Veterano de Google DeepMind Recauda $1.100 Millones Para Desarrollar una IA que no se Entrena con Datos Humanos

David Silver, el científico de DeepMind detrás de la histórica victoria de AlphaGo en 2016 sobre el campeón mundial de Go Lee Sedol, recaudó $1.100 millones para lanzar una startup que apuesta a que la próxima era de la IA no vendrá de la tecnología dominante de hoy.

La empresa de Silver, Ineffable Intelligence, se lanzó en enero con una valoración de $5.100 millones y apuesta por el aprendizaje por refuerzo, un método en el que los sistemas de IA mejoran mediante prueba y error. Silver argumenta que ese enfoque, en lugar de los Large Language Models que dominan el campo actualmente, ofrece una ruta más viable hacia la superinteligencia.

“Pienso en nuestra misión como hacer el primer contacto con la superinteligencia”, le dijo Silver a Wired. “Con superinteligencia me refiero a algo increíble. Debería descubrir por sí misma nuevas formas de ciencia, tecnología, gobierno o economía”.

Popularizado por el filósofo Nick Bostrom en su libro de 2014 “Superintelligence”, el término se refiere a una IA que supera la inteligencia humana en casi todos los dominios, mientras que la inteligencia artificial general, o AGI, describe sistemas capaces de igualar el razonamiento humano en una amplia gama de tareas.

Silver argumenta que los Large Language Models son fundamentalmente limitados porque aprenden de datos generados por humanos, en lugar de construir su propia comprensión a través de la experiencia.

“Los datos humanos son como un tipo de combustible fósil que ha proporcionado un atajo increíble”, señaló. “Puedes pensar en los sistemas que aprenden por sí mismos como un combustible renovable, algo que puede aprender y aprender y aprender para siempre, sin límite”.

Silver ha dedicado gran parte de su carrera a defender ese argumento. AlphaGo, que combinó datos de entrenamiento humano con aprendizaje por refuerzo y autoaprendizaje, desarrolló estrategias que sorprendieron incluso a los mejores jugadores humanos y demostró cómo la IA puede superar el precedente humano en dominios específicos.

“Siento que es realmente importante que exista un laboratorio de IA de élite que se enfoque cien por ciento en este enfoque”, afirmó a Wired. “Que no sea solo un rincón de otro lugar dedicado a los LLMs”.

Ineffable Intelligence planea construir lo que Silver denomina “superlearners”, agentes de IA colocados dentro de simulaciones donde pueden perseguir objetivos, fallar, adaptarse y mejorar sin las limitaciones de un conjunto de datos humanos estático. Silver se negó a describir cómo serían esas simulaciones, pero afirmó que el enfoque permitiría a los agentes colaborar y desarrollar capacidades de forma autónoma.

Silver argumentó que los Large Language Models están limitados por los datos con los que se entrenan, y agregó que un modelo entrenado en un mundo donde todos creían que la Tierra era plana probablemente mantendría esa creencia a menos que pudiera contrastarla con la realidad. Un sistema que aprende a través de la experiencia, dijo, podría descubrir lo contrario.

Ineffable Intelligence no respondió de inmediato a una solicitud de comentarios de Decrypt.