理查德·索赫尔募资6.5亿美元研发递归超级智能：可实现自我进化的AI_新闻

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理查德·索赫尔募资6.5亿美元研发递归超级智能：可实现自我进化的AI

2026-05-15 05:20:12

理查德·索赫尔募资6.5亿美元推动递归超级智能：能自我改进的人工智能

理查德·索赫尔是人工智能领域的知名人物，曾创立聊天机器人初创公司You.com并参与里程碑式的ImageNet项目。如今，他正启动一项新事业，旨在攻克人工智能研究中最具挑战的难题之一：构建无需人类协助即可自我改进的系统。这家名为“递归超级智能”的初创公司总部位于旧金山，于周三正式亮相，并从Greycroft、GV等投资方处获得了6.5亿美元的资金支持。

对递归自我改进的追求

递归超级智能专注于创建研究者所称的递归自我改进AI模型——即能够自主识别自身缺陷、设计修复方案并独立实施改进的系统。这一概念常被视为当代人工智能研究的“圣杯”，若实现将意味着AI系统演进方式的根本性变革。与索赫尔共同创业的还包括多位知名研究者，如彼得·诺维格、蒂姆·罗克塔舍尔以及Cresta联合创始人石婷。

在项目启动后的专访中，索赫尔强调其团队的研究路径与其他主流实验室截然不同。“我们独特的方法是借助开放式演化实现递归自我改进，这是尚未有人达成的目标，”他指出，“许多人误以为自动化研究就能实现递归自我改进，但那只是普通改进，两者存在本质区别。”

开放式演化的实践内涵

索赫尔解释，开放式演化概念源于生物进化论的启发。在自然界中，生物不断适应环境变化，其他生物则相应产生对抗性适应，这一过程可持续数十亿年。“人类眼睛的进化正是此类过程的产物，”他举例说明。曾在Google DeepMind领导开放式演化与自我改进团队的蒂姆·罗克塔舍尔将这一理念引入递归超级智能。其中一项实践案例是“彩虹对抗训练”：两个AI系统协同演化，一个系统试图诱导对方产生有害输出，另一个系统则学习抵御此类诱导。索赫尔表示，这种迭代对抗方法现已被各大主流实验室采纳。

对人工智能产业的意义

递归自我改进的意义远超学术研究范畴。若该系统成功实现，将极大加速人工智能发展进程，有望攻克医学、材料科学、气候模型等领域的复杂难题。索赫尔展望的未来图景中，算力将成为核心资源限制，人类必须审慎规划其分配方向。“面对癌症与病毒等多种难题，人类需决定优先攻克方向，”他阐释道，“应当分配多少计算资源？这终将演变为资源分配的决策命题。”

关于产品上市时间表，索赫尔表示虽然公司现阶段以研究为核心，但团队已取得重大进展，预计将在“季度尺度而非年度尺度”内推出产品。针对外界常将此类研究型AI初创公司标签化为“新型实验室”的做法，他回应道：“我们的目标是成为真正具备生命力的企业，打造令用户爱不释手的卓越产品。”

前景展望

递归超级智能正踏入一个竞争激烈但影响深远的领域。自我改进人工智能的愿景已吸引全球顶尖研究者的关注与数十亿美元的投资。索赫尔团队能否实现前所未有的突破尚待时间验证，但6.5亿美元的融资规模与研究团队的实力配置，已彰显投资者对技术突破的坚定信心。对整个人工智能行业而言，递归自我改进的竞赛不仅是技术挑战，更可能重新界定机器自主能力的边界。

常见问题

问题一：何为人工智能的递归自我改进？
递归自我改进指人工智能系统能自主识别自身缺陷、设计改进方案并独立实施优化，这区别于仅利用AI改进其他系统的常规模式。

问题二：递归超级智能与其他AI实验室有何不同？
该初创公司聚焦“开放式演化”理念，受生物进化启发，通过系统间的迭代竞争实现协同演化，而非依赖人为设计的评估标准或监督式微调。

问题三：递归超级智能何时发布首款产品？
首席执行官理查德·索赫尔表示产品预计在“季度时间尺度内”面世，但尚未披露首款产品的具体细节。

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