Згідно зі звітом Bloomberg, опублікованим цього тижня, Тор Грепел, один із дослідників AlphaGo, який залишив Alphabet на початку цього літа, збирає десятки мільйонів доларів для нового стартапу під назвою Metis Reasoning. Підвищення від невеликої початкової групи прихильників є останнім у хвилі підприємств, які швидко розвиваються, заснованих випускниками DeepMind, які роблять ставку на те, що наступний стрибок у ШІ стане не завдяки більшим мовним моделям, а системам, які можуть планувати, діяти та вчитися на власному досвіді.
Bloomberg повідомляє, що структура та розмір фінансування все ще можуть змінитися, і що Metis Reasoning може залучити додатковий транш у сотні мільйонів доларів за вищою оцінкою в наступному раунді. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
Що будує Metis Reasoning
Деталі про компанію залишаються рідкісними, але нариси взяті з власних матеріалів стартапу, цитованих Bloomberg. Відповідно до веб-сайту Metis Reasoning працює над штучним інтелектом, який може реагувати на незнайомі проблеми та вибирати дію, із застосуваннями в робототехніці, науці та інженерії. В описі власного проекту Graepel описується амбіція як перенесення міркувань у стилі AlphaGo у передовий ШІ, щоб машини могли планувати та діяти в умовах невизначеності.
Відмінність від основних систем штучного інтелекту є фундаментальною. Велика мовна модель передбачає наступне слово з тексту, написаного людиною. Системи, за якими Metis Reasoning і її однолітки прагнуть, вчаться на власних діях і зважують, що робити, перш ніж це робити — парадигма, яка ґрунтується на навчанні з підкріпленням, методі, за яким штучний інтелект вдосконалюється шляхом проб і помилок, а не шляхом наслідування людських прикладів.
Облікові дані Graepel надають ваги ставці. Він був одним із дослідників AlphaGo, визначної системи DeepMind, яка опанувала гру Go шляхом самостійної гри та навчання з підкріпленням, і він провів у Google DeepMind більше десяти років, перш ніж залишити цього літа, щоб заснувати компанію.
Діаспора DeepMind збирає мільярди
Metis Reasoning виходить на ринковий сегмент, який протягом останніх місяців спостерігав надзвичайні потоки капіталу, більшість з яких надходили від людей з тим же лондонським походженням.
За даними TechCrunch, Девід Сільвер, який очолював команду DeepMind з навчання з підкріпленням, залучив у квітні 1,1 мільярда доларів при оцінці в 5,1 мільярда доларів для свого стартапу Ineffable Intelligence, разом із Sequoia та Lightspeed, які очолили раунд, а також Nvidia та Google серед учасників, повідомляє CNBC. Янн ЛеКун, який залишив Meta, залучив 1,03 мільярда доларів за попередньою оцінкою в 3,5 мільярда доларів у березні для AMI Labs, яка створює моделі світу — системи, які передбачають, як середовище відреагує на дію, дозволяючи роботу порівнювати варіанти, перш ніж рухатися, як описано в статті TechCrunch і Всесвітнього економічного форуму.
Компанія Emulate, заснована в серпні трьома ветеранами DeepMind, веде переговори про залучення до 700 мільйонів доларів США при оцінці в 3,7 мільярда доларів США, повідомляє PYMNTS минулого тижня. Це зробило б це третю лабораторію, яка вийшла з лондонських офісів DeepMind цього року з сотнями мільйонів фінансування.
Чому інвестори не дивляться на LLM
Спільною ниткою цих підприємств є теза про те, що закони масштабування, які створили сучасні чат-боти, самі по собі не створять машини, які можуть надійно діяти у фізичному та науковому світі. Робототехніка, відкриття ліків, інженерне проектування та наукові дослідження потребують систем, які можуть впоратися з незнайомими ситуаціями, будувати плани та вчитися на наслідках своїх дій — можливостей, які AlphaGo продемонструвала у вузькому домені майже десять років тому і які стартапи, такі як Metis Reasoning, тепер прагнуть узагальнити.
Bloomberg також відзначає фінансову інновацію, яка супроводжує хвилю талантів: траншові раунди, під час яких капітал збирається поетапно, поширюються серед стартапів ШІ. Нові лабораторії використовують високу заголовну оцінку, щоб сигналізувати про довіру та залучити таланти, тоді як розділення раунду дозволяє першим спонсорам купувати за нижчою ціною, перш ніж пізніші інвестори підвищаться. Структура Metis Reasoning — скромне початкове підвищення з потенційним наступним сотням мільйонів — точно відповідає цій моделі.
Ризикова сторона бухгалтерської книги також очевидна. Жодна з цих компаній ще не випустила продукт, який виправдовує свою оцінку, і розрив між демонстрацією можливостей планування в еталонних тестах і їх розгортанням у робототехніці чи науці залишається великим. Як зазначив PYMNTS у своєму висвітленні, оцінка, встановлена для імені, не несе якоря, доки продукт не заробить його.
Тим не менш, завдяки підвищенню Graepel, міграція лідерства DeepMind у сфері навчання з підкріпленням у незалежні лабораторії фактично завершена, і інвестори дали зрозуміти, що вони готові профінансувати другий акт для парадигми, яка поклала початок сучасному буму ШІ. Чи зможе Metis Reasoning перетворити перевірену ігор AlphaGo на комерційні продукти, визначатиме, чи була ця впевненість передбаченням чи піною. Слідкуйте за нашим розділом новин про стартапи AI, щоб дізнатися про гонку фінансування, що змінює структуру штучного інтелекту.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
