Startup de IA capta US$ 650 milhões para criar superinteligência autossuficiente

Ilustração editorial sobre Startup de IA capta US$ 650 milhões para criar superinteligência autossuficiente. (Ilustração: Cafezinho / Flux Pro)

A startup de inteligência artificial Recursive Superintelligence, com sede em São Francisco, emergiu recentemente do modo stealth com um financiamento de US$ 650 milhões. Liderada por Richard Socher, conhecido por sua atuação na You.com e no projeto Imagenet, a empresa busca desenvolver um modelo de IA capaz de identificar e corrigir suas próprias falhas sem intervenção humana.

Socher se une a renomados pesquisadores da área, como Peter Norvig e Tim Shi, cofundador da Cresta, para criar uma superinteligência autossuficiente. Essa abordagem visa a automação completa do processo de pesquisa, desde a ideação até a validação, potencialmente revolucionando a forma como a IA evolui.

Segundo o portal TechCrunch, a Recursive aposta na ‘abertura’ como método para atingir o autoaperfeiçoamento recursivo, um objetivo ainda não alcançado por outros laboratórios. O pesquisador Tim Rocktäschel, um dos cofundadores, liderou anteriormente as equipes de autoaperfeiçoamento na Google DeepMind, trabalhando no modelo mundial Genie 3.

Este modelo é um exemplo de ‘abertura’, permitindo a criação e interação de qualquer conceito ou agente. A Recursive Superintelligence planeja lançar produtos em um futuro próximo, com prazos que podem ser antecipados devido ao progresso da equipe.

A empresa acredita que, uma vez alcançada a autossuficiência em IA, o poder computacional se tornará o recurso mais valioso. A velocidade de execução do sistema determinará seu ritmo de aprimoramento, tornando a alocação de recursos computacionais uma questão crítica para a humanidade.

A Recursive Superintelligence, portanto, não só busca inovar no campo da IA, mas também influenciar o debate sobre a alocação de recursos em problemas globais, como doenças e pandemias. O movimento se insere numa corrida acelerada do Vale do Silício para construir sistemas que dispensem a supervisão humana em suas próprias iterações.


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