El reconocido investigador de inteligencia artificial Richard Socher, fundador del buscador y chatbot You.com y figura clave en los avances sobre Imagenet, ha lanzado en San Francisco su nueva startup: Recursive Superintelligence. La compañía sale a la luz con 650 millones de dólares de financiación y un objetivo ambicioso: crear un sistema de IA capaz de identificarse sus propias debilidades y rediseñarse para corregirlas sin intervención humana, lo que se conoce como superinteligencia de auto‑mejora recursiva.
Socher se ha rodeado de nombres destacados del sector, como Peter Norvig, el cofundador de Cresta Tim Shi y Tim Rocktäschel, exlíder de los equipos de auto‑mejora y “open‑endedness” en Google DeepMind. Su enfoque se basa en la llamada “open‑endedness”: sistemas que generan de forma abierta nuevos problemas, soluciones y escenarios, sin un final prefijado, inspirados en la evolución biológica.
Un ejemplo de esta filosofía es la “rainbow teaming”: dos IAs que co‑evolucionan, una atacando a la otra para forzar que diga cosas dañinas y la otra aprendiendo a defenderse y volverse más segura a través de millones de iteraciones. Esta técnica, desarrollada en trabajos previos de Rocktäschel, ya se utiliza en grandes laboratorios de IA para robustecer sus modelos.
Recursive Superintelligence busca automatizar todo el ciclo de investigación en IA —ideación, implementación y validación de nuevas ideas— para que la propia IA investigue sobre sí misma y, más adelante, sobre otros campos científicos, incluso físicos. Aunque Socher rechaza verse solo como un “neolab” centrado en papers, insiste en que el objetivo es también construir productos reales con impacto positivo y que llegarán en cuestión de trimestres, no de años.
El proyecto reabre el debate sobre el papel del cómputo como recurso crítico: si se logra una IA que se mejora sola, la velocidad de progreso dependerá casi por completo de la potencia de cálculo disponible. Para Socher, uno de los grandes debates del futuro será cómo decide la humanidad en qué problemas vale la pena invertir enormes cantidades de cómputo —por ejemplo, priorizar la cura de un tipo de cáncer frente a otro virus—, convirtiendo la asignación de recursos de IA en una cuestión central de política científica y global.
