Оглавление

Британский стартап Ineffable Intelligence выбрал Google Cloud в качестве эксклюзивного инфраструктурного партнера для разработки первого в мире «суперученика» (superlearner). Как сообщает Computer Weekly, соглашение предусматривает развертывание одного из крупнейших в мире вычислительных кластеров на базе новейших чипов Nvidia Vera Rubin NVL72 (A5X).

Проект нацелен на создание систем, способных самостоятельно добывать знания через собственный опыт, а не полагаться на подготовленные человеком наборы данных. Основатель компании Дэвид Сильвер, известный по работе над AlphaGo в DeepMind, планирует таким образом преодолеть «потолок человеческих данных», который ограничивает возможности современных языковых моделей вроде ChatGPT.

Инфраструктура для суперинтеллекта

Выбор облачной платформы был продиктован необходимостью в глубокой интеграции аппаратного и программного обеспечения. Для обучения «суперученика» недостаточно простого доступа к мощностям; требуется архитектура AI Hypercomputer, включающая сетевые технологии Jupiter и оптимизированные системы хранения данных для работы в режиме реального времени.

В отличие от классического обучения нейросетей, подход Ineffable Intelligence основан на обучении с подкреплением (reinforcement learning). Модель постоянно генерирует действия, оценивает их и корректирует свое поведение, что создает специфическую нагрузку на сетевую связность между узлами кластера.

«Мы оценивали рынок и выбрали Google Cloud как наиболее подходящий вариант для нашей инфраструктуры. Нам нужны не просто процессоры, а устойчивая среда для совершения первого контакта с суперинтеллектом, который превзойдет человеческие возможности в науке и технологиях», — Дэвид Сильвер, генеральный директор Ineffable Intelligence

Амбиции против реальности

Финансовая сторона вопроса впечатляет не меньше технической: в апреле стартап привлек 1,1 млрд долларов в рамках крупнейшего в истории Европы посевного раунда. При оценке в 5,1 млрд долларов компанию поддерживают фонд Sequoia и государственное ведомство Великобритании по науке, инновациям и технологиям (DSIT).

Ставка на чистый Reinforcement Learning без опоры на LLM выглядит как попытка построить реактивный двигатель, когда все еще доводят до ума паровой. Технически это безупречно, но отказ от человеческого опыта как фундамента рискует превратить систему в гениального аутиста, который прекрасно решает уравнения в вакууме, но бесполезен в хаотичном реальном мире. Похоже, мы наблюдаем рождение самого дорогого в истории научного эксперимента, где риск «галлюцинаций логики» куда выше привычного бреда чат-ботов.

Несмотря на успех алгоритмов Сильвера в играх вроде Go и StarCraft, перенос этих принципов на фундаментальную науку остается рискованной гипотезой. Критики отмечают, что путь «суперученика» может быть лишен предсказуемости и утилитарности, свойственных нынешним генеративным моделям, а вопросы безопасности автономно развивающейся системы станут серьезным барьером.

Тем не менее, в мае компания подтвердила сотрудничество с Nvidia для тонкой настройки инженерных требований к кластеру. Если расчеты Сильвера верны, это развертывание в Лондоне может стать отправной точкой для новых открытий в математике и медицине, созданных интеллектом, который больше не нуждается в наших подсказках.