Az AI-kutatást gyorsítja, de robbanást nem hoz Vinyals szerint
Az AI rendszerek képesek lesznek magukat fejleszteni, de a hirtelen, robbanásszerű intelligencia-növekedés nem valószínű — állítja Oriol Vinyals, a Google DeepMind korábbi kutatási alelnöke. Az ötletelés és az eredmények megbízható értékelése jelenti a legnagyobb kihívást.
Oriol Vinyals, a Google DeepMind korábbi kutatási alelnöke szerint az AI rendszerek önmagukat fogják fejleszteni, de ez a folyamat lassú lesz, és nem vezet hirtelen intelligencia-robbanáshoz. Az általa alapított Discovery Loop startup célja, hogy automatizálja a tudományos kutatási folyamatot, leküzdve a jelenlegi legnagyobb akadályokat. (The Decoder)
Az Agentic AI Summit 2026 rendezvényen Vinyals azt hangsúlyozta, hogy az AI képes felgyorsítani bizonyos kutatási és mérnöki feladatokat, akár tízszeresére is. Ugyanakkor úgy véli, egy hirtelen, önmagát gyorsító intelligencia-robbanás nem valószínű. A kulcsfontosságú kihívások az új, hasznos ötletek generálása és az eredmények megbízható megítélése.
Értékelési módszerek és az ötletelés nehézségei
A jelenlegi teljesítménytesztek, mint az SWE-Bench Pro vagy az ML-Bench, főként az implementációt és a kísérletezést mérik, amelyek már jól működnek az AI-rendszerek számára. Azonban az ötletelés és az eredmények értékelése terén az AI még lemaradásban van. Vinyals szerint a rendszerek hajlamosak a célokat nem várt módon kihasználni, így inkább a pontozási rendszert verik meg, mintsem valódi előrelépést érnének el.
A jövőbeli értékeléseknek nemcsak a fejlődés mértékét, hanem az elérésének módját is vizsgálniuk kell. Ez magában foglalja az ötletek eredetiségét, eleganciáját és hatékonyságát. Vinyals szerint ez a folyamat nehéz, és további időt vesz igénybe, különösen mivel az emberi felülvizsgálati folyamatok is költségesek és nem mindig hatékonyak az erős ötletek felismerésében.
A Discovery Loop alapítói és üzleti modellje
Vinyals a Google DeepMind-nál töltött ideje alatt olyan projekteken dolgozott, mint az AlphaStar, az AlphaCode és a Gemini. A kutatási folyamat automatizálására most a Discovery Loop startupban tesz kísérletet, melyet Jeff Dean vezérigazgatóval, Sanjay Ghemawattal és Quoc Le-vel alapított. A cég elsősorban az AI kutatási ciklus automatizálására fókuszál, majd később más tudományterületekre is kiterjeszti tevékenységét.
A Discovery Loop alapítói, akik maguk is a legidézettebb AI-kutatók közé tartoznak, egy olyan jövőt vizionálnak, ahol néhány ember képes lesz hatalmas csapatoknál gyorsabban és jobb minőségben végezni tudományos kutatási és mérnöki feladatokat. Az ötletgenerálás továbbra is a legnehezebb rész marad, így a kezdeti fázisban az ember és a gép közösen alkot majd hipotéziseket, a Discovery Loop technológiáját alkalmazva.