Ineffable Intelligence, LLM’ler Yerine Pekiştirmeli Öğrenmeye 1,1 Milyar Dolar Yatırıyor

1,1 milyar dolarlık rekor yatırım

Ineffable Intelligence, ortada kamuya açık bir ürün, ayrıntılı bir yol haritası veya gelir yokken 1,1 milyar dolar topladı . Sequoia Capital ve Lightspeed Venture Partners’ın eş liderlik ettiği tura NVIDIA, Google, DST Global, Index Ventures ve Birleşik Krallık’ın Sovereign AI Fund’ı da katıldı .

Yatırım, şirketi 5,1 milyar dolar değerlemeye taşıdı . Bu ölçekte bir ilk yatırım turu, yalnızca Ineffable Intelligence’a değil, Silver’ın savunduğu araştırma yaklaşımına da güçlü bir kurumsal güven işareti olarak değerlendiriliyor .

Başka bir ifadeyle yatırımcılar henüz ortaya çıkmış bir ürünü değil, Silver’ın geçmişte oyun alanlarında kanıtladığı bir fikri finanse ediyor: Yapay zekâ, insanlardan hazır cevapları öğrenmek yerine kendi deneyimleri üzerinden yeni stratejiler ve bilgiler keşfedebilir mi?

Google Cloud anlaşması ne sağlıyor?

Ineffable Intelligence, yatırım turunun kapanmasından sonra altyapı sağlayıcılarını değerlendirdi ve Google Cloud’u seçti . 16 Haziran’da duyurulan anlaşma kapsamında şirket, Google Cloud’un AI Hypercomputer mimarisi üzerinden NVIDIA destekli çok büyük bir GPU kümesine erişecek .

Bu altyapı, pekiştirmeli öğrenmenin gerektirdiği yoğun deneme-yanılma döngülerini çalıştırmak için kullanılacak. Bu yöntemde yapay zekâ, bir ortamla etkileşime girer; eylemlerinin sonuçlarını değerlendirir ve ödül sinyallerine göre davranışlarını geliştirir.

Anlaşmanın stratejik bir boyutu da bulunuyor: Google, Ineffable Intelligence’ın 1,1 milyar dolarlık yatırım turuna katılan yatırımcılar arasında yer alıyor. Böylece Google’ın şirkete yaptığı finansal yatırım ile Google Cloud’un sağlayacağı hesaplama altyapısı aynı ortaklıkta birleşiyor.

Google Cloud, Next ’26 etkinliğinde sekizinci nesil TPU 8t ve TPU 8i işlemcileri ile NVIDIA Vera Rubin tabanlı A5X bare-metal örneklerini de içeren yeni yapay zekâ altyapısı ürünlerini duyurmuştu . Ineffable Intelligence’ın hangi donanım bileşenlerini ne ölçüde kullanacağına ilişkin tüm ayrıntılar kamuya açık değil; ancak ortaklık, şirketin çok yüksek hesaplama kapasitesine ihtiyaç duyduğunu gösteriyor.

LLM’lere karşı “anti-LLM” yaklaşımı

Bugün ChatGPT, Gemini ve Claude gibi sistemlerin temelinde büyük dil modelleri, yani LLM’ler bulunuyor. Bu modeller, internetten ve diğer insan üretimi kaynaklardan toplanan büyük metin kümeleriyle önceden eğitiliyor. Ardından dil kalıplarını, kavramlar arasındaki ilişkileri ve insanların daha önce ürettiği bilgileri kullanarak yanıt veriyorlar.

Silver’ın itirazı tam olarak bu noktada başlıyor. Ona göre insan verilerine dayanan modeller, insanların daha önce yazdığı veya kaydettiği bilgilerle sınırlı kalabilir. Bu modeller yeni görünen cevaplar üretebilse de eğitim verilerinin dışına ne ölçüde çıkabilecekleri temel bir soru olarak kalıyor .

