旧金山讯 —— 去年底，Anthropic 和 OpenAI 等公司发布了最新的人工智能系统，这些系统在编写计算机代码方面表现尤为出色。
近几个月来，这项技术迅速重塑了硅谷工程师构建、测试和修改新软件应用的方式。如果AI系统能写代码，它就能加速各种应用的开发，从文字处理器到社交媒体App，不一而足。
如今，全球许多顶尖研究者认为，AI很快将强大到可以在几乎无需人类开发者帮助的情况下自我改进。
资深研究者理查德·索赫尔（Richard Socher）直言：“AI本身就是代码。现在，AI能写代码了。条件已经具备。”
最近，索赫尔与其他七位研究者共同创立了一家公司，旨在追求这个令人脑洞大开的目标——通常被称为“递归自我改进”。
他的初创公司Recursive Superintelligence已从风投机构GV（原谷歌风投）、Greycroft以及芯片巨头英伟达和AMD等筹集超6.5亿美元。这家成立仅六个月的公司，在旧金山和伦敦设有办公室，员工不到30人，如今估值却已超过40亿美元。
请注意，不要将其与同样追求类似目标、估值也达40亿美元的Ricursive Intelligence混淆。著名AI初创公司Anthropic和OpenAI也在探索递归自我改进，这几十年来一直是硅谷技术人员的执念。
索赫尔同时还是AI初创公司You.com的CEO，此前他曾任商业软件制造商Salesforce的AI研究主管。他的七位联合创始人包括来自众多行业领先AI公司的知名研究者，如来自OpenAI的乔什·托宾（Josh Tobin）、杰夫·克卢恩（Jeff Clune）和蒂姆·施（Tim Shi），以及来自meta的田远东（Yuandong Tian）。
其中许多研究者专攻一种名为“开放终结性”（open-endedness）的AI开发。这涉及构建能运行数天、数月甚至数年的软件系统，以追求研究者设定的目标。
Recursive Superintelligence还聘请了彼得·诺维格（Peter Norvig），他在谷歌担任研究主管25年，并合著了一本AI教科书《人工智能：一种现代方法》，该书三十年来一直是大学的标准教材。
递归，这个在数学家和计算机程序员中常见的术语，指一种自我反馈的数学函数。递归过程生成信息后，它会利用这些信息生成其他内容，如此循环往复。
尽管许多研究者看好AI递归自我改进的想法，但其他人指出，当前技术距脱离人类参与还有很长的路要走。像索赫尔这样的人类仍必须产生新想法来推动AI发展。
然而，目标是将越来越多的工作交给机器，包括新想法的产生。
OpenAI已表示，他们正在构建一个“自动化AI研究者”。OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）说，到今年秋季，公司希望拥有一套能完成“经验较少”研究者工作的系统。其他领先公司也在进行类似尝试。
索赫尔表示，他的初创公司需要数年时间才能构建出他与联合创始人设想的这类技术。公司希望最终能将这项技术应用于其他领域，如药物发现和其他生物学研究。
（《纽约时报》已起诉OpenAI和微软，指控其侵犯与AI系统相关的新闻内容版权。两家公司否认了诉讼的指控。）
本文最初发表于《纽约时报》。
