Amjad Masad
@amasad · CEO @Replit
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DeepMind 联合创始人、AlphaGo 之父 David Silver 与 Lasse Espeholt 联合创立的新公司 Ineffable Intelligence 最近在 Training Data 播客中首次详细阐述了他们的愿景：构建"超学习器"（Super Learner）——一种能从零开始自主发现知识、无需人类语言数据驱动的 AI 系统。他们预测，真正的超智能将在 3 年内出现。
David Silver 的核心观点是：当前 LLM 路径依赖人类语言数据，但真正的智能来自"从经验中学习"。Ineffable 正在构建模拟环境（称为"坩埚"），让 AI 在其中自主发现科学、数学和技术。与现有方法不同，他们不给 agent 设定具体目标（如"学会语言"），而是给简单目标，看 agent 会"意外"发现什么。David 相信，当 agent 在模拟中达到超智能水平时，我们才能真正理解如何让 AI 与人类价值观对齐。
这家成立于欧洲的新实验室拥有 GCP 上最大的 GPU 集群之一，团队仅 20 人，但每人算力极高。David Silver 明确表示，他们不会走 LLM 产品的中间路线——这与 DeepMind 和 OpenAI 的方向形成鲜明对比。
这是 Training Data 播客第 100 集之后的首期重磅对话。主持人 Dan Shipper（Every CEO）邀请到 DeepMind 联合创始人 David Silver 和 Google Brain 出身的 Lasse Espeholt，聊聊他们离开 DeepMind 后创立的 Ineffable Intelligence。
对话核心围绕"超学习器"概念展开：一种能从零开始、通过经验自主学习、发现超越人类知识的系统。David Silver 认为，LLM 当前的科学发现仍依赖大量人工干预，远未实现真正自主。Ineffable 的做法是构建"坩埚"——高复杂度模拟环境，让 agent 在简单目标驱动下意外发现语言、数学、物理等知识。David 预测，强超智能将在 3 年内出现，而模拟中的研究将帮助人类提前理解如何与超智能安全共处。
Lasse Espeholt 回顾了他在 DeepMind 和 Google Brain 的 RL 规模化工作（Impala、SeedRL），这些正是当下 RL 领域的基石。两人均认为，当前对齐研究过度依赖语言监控，而真正的安全需要发展出"超智能科学"——在模拟中研究多智能体社会的互动规律。
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