Esqueça a Nvidia: Ndea quer construir IA que ‘sem obstruções à vista’

François Chollet é ex-engenheiro do Google e criador da amplamente utilizada estrutura de aprendizado profundo Python duroCo-fundado bomUm novo laboratório científico e de pesquisa em IA com o cofundador da Zapier, Mike Knoop.

Em uma nova postagem sobre inicialização SiteOs fundadores explicam seus objetivos de combinar o reconhecimento intuitivo de padrões possibilitado pelo aprendizado profundo com o raciocínio formal no que eles chamam de “suíte de programação guiada”.

Segundo eles, esta fusão permitirá que os sistemas de IA se adaptem e inovem além das atuais aplicações específicas de tarefas, eventualmente levando à inteligência artificial geral (AGI), vagamente definida em toda a comunidade de IA como inteligência de máquina que pode superar os humanos economicamente mais valiosos. . e tarefas cognitivas. Enquanto eles escrevem:

“Precisamos de computadores que possam colocar problemas e explorar novos territórios sem usar soluções conhecidas. Precisamos de computadores que possam inovar. O caminho para a AGI não é através da melhoria dos métodos existentes.”

A dupla ainda não disse se o empreendimento está sendo financiado externamente ou com recursos próprios.

O ex-cofundador e cientista-chefe da OpenAI, Ilya Sutzkever, anunciou uma startup focada no desenvolvimento de “inteligência de vigilância segura”, meses depois de ter liderado uma conspiração interna brevemente bem-sucedida, mas que acabou saindo pela culatra, contra o cofundador Sam Altman. Com US$ 1 bilhão em apoio privado.

Além do aprendizado profundo

Chollet e Knoop argumentam que, embora os métodos de aprendizagem profunda existentes sejam interessantes, eles são fundamentalmente limitados pela sua dependência de grandes conjuntos de dados e pela sua incapacidade de se adaptarem eficientemente a novas tarefas.

Chollet e Knoop acreditam que a composição do programa é fundamental para superar estas limitações.

Ao contrário do aprendizado profundo tradicional que interpola entre pontos de dados, o agrupamento de programas procura programas exclusivos que expliquem os dados. Este método permite uma generalização muito alta com poucos pontos de dados.

Combinar as capacidades intuitivas da aprendizagem profunda com o raciocínio rigoroso da síntese de programas poderia levar a um novo paradigma para a investigação em IA.

“A missão da Ndea é permitir que a AGI realize um progresso científico sem precedentes para o benefício de todas as gerações presentes e futuras”, observam.

Criando uma “Fábrica de Progresso Científico”.

A visão de longo prazo da Ndea vai além da criação da AGI. O laboratório pretende funcionar como uma “fábrica de rápido progresso científico” capaz de resolver desafios conhecidos e desconhecidos.

Desde enfrentar as fronteiras atuais, como veículos autónomos e energia sustentável, até acelerar inovações inteiramente novas, o laboratório vê-se como um catalisador para o progresso científico.

Chollet acrescentou que a sua direção de investigação tem o potencial de desbloquear avanços e redefinir as fronteiras do conhecimento humano. Como ele escreveu em um tópico no X: “Se tivermos sucesso, não pararemos na IA. Com esta tecnologia em mãos, queremos enfrentar todos os problemas científicos que ela possa resolver. IA.”

De acordo com Chollet, esse progresso depende da criação de uma IA que possa aprender com a mesma eficiência que os humanos e melhorar continuamente ao longo do tempo, sem interrupções.

Embora reconhecendo que o sucesso não é garantido, Chollet enfatizou a importância de prosseguir este objectivo ambicioso. .”

Um novo foco de pesquisa para AGI

A síntese de programas, a pedra angular da investigação da Ndea, é ainda um campo relativamente jovem. Chollet compara seu estado atual com o estado do aprendizado profundo em 2012.

No entanto, ele observou que, embora a maioria veja isto como apenas um pequeno componente do que é necessário para a AGI, o seu potencial está a ser cada vez mais reconhecido pelos laboratórios de IA de ponta.

A Ndea, por outro lado, considera a síntese do programa tão importante quanto a aprendizagem profunda e tornou-a central na sua abordagem.

O laboratório recruta ativamente uma equipe de pesquisadores e engenheiros distribuída globalmente, descrevendo-a como a “equipe de síntese de programas com mais talentos” do mundo.

A empresa opera como uma organização totalmente remota e busca candidatos com forte conhecimento técnico, principalmente na tradução de conceitos matemáticos em código.

Fundadores com forte histórico

François Chollet e Mike Knoop trazem uma vasta experiência para a Ndea.

No Google, Chollet trabalhou em pesquisas inovadoras sobre aprendizagem profunda e sistemas de IA, obtendo insights sobre as limitações dos modelos existentes e oportunidades de melhoria. Entre suas contribuições estavam não apenas Keras, mas também The Escala ARC-AGI, Uma métrica amplamente utilizada para medir o progresso em direção à AGI.

Ele também é o autor do livro Aprendizado profundo com Python e foi reconhecido como uma das “100 pessoas mais influentes em IA” do The Times.

Knoop foi cofundador da Zapier, a maior empresa de automação de IA do mundo, onde liderou a engenharia e o desenvolvimento de produtos, bem como os primeiros adotantes de tecnologias de IA da empresa.

Ele também é creditado com melhores práticas pioneiras para equipes distribuídas globalmente. Chollet e Knoop são cofundadores da ARC Prize Foundation, uma organização sem fins lucrativos focada no avanço da pesquisa AGI aberta.

Visões futuras enraizadas na tradição antiga

Ndea deriva seu nome de conceitos gregos Estou entediado (compreensão intuitiva) e Dianóia (raciocínio lógico), refletindo o objetivo do laboratório de combinar aprendizagem profunda e programação. A Ndea acredita que, ao implementar a AGI, séculos de progresso científico podem ser comprimidos em décadas ou anos.

Embora reconheçam a incerteza e os desafios da prossecução da AGI, Chollet e Knoop estão optimistas quanto à sua abordagem. Eles vêem a AGI como uma porta de entrada para enfrentar os desafios mais prementes da humanidade e desbloquear oportunidades inteiramente novas de inovação.