تم إطلاق مختبر جديد للذكاء الاصطناعي يسمى Flapping Airplanes يوم الأربعاء، بتمويل أولي قدره 180 مليون دولار من Google Ventures وSequoia وIndex. الفريق المؤسس مثير للإعجاب، والهدف – إيجاد طريقة أقل احتياجًا للبيانات لتدريب النماذج الكبيرة – هو هدف مثير للغاية.
استنادًا إلى ما رأيته حتى الآن، سأقيّمهم بالدرجة الثانية على مقياس محاولة جني المال.
لكن هناك شيء أكثر إثارة حول مشروع Flapping Airplanes لم أتمكن من تحديده حتى قرأت هذا المنشور من شريك Sequoia ديفيد كان.
كما يصف كان، فإن Flapping Airplanes هي واحدة من أولى المختبرات التي تتجاوز مفهوم التوسع، وهو تطوير البيانات والحوسبة بشكل غير محدود الذي عرّف معظم الصناعة حتى الآن:
يُشير نموذج التوسع إلى تكريس كمية هائلة من موارد المجتمع، بقدر ما يمكن للاقتصاد أن يجمع، نحو زيادة حجم نماذج LLMs الحالية، على أمل أن يؤدي ذلك إلى الذكاء العام الاصطناعي (AGI). بينما يزعم نموذج البحث أننا نحتاج إلى 2-3 breakthroughs بحثية لنصل إلى ذكاء “AGI”، ونتيجة لذلك، يجب أن نكرّس الموارد لمشاريع بحث طويلة الأمد، خاصة تلك التي قد تستغرق 5-10 سنوات حتى تحقق نتائجها.
[…]
ستعطي مقاربة الأسبقية للحوسبة الأولوية لحجم المجموعة فوق كل شيء آخر، وستفضل بشكل كبير الانتصارات قصيرة المدى (في حدود 1-2 سنة) على الرهانات طويلة المدى (في حدود 5-10 سنوات). بينما ستوزع مقاربة الأبحاث الرهانات زمنيًا، ويجب أن تكون مستعدة لعمل العديد من الرهانات التي لديها احتمالية منخفضة للعمل بشكل مطلق، ولكنها تتوسع جماعيًا في مساحة البحث حول ما هو ممكن.
قد يكون أن هؤلاء المشتغلين في الحوسبة على حق، وأنه ليس له معنى التركيز على أي شيء آخر غير بناء الخوادم المحمومة. لكن مع وجود العديد من الشركات التي تتجه بالفعل في هذا الاتجاه، من الجيد أن نرى شخصًا يتجه في الاتجاه المعاكس.