Cha đẻ AlphaGo khởi nghiệp tỷ đô để theo đuổi "siêu trí tuệ" thực sự

David Silver đã mang đến cho thế giới cái nhìn đầu tiên về siêu trí tuệ. Năm 2016, chương trình AI mà ông phát triển tại Google DeepMind, AlphaGo, đã tự dạy mình chơi cờ vây với trình độ thượng thừa vượt xa sự bắt chước đơn thuần.

Kể từ đó, Silver đã thành lập công ty riêng của mình, Ineffable Intelligence, với mục tiêu xây dựng các dạng AI siêu trí tuệ tổng quát hơn. Công ty sẽ thực hiện điều này, theo Silver nói, bằng cách tập trung vào học tăng cường (reinforcement learning), phương pháp liên quan đến việc các mô hình AI học hỏi các khả năng mới thông qua thử và sai. Tầm nhìn là tạo ra những "siêu người học" (superlearners) vượt qua trí thông minh của con người trong nhiều lĩnh vực.

Phương pháp này đối lập hoàn toàn với cách mà hầu hết các công ty AI hiện nay lên kế hoạch xây dựng siêu trí tuệ, đó là khai thác khả năng lập trình và nghiên cứu của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Silver, nói với WIRED từ văn phòng của mình tại London, cho rằng phương pháp này sẽ thất bại. Dù LLMs có tuyệt vời đến đâu, chúng học từ trí thông minh của con người — thay vì xây dựng trí thông minh của riêng mình.

"Dữ liệu con người giống như một loại nhiên liệu hóa thạch đã cung cấp một con đường tắt tuyệt vời," Silver nói. "Bạn có thể nghĩ rằng các hệ thống tự học cho chính mình là một loại nhiên liệu tái tạo — thứ có thể học mãi mãi, mãi mãi, không giới hạn," ông nói.

Sứ mệnh của Silver là "thiết lập lần tiếp xúc đầu tiên với siêu trí tuệ". Ông định nghĩa siêu trí tuệ là một điều gì đó thật đáng kinh ngạc, có khả năng tự khám phá ra các hình thức khoa học, công nghệ, chính phủ hoặc kinh tế mới.

Năm năm trước, sứ mệnh như vậy có thể có vẻ vô lý. Nhưng các CEO công nghệ hiện nay thường xuyên nói về việc máy móc vượt qua trí thông minh của con người và thay thế toàn bộ các loại hình công việc. Ý tưởng rằng một bước ngoặt kỹ thuật mới nào đó có thể mở khóa khả năng AI siêu phàm gần đây đã tạo ra một loạt các startup tỷ đô.

Ineffable Intelligence cho đến nay đã huy động được 1,1 tỷ USD vốn hạt giống với định giá 5,1 tỷ USD — một con số khổng lồ theo tiêu chuẩn AI của châu Âu. Silver cũng đã tuyển dụng các nhà nghiên cứu AI hàng đầu từ Google DeepMind và các phòng thí nghiệm tiên phong khác để tham gia vào nỗ lực này.

Silver nói ông sẽ quyên góp toàn bộ số tiền kiếm được từ cổ phần tại Ineffable Intelligence — một khoản có thể lên tới hàng tỷ USD nếu ông thành công — cho từ thiện.

"Đó là một trách nhiệm lớn khi xây dựng một công ty tập trung vào siêu trí tuệ," ông nói với tôi. "Tôi nghĩ đây là điều phải làm vì lợi ích của nhân loại, và bất kỳ khoản tiền nào tôi kiếm được từ Ineffable sẽ sẽ đi đến các tổ chức từ thiện có tác động cao giúp cứu càng nhiều mạng người càng tốt."

Tập trung tuyệt đối

Silver gặp Demis Hassabis, CEO của Google DeepMind, tại một giải đấu cờ vua khi họ còn nhỏ, và cặp đôi sau đó trở thành bạn thân và cộng tác trọn đời.

Họ vẫn giữ mối liên hệ chặt chẽ sau khi Silver rời Google DeepMind, điều mà ông làm chỉ vì ông muốn vạch ra một con đường hoàn toàn mới. "Tôi cảm thấy thực sự quan trọng là phải có một phòng thí nghiệm AI ưu tú thực sự tập trung 100% vào cách tiếp cận này," ông nói. "Rằng nó không chỉ là một góc nhỏ của một nơi nào đó khác dành cho LLMs."

Giới hạn của phương pháp dựa trên LLM có thể được thấy, Silver nói, qua một thí nghiệm tư tưởng đơn giản. Hãy tưởng tượng quay ngược thời gian và tung ra một mô hình ngôn ngữ lớn trong một thế giới tin rằng Trái Đất phẳng. Nếu không thể tương tác với thế giới thực, hệ thống này, ông nói, sẽ vẫn là một người tin Trái Đất phẳng nhiệt thành, ngay cả khi nó tiếp tục cải thiện mã code của chính mình.

Tuy nhiên, một hệ thống AI có thể tự học về thế giới có thể đưa ra những khám phá khoa học của riêng mình.

Silver so sánh trạng thái hiện tại của AI với sự hiểu biết về sinh học trước thời Darwin. "Đã có tất cả những người này cố gắng hiểu sự sống là gì, nhưng không ai có một cái nhìn thống nhất thực sự giải thích sự sống là gì cho đến khi Darwin đến," ông nói.

