หัวกะทิร่วมสร้าง AI ที่พัฒนาตัวเองได้ ‘Recursive Superintelligence’ ภายใน 6 เดือนระดมทุนไปแล้วกว่า $650 ล้าน จาก GV, Greycroft, Nvidia และ AMD

Richard Socher นักวิจัย AI ระดับโลกรวมทีมกับเพื่อนร่วมวงการอีก 7 คนจาก OpenAI, Meta และ Google ตั้งบริษัทใหม่ชื่อ Recursive Superintelligence เพื่อไล่ตามเป้าหมายที่ Silicon Valley หมกมุ่นกันมาหลายสิบปี นั่นคือการสร้าง AI ที่สามารถเขียนโค้ดและพัฒนาตัวเองได้โดยมนุษย์เข้าไปยุ่งเกี่ยวให้น้อยที่สุด แนวคิดนี้มีชื่อทางเทคนิคว่า Recursive Self-Improvement และเริ่มดูเหมือนเป็นไปได้จริงหลังจากปลายปีที่แล้ว เมื่อโมเดลจาก Anthropic และ OpenAI พิสูจน์แล้วว่าเขียนโค้ดได้ดีพอจะเปลี่ยนวิธีพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งวงการ

บริษัทอายุเพียง 6 เดือนแห่งนี้ตั้งสำนักงานในซานฟรานซิสโกและลอนดอน มีพนักงานไม่ถึง 30 คน แต่ระดมทุนไปได้แล้วกว่า 650 ล้านดอลลาร์จาก GV (เดิมคือ Google Ventures), Greycroft รวมถึงสองยักษ์ใหญ่อุตสาหกรรมชิปอย่าง Nvidia และ AMD ส่งผลให้มูลค่าบริษัทพุ่งทะลุ 4,000 ล้านดอลลาร์ และต้องระวังไม่ให้สับสนกับอีกบริษัทชื่อใกล้เคียงคือ Ricursive Intelligence ที่ไล่ตามเป้าหมายเดียวกันและมีมูลค่า 4,000 ล้านดอลลาร์เช่นกัน ขณะที่ Anthropic และ OpenAI เองก็กำลังเดินเกมนี้อยู่ในเวลาเดียวกัน

Recursive Self-Improvement หมายถึงอะไร

คำว่า Recursion เป็นศัพท์ที่นักคณิตศาสตร์และโปรแกรมเมอร์คุ้นเคยกันดี หมายถึงฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ป้อนข้อมูลกลับเข้าไปในตัวเอง ทุกครั้งที่ทำงานก็จะสร้างข้อมูลใหม่ออกมาแล้วนำไปสร้างสิ่งใหม่ต่อไปเรื่อย ๆ ทีมวิจัยจำนวนมากในวงการเชื่อว่า AI กำลังใกล้จุดที่จะปรับปรุงตัวเองในลักษณะนี้ได้ Socher อธิบายแนวคิดนี้สั้น ๆ ว่า "AI คือโค้ด และตอนนี้ AI ก็เขียนโค้ดได้แล้ว ส่วนผสมพร้อมหมดแล้ว"

หลายคนในทีมผู้ก่อตั้งของ Recursive Superintelligence เชี่ยวชาญสาขาวิจัยที่เรียกว่า Open-endedness ซึ่งคือการสร้างระบบซอฟต์แวร์ที่สามารถทำงานต่อเนื่องเป็นวัน เดือน หรือหลายปีเพื่อไล่ตามเป้าหมายที่นักวิจัยตั้งไว้ บริษัทยังดึงตัว Peter Norvig อดีตผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของ Google ที่อยู่ในตำแหน่งนั้นยาวนานถึง 25 ปี และเป็นผู้ร่วมเขียน "Artificial Intelligence: A Modern Approach" ตำราเรียน AI ที่มหาวิทยาลัยทั่วโลกใช้กันมาเกือบสามทศวรรษ มาร่วมทีมด้วย

เปิดประวัติ 4 ผู้ก่อตั้งหลักที่อยู่เบื้องหลังดีลพันล้าน

Richard Socher เป็น CEO และผู้ก่อตั้งบริษัท ปัจจุบันยังนั่งเก้าอี้ CEO ของ You.com สตาร์ทอัพเสิร์ชเอนจินที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เขาก่อตั้งเอง ก่อนหน้านี้ Socher เคยเป็น Chief Scientist และ EVP ที่ Salesforce ต่อจากที่บริษัทเข้าซื้อ MetaMind สตาร์ทอัพ AI ตัวแรกของเขาในปี 2016 เขาจบปริญญาเอกจาก Stanford ในปี 2014 และได้รับการยกย่องว่าเป็นคนแรก ๆ ที่นำ Neural Networks มาประยุกต์ใช้กับ Natural Language Processing คิดค้นเทคนิคพื้นฐานอย่าง Word Vectors, Contextual Embeddings และ Prompt Engineering ที่ใช้กันแพร่หลายทั่ววงการ ผลงานวิจัยของเขามีการอ้างอิงรวมกว่า 230,000 ครั้ง ติดอันดับนักวิจัย NLP ที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดเป็นอันดับ 5 ของโลก นอกจากนี้ยังเป็น Managing Partner ของ AIX Ventures บริษัทเงินทุนที่เน้นลงทุนในสตาร์ทอัพ AI ระยะเริ่มต้น

