Tavoitteena on rakentaa maailman ensimmäinen ”superoppija” eli tekoälyjärjestelmä, joka hankkii tietoa vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa sen sijaan, että se opetettaisiin valmiiksi ihmisten tuottamalla aineistolla .

Ennennäkemätön rahoituskierros

Ineffable Intelligence sai 1,1 miljardia dollaria ennen kuin sillä oli julkistettua tuotetta, liikevaihtoa tai yksityiskohtaista tuotesuunnitelmaa. Kyseessä on lähteiden mukaan Euroopan suurin siemenrahoituskierros .

Kierroksen vetivät Sequoia Capital ja Lightspeed Venture Partners. Mukana olivat myös muun muassa Nvidia, Google, DST Global, Index Ventures ja Ison-Britannian Sovereign AI Fund .

Rahoitus arvotti yhtiön 5,1 miljardiin dollariin ja osoitti sijoittajien luottavan sekä Silverin taustaan että hänen poikkeavaan tutkimuslinjaansa .

Google Cloud tarjoaa raskaan laskentakoneiston

Vain noin kuusi viikkoa rahoituskierroksen jälkeen Ineffable Intelligence kertoi valinneensa Google Cloudin superoppijaprojektinsa infrastruktuurikumppaniksi. Päätöstä edelsi yhtiön mukaan laaja infrastruktuurimarkkinoiden arviointi .

Sopimuksen ytimessä on pääsy yhteen suurimmista Nvidia-grafiikkasuorittimiin perustuvista laskentakokonaisuuksista. Käyttöönotto tapahtuu Google Cloudin AI Hypercomputer -arkkitehtuurissa .

Yhteistyö on myös strategisesti luonteva: Google osallistui jo Ineffable Intelligencen rahoituskierrokseen. Google Cloudin uusiin tekoälyratkaisuihin kuuluvat muun muassa kahdeksannen sukupolven TPU 8t- ja TPU 8i -piirit sekä Nvidia Vera Rubin -piireihin perustuvat A5X bare-metal -instanssit, jotka Google esitteli Cloud Next ’26 -tapahtumassa .

Lontoossa järjestetty julkistus korostaa samalla Ison-Britannian asemaa kehittyneen tekoälytutkimuksen keskittymänä .

Mikä on ”anti-LLM”-ajattelun ydin?

Suuret kielimallit eli LLM:t, kuten ChatGPT:n, Geminin ja Clauden taustalla olevat mallit, opetetaan valtavilla ihmisten tuottamilla tekstiaineistoilla. Silverin mukaan lähestymistavalla on perustavanlaatuinen rajoite: malli voi lähinnä yhdistellä ja yleistää sitä, minkä ihmiset ovat jo kirjoittaneet.

Ineffable Intelligence haluaa rakentaa järjestelmän, joka luo omaa harjoitusdataansa toimimalla erilaisissa ympäristöissä. Se oppisi kokeilemalla, epäonnistumalla ja saamansa palautteen perusteella toimintaansa korjaamalla — eli vahvistusoppimisen (reinforcement learning) avulla .

Silver tunnetaan Google DeepMindin vahvistusoppimisen tutkimusryhmän entisenä johtajana sekä AlphaGon, AlphaZeron ja Muzeron keskeisenä arkkitehtina. Nämä järjestelmät oppivat pelaamaan Go’ta, shakkia ja muita pelejä pitkälti itsepelin ja yrityksen kautta ilman ihmisten pelitietokantojen varaan rakentuvaa opetusta .

Ajatus on, että sama periaate voitaisiin laajentaa peleistä avoimiin ongelmiin. Tekoäly voisi löytää strategioita, taitoja tai tietoa, jota yksikään ihminen ei ole aiemmin dokumentoinut. Silverin vuoden 2024 ”Reward Is Enough” -tutkimuspaperi hahmotteli näkemystä, jonka mukaan riittävän älykäs palkkiosignaalia seuraava agentti voisi johtaa tarvitsemansa tiedon kokemuksestaan .

Yhtiö kuvaa tavoitettaan ilmaisulla ”ensikontakti superälykkyyteen” .

Suuri lupaus, mutta näyttö puuttuu vielä

Rahoittajien joukko tekee Ineffable Intelligencen hankkeesta poikkeuksellisen. Nvidia on keskeinen laskentapiirien toimittaja, Google Cloud infrastruktuurin tarjoaja, ja mukana on useita maailman merkittäviä pääomasijoittajia. Yhdessä tämä kertoo vahvasta institutionaalisesta uskosta siihen, että kokemukseen perustuva oppiminen voi olla uskottava vaihtoehto kielimallien kehitykselle .

Panostus on silti tieteellisesti ja teknisesti korkean riskin hanke. Vahvistusoppiminen on erittäin laskentaintensiivistä, ja sen toimivuus on osoitettu parhaiten peleissä tai tarkasti rajatuissa simulaatioissa. On vielä näyttämättä, pystyykö samanlainen lähestymistapa ratkaisemaan todellisia tieteellisiä ongelmia tai muita avoimia ja monimutkaisia tehtäviä.

1,1 miljardin dollarin rahoitus antaa yhtiölle pitkän taloudellisen toimintavaran. Se ei kuitenkaan vielä todista, että ”superoppija” pystyy ylittämään kielimallien rajat — tai saavuttamaan superälykkyyden.

