Компания изложила свою концепцию в белой книге под названием «Эпоха рассуждений». Этим летом Грэпель ушёл из Google DeepMind, сообщило издание Tech.eu.
Его сооснователи — предприниматель в сфере технологий и биотехнологий Пирс Ингрэм, привлёкший более 350 млн долларов, и эксперт по робототехнике Майкл Уоррен, работавший в Boeing. Четвёртый участник команды — Дэвид Берман, руководитель направления ИИ в Cambridge Consultants. Он также консультирует правительство Великобритании и НАТО по вопросам ИИ. По данным Tech.eu, в команде 12 человек. В белой книге указаны офисы в Лондоне, Сингапуре и Лос-Анджелесе.
Что, по мнению Metis, не так с большими языковыми моделями
В документе перечислены три проблемы. Большие языковые модели галлюцинируют, и никто не может проверить ход их рассуждений. Пользователи также не могут изучить знания, лежащие в основе ответа, поскольку они заключены в весах модели.
«Однако существует значительный круг задач, которые невозможно решить никаким масштабированием», — говорится в белой книге.
В документе утверждается, что пошаговая «цепочка рассуждений» модели часто не отражает того, как она пришла к ответу. Ингрэм изложил бизнес-аргумент более прямо.
«Когда речь идёт о задачах с высокими ставками в инженерии, науке, медицине или юриспруденции, аргументам, которые выдают модели, в сущности нельзя доверять», — сказал Ингрэм изданию Tech.eu.
Урок AlphaGo
Белая книга начинается с хода 37, который AlphaGo сделала в партии против Ли Седоля в 2016 году. Поначалу эксперты приняли его за грубую ошибку. Собственная стратегическая сеть AlphaGo оценила вероятность того, что такой ход сделает человек-эксперт, примерно как один к 10 000. Основатели утверждают, что этот ход стал результатом поиска и оценки — того, что они называют рассуждением, — а не одного лишь прогнозирования.
Metis хочет, чтобы ИИ вёл явную запись того, что ему известно, и степени уверенности в этом. Отдельная система оценки будет принимать новое утверждение только при наличии подтверждающих его данных. Затем система будет выбирать каждый следующий шаг исходя из того, насколько он снижает неопределённость. В основу этой модели положена идея философа Яакко Хинтикки, который рассматривал рассуждение как игру между исследователем и природой.
Как и в ходе самообучения AlphaZero, система затем будет учиться более эффективным стратегиям на основе собственных записанных запросов. По утверждению Metis, это позволит сократить число галлюцинаций и сделать рассуждения проверяемыми шаг за шагом. Пользователи также смогут обновлять или удалять знания без переобучения модели. Небольшие модели смогут выполнять множество шагов рассуждения, что, по словам компании, снизит затраты и позволит использовать такие системы на устройствах и роботах.
Ингрэм сказал Tech.eu, что эта архитектура «намного, намного эффективнее с точки зрения вычислений», чем передовые модели.
«Мы решительно не собираемся двигаться в сторону всё более крупных моделей и всё больших бюджетов на обучение», — сказал он.
Модели пока нет
В белой книге описан подход, а не продукт; результатов испытаний в ней не приводится. Ингрэм сообщил, что Metis добилась «обнадёживающих» результатов в решении сложных задач на рассуждение, сопоставимых с передовыми моделями, при значительно меньших затратах, но не назвал конкретных цифр. Metis не сообщила, когда выпустит свою первую модель.
Ингрэм отказался комментировать сообщения о том, что Metis привлекает десятки миллионов долларов. Он сказал, что к настоящему моменту компания привлекла «более чем достаточно» средств.
Metis присоединяется к группе новых лондонских лабораторий ИИ, созданных бывшими сотрудниками DeepMind и другими известными специалистами. Среди них — Ineffable Intelligence, основанная бывшим коллегой Грэпеля по AlphaGo Дэвидом Сильвером, и Recursive Superintelligence Ричарда Сочера. Ингрэм назвал подход Metis «действительно очень иным, почти философским».
Опубликовано 20 октября 2026 - 15:08 Наверх
