Blijf op de hoogte met gratis updates
U hoeft zich alleen maar te registreren Kunstmatige intelligentie myFT Digest – rechtstreeks in uw inbox afgeleverd.
Logical Intelligence, een startup die beweert een doorbraak te hebben gemaakt in de ontwikkeling van een geavanceerder model voor kunstmatige intelligentie, heeft Yann LeCun benoemd tot lid van het bestuur omdat het op zoek is naar financiering ter waarde van meer dan 1 miljard dollar. USD.
Het zes maanden oude bedrijf uit Silicon Valley onthulde woensdag een nieuw ‘energiegebaseerd’ redeneermodel genaamd Kona, dat naar eigen zeggen een reeks problemen kan oplossen met grotere nauwkeurigheid en minder kracht dan populaire grote taalmodellen zoals OpenAI’s GPT-5 en Google’s Gemini.
Eve Bodnia, oprichter en kwantumfysicus van Logical Intelligence, vertelde de FT dat de hoge nauwkeurigheid van het wiskundig gebaseerde systeem het geschikt maakte voor foutkritische industrieën zoals geavanceerde productie, robotica en energie-infrastructuur.
De lancering komt terwijl Logical Intelligence zich voorbereidt om de komende weken een financieringsronde op te halen met een waardering van tussen de $1 miljard. en $ 2 miljard. volgens twee mensen die bekend zijn met de zaak.
Het heeft ook LeCun aangesteld, de voormalige hoofdonderzoeker van Meta die eind vorig jaar vertrok om zijn eigen AI-onderzoeker op te zetten AI-opstartenals voorzitter van de technische onderzoeksraad.
Deze impuls komt omdat enkele van ’s werelds beste AI-groepen, waaronder Google DeepMind en Nvidia, hun focus hebben vergroot op alternatieve systemen zoals modellen van de wereld om machine-“superintelligentie” te bereiken, te midden van zorgen dat LLM’s een plafond in hun vooruitgang bereiken.
Logical Intelligence is de eerste start-up die probeert een op energie gebaseerd model te commercialiseren. In een demo woensdag liet het bedrijf zien dat Kona rivaliserende LLM’s van OpenAI, Google en Anthropic verslaat om een sudoku op te lossen, en plannen maakt voor toekomstige demonstraties van de schaak- en go-spellen.
Het bedrijf beweert dat Kona’s ‘redenering’ gebaseerd is op het vermogen van het model om fouten in één taak te herkennen en te corrigeren en die naar andere taken te extrapoleren.
“Als algemene intelligentie het vermogen betekent om over domeinen heen te redeneren, van fouten te leren en te verbeteren zonder voor elke taak opnieuw te worden opgeleid, dan zien we in Kona de eerste geloofwaardige tekenen van AGI,” zei Bodnia. “Het is niet de eindtoestand, maar het is een duidelijke breuk met beperkte AI.”
In tegenstelling tot LLM’s, die op vragen reageren door het waarschijnlijke volgende woord in een reeks te voorspellen, worden op energie gebaseerde modellen getraind op een reeks vaste parameters, zoals de regels van sudoku, de capaciteit van een energienetwerk of de fysieke beperkingen van een magazijnrobot.
Hoe meer EBM’s proberen af te wijken van de regels, hoe meer energie ze verbruiken, waardoor uitweidingen (of hallucinaties) die bij LLM’s kunnen optreden, worden voorkomen. EBM’s beoordelen hun volledige reacties aan de hand van de parameters die ze hebben ingesteld, waarbij de laagste energiereacties het hoogst scoren.
Bodnia beschrijft LLM’s als “een raadspel”. “Wij denken dat het intelligent moet zijn, omdat het je soms het juiste antwoord geeft. Als je een kat neemt en hem leert blaffen, betekent dat niet dat het een hond is”, zei ze. “Ik creëer de hond.”
LeCun, die deze maand Advanced Machine Intelligence Labs lanceerde, een start-up die zich zal richten op modellen voor ontwikkelingslanden, is lange tijd een uitgesproken criticus geweest van het idee dat alleen LLM’s AGI zouden kunnen bereiken. Wereldmodellen zijn bedoeld om door de fysieke wereld te navigeren door te leren van video’s en robotgegevens in plaats van alleen van taal.
“Logical Intelligence is het eerste bedrijf dat op EBM gebaseerde redeneringen van een onderzoeksconcept naar producten verplaatst, waardoor een nieuw soort betrouwbaardere AI-systemen mogelijk wordt”, aldus LeCun.
Hij en Bodnia geloven allebei dat echte AI op menselijk niveau voortkomt uit het combineren van modellen.
“(Mensen) kunnen dansen, we kunnen zingen, we kunnen veel dingen doen die niet alleen op taal gebaseerd zijn. Dus je hebt dat allemaal nodig om door de wereld te navigeren: je moet het gevaar van de wereld herkennen, je moet plausibele resultaten maximaliseren, ” zei Bodnia.