Josh Tobin เป็นนักวิจัยที่เคยทำงานที่ OpenAI 3 ปีในช่วงที่ทำปริญญาเอกที่ UC Berkeley ภายใต้การดูแลของ Pieter Abbeel งานวิจัยของเขาเน้นจุดบรรจบระหว่าง Machine Learning กับหุ่นยนต์ โดยเฉพาะการใช้ Deep Reinforcement Learning, Generative Models และข้อมูลสังเคราะห์ในงาน Robotic Perception and Control ก่อนกลับมาที่ OpenAI อีกครั้งในฐานะ Member of Technical Staff ดูแลทีมวิจัย Next-Generation Agents และเคยเป็นหัวหน้าทีมเบื้องหลัง Deep Research ของ OpenAI นอกจากนี้ Tobin ยังเคยก่อตั้ง Gantry สตาร์ทอัพด้านโครงสร้างพื้นฐาน Machine Learning และร่วมจัดโปรแกรมฝึกอบรม Full Stack Deep Learning ที่ออกแบบมาเพื่อสอนวิศวกรให้นำ Deep Learning ขึ้น Production ได้จริง

Jeff Clune เป็นศาสตราจารย์ด้าน Computer Science ที่ University of British Columbia และเป็น Canada CIFAR AI Chair ของ Vector Institute ก่อนหน้านี้เคยเป็น Research Manager ที่ OpenAI และเป็น Senior Research Advisor ที่ DeepMind เขายังเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Uber AI Labs หลังจาก Uber เข้าซื้อสตาร์ทอัพที่เขาช่วยปั้น Clune เป็นหนึ่งในนักวิจัยที่ผลักดันสาขา Open-endedness มากที่สุดในวงการ มีเป้าหมายอยากสร้างอัลกอริทึมที่เลียนแบบกระบวนการวิวัฒนาการของธรรมชาติเพื่อให้ AI ค้นพบสิ่งใหม่ ๆ ได้ไม่รู้จบ ผลงานเด่นในปี 2025 รวมถึง The Darwin Gödel Machine ระบบ AI ที่ปรับปรุงตัวเองด้วยการเขียนโค้ดของตัวเองใหม่ และ The AI Scientist ที่สร้างงานวิจัยที่ผ่าน Peer Review ได้เป็นครั้งแรก

Yuandong Tian เป็นอดีต Research Scientist Director ที่ Meta AI (FAIR) ทำงานอยู่ที่ Meta ตั้งแต่ปี 2015 ถึงต้นปี 2025 ก่อนย้ายไป Meta GenAI ในฐานะหัวหน้าทีม Reasoning ของโมเดล Llama 4 เขาจบปริญญาเอกจาก Robotics Institute ของ Carnegie Mellon University ในปี 2013 และเคยทำงานที่ Google [X] ในทีม Self-driving Car ผลงานชิ้นใหญ่ของ Tian คือ DarkForest Go และ ELF OpenGo การจำลอง AlphaZero ในเวอร์ชัน Open Source ที่เอาชนะนักเล่นโกะมืออาชีพได้ 20-0 รวมถึงเป็น Mentor หลักของงานวิจัยอย่าง StreamingLLM, GaLore (เทคนิคฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ประหยัดหน่วยความจำ) และ Coconut ที่สำรวจการ Reasoning ในพื้นที่แฝงต่อเนื่อง Tian ยังเคยรับรางวัล ICML 2021 Outstanding Paper Honorable Mentions และ ICCV 2013 Marr Prize Honorable Mentions

นอกจาก 4 ผู้ก่อตั้งหลักนี้ ทีมยังประกอบด้วย Tim Shi อดีตนักวิจัย OpenAI และอีกหลายคนจากบริษัท AI ชั้นนำของวงการ

เส้นทางอีกยาวไกล แม้ทีมจะแข็งแกร่ง

ถึงแม้นักวิจัยจำนวนมากจะมองโลกในแง่ดีต่อความเป็นไปได้ของ AI ที่พัฒนาตัวเอง แต่ก็มีหลายคนที่ชี้ว่าเทคโนโลยีปัจจุบันยังห่างไกลจุดที่จะถอดมนุษย์ออกจากกระบวนการได้ทั้งหมด มนุษย์อย่าง Socher เองยังคงต้องคิดไอเดียใหม่ ๆ ที่ขับเคลื่อนการพัฒนา AI ไปข้างหน้า เป้าหมายคือการผลักภาระงานไปให้เครื่องจักรมากขึ้นเรื่อย ๆ รวมถึงการคิดไอเดียใหม่ด้วย

OpenAI ก็ประกาศแล้วว่ากำลังพัฒนา "Automated AI Researcher" โดย Sam Altman CEO ของ OpenAI ระบุว่าภายในฤดูใบไม้ร่วงนี้บริษัทจะมีระบบที่ทำงานได้เทียบเท่านักวิจัย "ระดับประสบการณ์น้อย" และบริษัท AI ชั้นนำอื่น ๆ ก็เดินไปในทิศทางเดียวกัน

Socher ยอมรับว่าสตาร์ทอัพของเขาต้องใช้เวลาอีกหลายปีกว่าจะสร้างเทคโนโลยีที่ทีมผู้ก่อตั้งวาดภาพไว้ได้ เป้าหมายระยะยาวคือการนำเทคโนโลยีนี้ไปประยุกต์ใช้กับสาขาอื่น ๆ เช่น การค้นพบยาและการวิจัยทางชีววิทยา

ที่มา: The New York Times