Tavoitteena on rakentaa maailman ensimmäinen ”superoppija” eli tekoälyjärjestelmä, joka hankkii tietoa vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa sen sijaan, että se opetettaisiin valmiiksi ihmisten tuottamalla aineistolla .

Ennennäkemätön rahoituskierros

Ineffable Intelligence sai 1,1 miljardia dollaria ennen kuin sillä oli julkistettua tuotetta, liikevaihtoa tai yksityiskohtaista tuotesuunnitelmaa. Kyseessä on lähteiden mukaan Euroopan suurin siemenrahoituskierros .

Kierroksen vetivät Sequoia Capital ja Lightspeed Venture Partners. Mukana olivat myös muun muassa Nvidia, Google, DST Global, Index Ventures ja Ison-Britannian Sovereign AI Fund .

Rahoitus arvotti yhtiön 5,1 miljardiin dollariin ja osoitti sijoittajien luottavan sekä Silverin taustaan että hänen poikkeavaan tutkimuslinjaansa .

Google Cloud tarjoaa raskaan laskentakoneiston

Vain noin kuusi viikkoa rahoituskierroksen jälkeen Ineffable Intelligence kertoi valinneensa Google Cloudin superoppijaprojektinsa infrastruktuurikumppaniksi. Päätöstä edelsi yhtiön mukaan laaja infrastruktuurimarkkinoiden arviointi .

Sopimuksen ytimessä on pääsy yhteen suurimmista Nvidia-grafiikkasuorittimiin perustuvista laskentakokonaisuuksista. Käyttöönotto tapahtuu Google Cloudin AI Hypercomputer -arkkitehtuurissa .

Yhteistyö on myös strategisesti luonteva: Google osallistui jo Ineffable Intelligencen rahoituskierrokseen. Google Cloudin uusiin tekoälyratkaisuihin kuuluvat muun muassa kahdeksannen sukupolven TPU 8t- ja TPU 8i -piirit sekä Nvidia Vera Rubin -piireihin perustuvat A5X bare-metal -instanssit, jotka Google esitteli Cloud Next ’26 -tapahtumassa .

Lontoossa järjestetty julkistus korostaa samalla Ison-Britannian asemaa kehittyneen tekoälytutkimuksen keskittymänä .

Mikä on ”anti-LLM”-ajattelun ydin?

Suuret kielimallit eli LLM:t, kuten ChatGPT:n, Geminin ja Clauden taustalla olevat mallit, opetetaan valtavilla ihmisten tuottamilla tekstiaineistoilla. Silverin mukaan lähestymistavalla on perustavanlaatuinen rajoite: malli voi lähinnä yhdistellä ja yleistää sitä, minkä ihmiset ovat jo kirjoittaneet.

Ineffable Intelligence haluaa rakentaa järjestelmän, joka luo omaa harjoitusdataansa toimimalla erilaisissa ympäristöissä. Se oppisi kokeilemalla, epäonnistumalla ja saamansa palautteen perusteella toimintaansa korjaamalla — eli vahvistusoppimisen (reinforcement learning) avulla .

Silver tunnetaan Google DeepMindin vahvistusoppimisen tutkimusryhmän entisenä johtajana sekä AlphaGon, AlphaZeron ja Muzeron keskeisenä arkkitehtina. Nämä järjestelmät oppivat pelaamaan Go’ta, shakkia ja muita pelejä pitkälti itsepelin ja yrityksen kautta ilman ihmisten pelitietokantojen varaan rakentuvaa opetusta .

Ajatus on, että sama periaate voitaisiin laajentaa peleistä avoimiin ongelmiin. Tekoäly voisi löytää strategioita, taitoja tai tietoa, jota yksikään ihminen ei ole aiemmin dokumentoinut. Silverin vuoden 2024 ”Reward Is Enough” -tutkimuspaperi hahmotteli näkemystä, jonka mukaan riittävän älykäs palkkiosignaalia seuraava agentti voisi johtaa tarvitsemansa tiedon kokemuksestaan .

Yhtiö kuvaa tavoitettaan ilmaisulla ”ensikontakti superälykkyyteen” .

Suuri lupaus, mutta näyttö puuttuu vielä

Rahoittajien joukko tekee Ineffable Intelligencen hankkeesta poikkeuksellisen. Nvidia on keskeinen laskentapiirien toimittaja, Google Cloud infrastruktuurin tarjoaja, ja mukana on useita maailman merkittäviä pääomasijoittajia. Yhdessä tämä kertoo vahvasta institutionaalisesta uskosta siihen, että kokemukseen perustuva oppiminen voi olla uskottava vaihtoehto kielimallien kehitykselle .

Panostus on silti tieteellisesti ja teknisesti korkean riskin hanke. Vahvistusoppiminen on erittäin laskentaintensiivistä, ja sen toimivuus on osoitettu parhaiten peleissä tai tarkasti rajatuissa simulaatioissa. On vielä näyttämättä, pystyykö samanlainen lähestymistapa ratkaisemaan todellisia tieteellisiä ongelmia tai muita avoimia ja monimutkaisia tehtäviä.

1,1 miljardin dollarin rahoitus antaa yhtiölle pitkän taloudellisen toimintavaran. Se ei kuitenkaan vielä todista, että ”superoppija” pystyy ylittämään kielimallien rajat — tai saavuttamaan superälykkyyden.