Brief IA : Rich Sutton lance Oak Lab pour révolutionner l'apprentissage IA

Rich Sutton lance Oak Lab pour révolutionner l'apprentissage IA

Brief IA
Tom Levy·1 min·2 vues

Rich Sutton, lauréat du prix Turing 2024, a fondé Oak Lab à Toronto avec Khurram Javed. L'objectif de cette startup est de développer des intelligences artificielles capables d'apprendre de manière continue de leur environnement, en critiquant les méthodes d'apprentissage profond actuelles comme étant inefficaces.

En bref
1Rich Sutton, lauréat du prix Turing 2024, a fondé Oak Lab à Toronto.
2Il critique les méthodes actuelles d'apprentissage profond comme étant inefficaces.
3Oak Lab vise à développer des IA apprenant de manière continue de leur environnement.
💡Pourquoi c'est importantCette initiative pourrait transformer les capacités d'apprentissage des IA, influençant de nombreux secteurs technologiques.
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Rich Sutton lance Oak Lab pour révolutionner l'apprentissage IA

Richard Sutton, lauréat du Turing Award 2024 et co-fondateur de l'apprentissage par renforcement moderne, a lancé la startup Oak Lab à Toronto avec Khurram Javed. Tous deux ont précédemment travaillé chez Keen Technologies, l'entreprise d'IA de John Carmack. Sutton qualifie les méthodes actuelles d'apprentissage profond de "faibles et inefficaces" et affirme qu'elles "ont besoin non pas de simples ajustements, mais d'idées fondamentalement nouvelles et d'une refonte complète avant de pouvoir fournir une base solide pour atteindre les objectifs plus ambitieux de l'IA."

Ses récentes déclarations laissent entrevoir ses intentions. En juin, il a soutenu que l'IA générative est efficace pour l'imitation mais incapable d'évaluer ses propres résultats, ce qui la rend inapte à la véritable découverte. Il souhaite construire des agents IA qui apprennent en continu de leur environnement, construisent des modèles internes du monde et gèrent la variation, l'évaluation et la sélection de manière autonome. Oak Lab est fondée sur cette idée. Comme Keen, l'entreprise parie sur l'apprentissage par renforcement et la conviction que l'IA doit apprendre de l'expérience pendant son fonctionnement plutôt que de s'entraîner une fois sur des ensembles de données statiques. L'objectif à long terme est de créer un agent avec un trillion de paramètres qui apprend et planifie en temps réel avec 20 watts d'énergie.

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