Ineffable Intelligence’ın “süper öğrenici” olarak adlandırdığı sistem ise insan tarafından hazırlanmış metinlerle önceden eğitilmek yerine, çevrelerle etkileşime girerek kendi verisini üretmeyi hedefliyor . Amaç, hiçbir insanın daha önce yazıya dökmediği bilgileri veya becerileri keşfedebilen bir yapay zekâ oluşturmak.

Bu fikir, Silver’ın DeepMind dönemindeki çalışmalarına dayanıyor. AlphaGo, AlphaZero ve MuZero gibi sistemler, özellikle oyun ortamlarında insan hamlelerini kopyalamadan kendi kendine oynayarak ve sonuçlardan ders çıkararak üstün performans göstermişti . AlphaGo’nun Go oyununda insan uzmanların daha önce düşünmediği hamleleri bulması, Silver’ın yaklaşımı için önemli bir örnek oluşturuyor.

Silver, 2024 tarihli “Reward is Enough” başlıklı çalışmasında da ödül sinyalinin yeterince güçlü ve doğru tasarlanması hâlinde, bir yapay zekâ aracısının gerekli bilgi ve becerileri deneyim yoluyla türetebileceği fikrini ortaya koymuştu . Ineffable Intelligence bu düşünceyi oyunların ötesine, daha açık uçlu ve genel amaçlı görevlere taşımayı amaçlıyor.

Büyük hedef: İnsan bilgisinin ötesine geçmek

Şirketin açıklanan misyonu, “süperzekâyla ilk teması kurmak” . Buradaki hedef yalnızca belirli bir oyunda başarılı olan bir sistem değil; farklı alanlarda beceri kazanabilen, deneyim yoluyla öğrenebilen ve insan bilgisinin ötesine geçebilecek genel bir öğrenme sistemi geliştirmek.

Bu nedenle Ineffable Intelligence, LLM’lerin ölçeklendirilmesine odaklanan OpenAI ve Anthropic gibi şirketlerin stratejilerine karşı alternatif bir araştırma çizgisi sunuyor. Şirketin yaklaşımı, LLM’lerin tamamen geçersiz olduğu anlamına gelmiyor; ancak gelecekteki büyük sıçramanın daha fazla metin ve daha büyük modellerden değil, deneyim yoluyla öğrenmeden gelebileceğini savunuyor.

NVIDIA’nın yatırımcı olarak yer alması ve Google Cloud’un altyapı ortağı olması da bu fikrin sektörün önemli aktörleri tarafından ciddiye alındığını gösteriyor . Yine de finansman ve donanım desteği, yaklaşımın teknik olarak kanıtlandığı anlamına gelmiyor.

Kanıtlanması gereken zor bölüm

Pekiştirmeli öğrenme, oyunlar ve simülasyonlar gibi kuralları belirli ortamlarda etkileyici sonuçlar verdi. Ancak gerçek dünya; oyundaki gibi net ödüller, sınırlı eylemler ve hızlı geri bildirimler sunmuyor. Bilimsel keşif, gündelik fiziksel görevler veya açık uçlu problemlerde doğru hedefleri tanımlamak ve güvenilir ödül sinyalleri üretmek çok daha zor.

Ayrıca bu tür sistemleri büyük ölçekte çalıştırmak son derece yüksek hesaplama maliyetleri gerektiriyor. 1,1 milyar dolarlık yatırım Ineffable Intelligence’a uzun bir araştırma süresi sağlayabilir; ancak şirketin yaklaşımının gerçek dünyada veya bilimsel keşif alanında LLM’lerden daha başarılı olduğunu göstermesi gerekiyor.

Şimdilik ortada kesinleşmiş bir ürün değil, son derece büyük bir finansman ve altyapı desteğiyle yürütülen yüksek riskli bir araştırma bahsi var. Ineffable Intelligence’ın başarısı, yapay zekânın yalnızca insan bilgisini yeniden düzenleyen bir araç mı kalacağını, yoksa kendi deneyimleriyle gerçekten yeni bilgiler keşfedip keşfedemeyeceğini göstermeye çalışacak.