkend leren, de methode waarbij AI verbetert door vallen en opstaan ​​in plaats van door menselijke voorbeelden te imiteren.

De inloggegevens van Graepel geven het gewicht van de weddenschap aan. Hij was een van de onderzoekers achter AlphaGo, het baanbrekende systeem van DeepMind dat het spel Go beheerste door middel van zelfspel en versterkend leren, en hij bracht meer dan een decennium door bij Google DeepMind voordat hij deze zomer vertrok om het bedrijf op te richten.

De DeepMind-diaspora haalt miljarden op

Metis Reasoning betreedt een marktsegment dat de afgelopen maanden buitengewone kapitaalstromen heeft gekend, grotendeels van mensen met hetzelfde verhaal over Londense afkomst.

David Silver, die leiding gaf aan het versterkende leerteam van DeepMind, haalde in april 1,1 miljard dollar op tegen een waardering van 5,1 miljard dollar voor zijn startup Ineffable Intelligence, volgens TechCrunch, waarbij Sequoia en Lightspeed de ronde mede leidden en Nvidia en Google onder de deelnemers waren, meldde CNBC. Yann LeCun, vertrekkend bij Meta, heeft in maart 1,03 miljard dollar opgehaald tegen een pre-money-waardering van 3,5 miljard dollar voor AMI Labs, dat wereldmodellen bouwt – systemen die voorspellen hoe een omgeving zal reageren op een actie, waardoor een robot opties kan vergelijken voordat hij beweegt, zoals TechCrunch en een artikel op het World Economic Forum het concept beschreven.

Dichter bij huis is Emulate, in augustus opgericht door drie DeepMind-veteranen, in gesprek om tot 700 miljoen dollar op te halen tegen een waardering van 3,7 miljard dollar, meldde PYMNTS vorige week. Dat zou het het derde laboratorium maken dat dit jaar uit de Londense kantoren van DeepMind voortkomt, met honderden miljoenen aan financiering erachter.

Waarom beleggers voorbij LLM's kijken

De rode draad in deze ondernemingen is de stelling dat de schaalwetten die de huidige chatbots hebben voortgebracht, op zichzelf geen machines zullen voortbrengen die betrouwbaar kunnen functioneren in de fysieke en wetenschappelijke wereld. Robotica, het ontdekken van medicijnen, technisch ontwerp en wetenschappelijk onderzoek vereisen allemaal systemen die onbekende situaties aankunnen, plannen kunnen maken en kunnen leren van de gevolgen van hun acties – capaciteiten die AlphaGo bijna tien jaar geleden in een beperkt domein demonstreerde en die startups als Metis Reasoning nu willen generaliseren.

Bloomberg merkt ook een financieringsinnovatie op die gepaard gaat met de talentgolf: getrancheerde rondes, waarbij kapitaal stapsgewijs wordt opgehaald, verspreiden zich onder AI-startups. Nieuwe laboratoria gebruiken een hoge nominale waardering om vertrouwen uit te stralen en talent aan te trekken, terwijl het splitsen van de ronde vroege financiers in staat stelt tegen een lagere prijs in te kopen voordat latere investeerders hoger komen. De structuur van Metis Reasoning – een bescheiden initiële loonsverhoging met een mogelijke vervolgverhoging van honderden miljoenen – past precies in dat patroon.

De risicokant van het grootboek is even duidelijk. Geen van deze bedrijven heeft tot nu toe een product op de markt gebracht dat de waardering ervan rechtvaardigt, en de kloof tussen het aantonen van planningscapaciteiten in benchmarks en de inzet ervan in robotica of wetenschap blijft groot. Zoals PYMNTS het in zijn berichtgeving heeft gesteld, heeft een waardering op een naam geen anker totdat een product er een verdient.

Toch is met de loonsverhoging van Graepel de migratie van het leiderschap van DeepMind op het gebied van versterkend leren naar onafhankelijke laboratoria nu feitelijk voltooid, en investeerders hebben aangegeven bereid te zijn een tweede actie te financieren voor het paradigma dat de moderne AI-boom heeft veroorzaakt. Of Metis Reasoning het beproefde draaiboek van AlphaGo kan omzetten in commerciële producten zal bepalen of dat vertrouwen vooruitziendheid of schuim was. Voor voortdurende berichtgeving over de financieringsrace die AI opnieuw vormgeeft, volgt u onze AI-startup-nieuwssectie.

---

Blijf Voorop met AI

Het laatste AI-nieuws, analyses en doorbraken — allemaal op één plek.

Lees meer AI-nieuws →