Thore Graepel, um dos pesquisadores por trás da AlphaGo que deixou a Alphabet no início deste verão, está levantando dezenas de milhões de dólares para uma nova startup chamada Metis Reasoning, de acordo com um relatório da Bloomberg publicado esta semana. O aumento, vindo de um pequeno grupo inicial de apoiadores, é o mais recente de uma onda de empreendimentos em rápida expansão fundada por ex-alunos da DeepMind que apostam que o próximo salto na IA não virá de modelos de linguagem maiores, mas de sistemas que podem planejar, agir e aprender com sua própria experiência.
A Bloomberg relata que a estrutura e o tamanho do financiamento ainda poderão mudar, e que a Metis Reasoning poderá levantar uma parcela adicional de centenas de milhões de dólares com uma avaliação mais elevada numa ronda posterior. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa cobertura da indústria de IA.
O que Metis Reasoning está construindo
Os detalhes sobre a empresa permanecem escassos, mas os contornos vêm dos próprios materiais da startup, citados pela Bloomberg. Segundo seu site, a Metis Reasoning está trabalhando em inteligência artificial que pode responder a problemas desconhecidos e escolher uma ação, com aplicações em robótica, ciência e engenharia. A própria descrição do projeto de Graepel descreve a ambição de trazer o raciocínio do estilo AlphaGo para a IA de fronteira, para que as máquinas possam planejar e agir sob incerteza.
A distinção dos principais sistemas de IA é fundamental. Um grande modelo de linguagem prevê a próxima palavra do texto escrito por humanos. Os sistemas que a Metis Reasoning e seus pares estão perseguindo aprendem com suas próprias ações e avaliam o que fazer antes de fazê-lo – um paradigma enraizado na aprendizagem por reforço, o método no qual a IA melhora por meio de tentativa e erro, em vez de imitar exemplos humanos.
As credenciais de Graepel dão peso à aposta. Ele foi um dos pesquisadores por trás do AlphaGo, o sistema de referência da DeepMind que dominou o jogo Go por meio do jogo autônomo e do aprendizado por reforço, e passou mais de uma década no Google DeepMind antes de partir neste verão para fundar a empresa.
A diáspora DeepMind está arrecadando bilhões
A Metis Reasoning entra num segmento de mercado que tem visto fluxos de capital extraordinários nos últimos meses, muitos deles provenientes de pessoas com a mesma história de origem londrina.
David Silver, que liderou a equipe de aprendizagem por reforço da DeepMind, levantou US$ 1,1 bilhão em uma avaliação de US$ 5,1 bilhões em abril para sua startup Ineffable Intelligence, de acordo com o TechCrunch, com Sequoia e Lightspeed co-liderando a rodada e Nvidia e Google entre os participantes, informou a CNBC. Yann LeCun, que deixou a Meta, levantou US$ 1,03 bilhão em uma avaliação pré-monetária de US$ 3,5 bilhões em março para a AMI Labs, que está construindo modelos mundiais – sistemas que prevêem como um ambiente responderá a uma ação, permitindo que um robô compare opções antes de se mover, como o TechCrunch e um artigo do Fórum Econômico Mundial descreveram o conceito.
Mais perto de casa, a Emulate, fundada em agosto por três veteranos da DeepMind, está em negociações para arrecadar até US$ 700 milhões com uma avaliação de US$ 3,7 bilhões, informou a PYMNTS na semana passada. Isso tornaria este o terceiro laboratório a sair dos escritórios da DeepMind em Londres este ano, com centenas de milhões em financiamento.
Por que os investidores estão olhando além dos LLMs
O traço comum entre estes empreendimentos é a tese de que as leis de escala que produziram os chatbots de hoje não produzirão, por si só, máquinas que possam agir de forma confiável no mundo físico e científico. A robótica, a descoberta de medicamentos, o design de engenharia e a investigação científica exigem sistemas que possam lidar com situações desconhecidas, formular planos e aprender com as consequências das suas ações – capacidades que a AlphaGo demonstrou num domínio restrito há quase uma década e que startups como a Metis Reasoning pretendem agora generalizar.
A Bloomberg também observa uma inovação financeira que acompanha a onda de talentos: rodadas parceladas, nas quais o capital é levantado em etapas, estão se espalhando entre as startups de IA. Os novos laboratórios utilizam uma avaliação elevada para sinalizar confiança e atrair talentos, enquanto a divisão da rodada permite que os primeiros financiadores comprem a um preço mais baixo antes que os investidores posteriores subam. A estrutura da Metis Reasoning – um aumento inicial modesto com um potencial seguimento de centenas de milhões – enquadra-se exactamente nesse padrão.
O lado do risco do livro-razão é igualmente claro. Nenhuma destas empresas lançou ainda um produto que justifique a sua avaliação, e a lacuna entre a demonstração de capacidades de planeamento em benchmarks e a sua implementação na robótica ou na ciência continua a ser grande. Como o PYMNTS afirmou em sua cobertura, uma avaliação definida para um nome não carrega nenhuma âncora até que um produto ganhe uma.
Ainda assim, com o aumento de Graepel, a migração da liderança da aprendizagem por reforço da DeepMind para laboratórios independentes está agora efetivamente concluída, e os investidores sinalizaram que estão dispostos a financiar um segundo ato para o paradigma que deu início ao boom moderno da IA. Se o Metis Reasoning pode converter o manual comprovado do AlphaGo em produtos comerciais determinará se essa confiança foi previsão ou especulação. Para cobertura contínua da corrida de financiamento que remodela a IA, siga nossa seção de notícias sobre startups de IA.
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