AI初创公司Ineffable Intelligence正进行一轮10亿美元融资

据报道，由前谷歌DeepMind首席研究科学家戴维·西尔弗领导的初创公司“难以言喻智能有限公司”正筹集10亿美元融资。

《金融时报》周二援引消息人士称，红杉资本正牵头此轮融资。据报道，DeepMind母公司Alphabet Inc.、英伟达公司和微软公司也可能参与投资。据信，此轮融资将使Ineffable Intelligence的估值达到40亿美元。

这家总部位于伦敦的初创公司目前尚无产品。该公司于去年11月由Silver创立，据称他也是在同一时间离开DeepMind的。在任职Alphabet旗下部门期间，他领导了多项备受瞩目的人工智能项目中强化学习技术的开发工作。据报道，Ineffable Intelligence计划将其研究成果作为自身科研工作的重要组成部分加以推进。

西尔弗曾领导的DeepMind项目之一是AlphaGo，这是一种经过训练可玩围棋的人工智能模型。2016年，该算法击败了世界顶级棋手，创造了计算机科学史上的里程碑。2018年，西尔弗的团队推出了AlphaGo的升级版——AlphaZero，它同样擅长下国际象棋和将棋.

AlphaGo和AlphaZero均采用强化学习进行训练。由西尔弗参与的团队还利用这一技术训练了AlphaStar——一种专为玩名为“星际争霸II”的电子游戏而优化的人工智能模型。该算法标志着一项重要的研究里程碑，因为“星际争霸II”不会向玩家提供比赛状态的完整信息，这使得它在某些方面比围棋更具挑战性。

强化学习的核心理念是通过试错来训练人工智能模型。在强化学习过程中，神经网络会接收一组训练提示进行处理。随后，它对每个提示的响应会与预先准备的正确答案进行比对。如果人工智能模型回答问题错误，它会收到反馈，从而帮助其改进。

在Silver任职DeepMind期间，这家Alphabet旗下部门不仅开发了强化学习的新应用方式，还对这项技术的理论基础进行了改进。

强化学习采用一种名为损失函数的算法来协调人工智能训练流程。去年，DeepMind详细介绍了一种名为DiscoRL的新型损失函数开发方法。它用一个神经网络取代了传统的损失函数算法，该神经网络可在人工智能智能体的帮助下随着时间的推移不断自我改进。据谷歌称，DiscoRL的表现优于许多早期的替代方案。

目前尚不清楚Ineffable Intelligence计划采用哪些强化学习方法，以及其产品将致力于实现哪些任务的自动化。不过，据报道谷歌和微软正考虑投资该公司，这一事实暗示，该公司的软件不会与其现有产品直接竞争。

Ineffable Intelligence 并非首家在产品问世前就完成千万美元级别融资的AI初创公司。由前OpenAI Group PBC首席技术官米拉·穆拉蒂领导的Thinking Machines Lab Inc.，在推出TinkerAI微调服务的几个月前，便已完成了20亿美元的种子轮融资。安全超智能公司此前完成了一笔20亿美元的融资，估值达到320亿美元。

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