Thore Graepel, unul dintre cercetătorii din spatele AlphaGo care a părăsit Alphabet la începutul acestei veri, strânge zeci de milioane de dolari pentru un nou startup numit Metis Reasoning, potrivit unui raport Bloomberg publicat în această săptămână. Creșterea, de la un mic grup inițial de susținători, este cea mai recentă dintr-un val de proiecte în creștere rapidă, fondată de absolvenții DeepMind, care pariază că următorul salt în AI nu va veni din modele de limbaj mai mari, ci din sisteme care pot planifica, acționa și învăța din propria experiență.
Bloomberg raportează că structura și dimensiunea finanțării s-ar putea schimba în continuare și că Metis Reasoning ar putea strânge o nouă tranșă de sute de milioane de dolari la o evaluare mai mare într-o rundă ulterioară. For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
Ce construiește Metis Reasoning
Detaliile despre companie rămân rare, dar contururile provin din materialele proprii ale startup-ului, citate de Bloomberg. Potrivit site-ului său web, Metis Reasoning lucrează la inteligența artificială care poate răspunde la probleme nefamiliare și poate alege o acțiune, cu aplicații în robotică, știință și inginerie. Descrierea propriei proiecte a lui Graepel descrie ambiția ca aducerea raționamentului în stil AlphaGo la AI de frontieră, astfel încât mașinile să poată planifica și acționa în condiții de incertitudine.
Distincția față de sistemele AI mainstream este fundamentală. Un model de limbaj mare prezice următorul cuvânt din textul scris de om. Sistemele pe care Metis Reasoning și colegii săi urmăresc să învețe din propriile acțiuni și să cântărească ce să facă înainte de a o face - o paradigmă înrădăcinată în învățarea prin întărire, metoda prin care AI se îmbunătățește prin încercări și erori, mai degrabă decât prin imitarea exemplelor umane.
Acreditările lui Graepel dau greutatea pariului. El a fost unul dintre cercetătorii din spatele AlphaGo, sistemul de reper al DeepMind care a stăpânit jocul Go prin auto-play și învățare prin întărire și a petrecut mai mult de un deceniu la Google DeepMind înainte de a pleca în această vară pentru a fonda compania.
Diaspora DeepMind strânge miliarde
Metis Reasoning intră într-un segment de piață care a cunoscut fluxuri extraordinare de capital în ultimele luni, în mare parte de la oameni cu aceeași poveste de origine londoneză.
David Silver, care a condus echipa de învățare de întărire a DeepMind, a strâns 1,1 miliarde de dolari la o evaluare de 5,1 miliarde de dolari în aprilie pentru startup-ul său Ineffable Intelligence, potrivit TechCrunch, cu Sequoia și Lightspeed co-conducând runda și Nvidia și Google printre participanți, a raportat CNBC. Yann LeCun, care pleacă de la Meta, a strâns 1,03 miliarde de dolari la o evaluare înainte de bani de 3,5 miliarde de dolari în martie pentru AMI Labs, care construiește modele mondiale - sisteme care prezic modul în care un mediu va răspunde la o acțiune, permițând robotului să compare opțiunile înainte de a se muta, așa cum au descris conceptul TechCrunch și un articol al Forumului Economic Mondial.
Mai aproape de casă, Emulate, fondată în august de trei veterani ai DeepMind, este în discuții pentru a strânge până la 700 de milioane de dolari la o evaluare de 3,7 miliarde de dolari, a raportat PYMNTS săptămâna trecută. Acest lucru ar face ca acesta să fie al treilea laborator care va ieși din birourile DeepMind din Londra în acest an, cu sute de milioane de finanțare în spate.
De ce investitorii caută mai departe LLM-urile
Firul comun al acestor proiecte este o teză conform căreia legile de scalare care au produs chatbot-urile de astăzi nu vor produce, de la sine, mașini care pot acționa în mod fiabil în lumea fizică și științifică. Robotica, descoperirea de medicamente, proiectarea inginerească și cercetarea științifică necesită toate sisteme care pot face față situațiilor nefamiliare, să formeze planuri și să învețe din consecințele acțiunilor lor - capacități pe care AlphaGo le-a demonstrat într-un domeniu restrâns în urmă cu aproape un deceniu și pe care startup-uri precum Metis Reasoning își propun acum să le generalizeze.
Bloomberg observă, de asemenea, o inovație de finanțare care însoțește valul de talente: runde în tranșe, în care capitalul este strâns în trepte, se răspândesc printre startup-urile AI. Noile laboratoare folosesc o evaluare de titlu ridicată pentru a semnala încrederea și a atrage talente, în timp ce împărțirea rundei le permite primilor susținători să cumpere la un preț mai mic înainte ca investitorii de mai târziu să vină mai sus. Structura lui Metis Reasoning – o creștere inițială modestă cu o potențială urmarire de sute de milioane – se potrivește exact cu acest tipar.
Partea de risc a registrului este la fel de clară. Niciuna dintre aceste companii nu a livrat încă un produs care să-și justifice evaluarea, iar decalajul dintre demonstrarea capacităților de planificare în benchmark-uri și implementarea lor în robotică sau știință rămâne mare. După cum a spus PYMNTS în acoperirea sa, o evaluare stabilită pe un nume nu are nicio ancoră până când un produs câștigă una.
Cu toate acestea, odată cu creșterea lui Graepel, migrarea conducerii de învățare prin consolidare a DeepMind în laboratoare independente este acum efectiv finalizată, iar investitorii au semnalat că sunt dispuși să finanțeze un al doilea act pentru paradigma care a început boom-ul modern al AI. Dacă Metis Reasoning poate converti cartea de joc dovedită a AlphaGo în produse comerciale va determina dacă această încredere a fost previziune sau spumă. Pentru acoperirea continuă a cursei de finanțare care remodelează AI, urmăriți secțiunea noastră de știri despre startup-uri AI.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