Câu hỏi lớn đối với Ineffable Intelligence là làm thế nào để chuyển từ những thế giới giới hạn như trò chơi cờ vây sang sự phức tạp không thể tưởng tượng của thế giới thực.

Silver nói ông thấy một cách để đạt được điều này bằng cách đặt các tác nhân AI vào bên trong các mô phỏng. Ông kín tiếng về việc các mô phỏng này sẽ trông như thế nào, nhưng nói cách tiếp cận này sẽ cho phép các tác nhân học cách đạt được mục tiêu và hợp tác với nhau.

Ravi Mhatre, đồng sáng lập và đối tác tại Lightspeed Ventures, công ty đang hậu thuẫn Ineffable Intelligence, nói rằng Silver là "một nhà nghiên cứu đẳng cấp thế giới" mà sự nghiệp của ông "về cơ bản là một lập luận mạch lạc duy nhất cho khả năng mở rộng trí thông minh mà không cần các tiên kiến của con người."

Việc xây dựng siêu trí tuệ theo cách này có thể nảy sinh các vấn đề mới, tuy nhiên, nếu AI kết quả xác định các cách tối ưu để giải quyết vấn đề không phù hợp với giá trị hoặc lợi ích của con người.

Silver nói rằng việc phát triển công nghệ bên trong các mô phỏng sẽ giúp ích vì sẽ có thể thấy cách một tác nhân AI cư xử với người khác, bao gồm cả những trí thông minh thấp hơn. "Chúng ta thực sự có thể thấy loại hành vi nào xuất hiện từ điều này," ông nói.

Mhatre nói ông đã gây áp lực với Silver về vấn đề an toàn, và ông tin rằng cách tiếp cận của ông có thể cung cấp một cách tốt hơn để xây dựng AI được căn chỉnh (aligned AI) vì nó không phụ thuộc quá nhiều vào việc học từ hành vi của con người. Silver, "rất tập trung vào cách xây dựng các hệ thống thông minh cao lành tính hoặc hài hòa với bất cứ điều gì chúng ta muốn," Mhatre nói.

Không có con đường tắt

Ý tưởng rằng máy tính có thể someday học như con người — từ kinh nghiệm — có từ những ngày đầu của khoa học máy tính, bao gồm cả các bài viết của Alan Turing. Cách tiếp cận thuật toán được sử dụng để đạt được điều này được gọi là học tăng cường.

Silver từ lâu đã tin rằng cách tiếp cận này là chìa khóa thực sự để xây dựng trí thông minh máy móc siêu phàm. Một trong những người cố vấn của Silver, Rich Sutton, cùng với cộng tác viên lâu năm Andrew Barto, đã giành giải Turing năm 2025 cho công việc phát triển các thuật toán học tăng cường sớm.

Thế giới AI hiện nay tập trung nhiều hơn vào LLMs và một cách tiếp cận đào tạo khác liên quan đến việc đưa lượng lớn văn bản của con người được lấy từ sách, trang internet và các nguồn khác vào các thuật toán AI.

Tuy nhiên, học tăng cường đã đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra các hệ thống AI ngày nay. Nó đã giúp xây dựng các chatbot bằng cách định hình đầu ra của LLMs với phản hồi của con người. Gần đây, nó đã cho phép các hệ thống AI dựa trên LLM học cách giải quyết các vấn đề phức tạp hơn, đặc biệt là trong các lĩnh vực như toán học và lập trình.

Người sáng tạo nhân từ

Cuộc đua hướng tới siêu trí tuệ đã trở nên ngày càng điên cuồng, với các công ty lớn chi tiêu hàng tỷ USD để xây dựng cơ sở hạ tầng và tuyển dụng nhân tài. Một số người nhìn thấy một bong bóng khổng lồ đang hình thành.

Sonya Huang, một nhà đầu tư mạo hiểm tại Sequoia Capital, công ty đã đầu tư vào startup này, nói rằng Ineffable Intelligence nổi bật vì thành tích ấn tượng và sự thuần túy trong tầm nhìn của Silver.

"Chỉ có một số rất, rất nhỏ — ít hơn một bàn tay — những người đã thực hiện công việc nền tảng thực sự," Huang nói. "Dave là một trong số đó."

Huang nói rằng lượng tính toán khổng lồ hiện có sẵn cho các công ty AI và sự tinh tế ngày càng tăng của các mô phỏng đã thuyết phục bà về cách tiếp cận của Silver. "Về cơ bản, tôi đồng ý với luận điểm của ông ấy về nơi chúng ta sẽ tìm thấy những bước đột phá lớn tiếp theo," bà nói.

Uy tín của Silver là một nhà nghiên cứu hàng đầu và thật thà, không phải kẻ kiêu ngạo, có thể giúp ông khi tuyển dụng nhân tài. "Tôi nghĩ điều đó cực kỳ quan trọng đối với các nhà nghiên cứu," Huang nói.

Andrew Dai, người từng làm việc với Silver tại Google DeepMind, đồng ý. "Ông ấy là một người rất thông minh luôn có những ý tưởng mới để đưa ra bàn thảo," ông nói. "Và vâng, ông ấy cũng rất tốt bụng. Ông ấy tôn trọng ý kiến của người khác và trao cho các nhà nghiên cứu sự tự do."

Đối với Silver, khoa học đơn thuần đã là một sức hút. "Về mặt khoa học thuần túy, tôi coi đây là sứ mệnh khoa học quan trọng nhất mà chúng ta có thể thực hiện," ông nói.