Jeff Dean lascia Google con altri tre ricercatori: nasce Discovery Loop

Jeff Dean, uno dei dirigenti più influenti e di lunga data di Google, lascia l’azienda per fondare una startup propria dedicata all’intelligenza artificiale applicata alla ricerca scientifica. Con lui escono altri tre nomi storici della ricerca AI di Google, portando con sé competenze accumulate in oltre vent’anni di lavoro sui sistemi più complessi dell’azienda. Il progetto si chiama Discovery Loop e ha già attirato l’attenzione di alcuni tra i più importanti fondi di venture capital della Silicon Valley.

Chi è Jeff Dean e perché il suo addio a Google pesa

Dean è entrato in Google nel 1999 come trentesimo dipendente dell’azienda, in un periodo in cui il motore di ricerca era ancora agli albori. Negli anni ha contribuito in modo diretto all’infrastruttura core di Google Search, dal sistema di crawling e indicizzazione fino al motore di risposta alle query. Più di recente ha avuto un ruolo centrale nello sviluppo dei modelli multimodali di Gemini, oltre ad aver guidato buona parte della ricerca AI interna nelle sue fasi iniziali, un percorso che lo ha reso una delle figure tecniche più riconosciute dell’intero settore.

La sua uscita non è un caso isolato. Insieme a lui lasciano Google anche Sanjay Ghemawat, ingegnere di altissimo profilo e senior fellow dell’azienda, Quoc Le, ricercatore chiave e tra i fondatori di Google Brain, e Oriol Vinyals, senior research scientist di Google DeepMind. Dean, secondo quanto riportato, ricoprirà il ruolo di CEO della nuova realtà.

Cosa vuole fare Discovery Loop

Discovery Loop nasce come public benefit corporation con un obiettivo preciso: usare l’intelligenza artificiale per accelerare drasticamente il ritmo della ricerca scientifica. L’idea è quella di avviare e far iterare migliaia di esperimenti in parallelo, automatizzando parzialmente il processo sperimentale e ampliando la scala a cui oggi è possibile condurre ricerca.

Nel comunicato di lancio, l’azienda ha descritto così il problema che intende risolvere: la scienza e l’ingegneria hanno fatto progredire la società per secoli, ma questo progresso si è sempre basato su iterazioni umane lente e sequenziali, un collo di bottiglia strutturale. Discovery Loop dichiara di voler sviluppare sistemi AI capaci di sfruttare una scala computazionale enorme per trasformare la velocità e l’efficienza dell’innovazione, automatizzando l’intero ciclo sperimentale. Un approccio che ricorda da vicino i tentativi già avviati altrove nel settore per costruire un ricercatore artificiale in grado di lavorare in autonomia, segno che il tema dell’automazione della scoperta scientifica sta diventando un terreno di competizione concreto tra i grandi laboratori AI.

Un aspetto particolarmente delicato riguarda l’interesse dichiarato della startup per il cosiddetto recursive self-improvement, ovvero l’uso dell’AI per costruire AI ancora più potenti. Si tratta di un processo che, se realizzato su larga scala, taglierebbe fuori quasi del tutto l’iterazione umana dal ciclo di miglioramento dei modelli, un obiettivo ambizioso che finora è rimasto più un campo di studio teorico che un prodotto commerciale.

Chi finanzia il progetto e quanto vale la scommessa

Il primo round di finanziamento di Discovery Loop vede diversi soggetti coinvolti, tra cui la stessa Alphabet, la casa madre di Google. Il giro è co-guidato da due fondi specializzati in intelligenza artificiale:

• Radical Ventures
• Khosla Ventures
• Kleiner Perkins, tra i partecipanti
• Lightspeed, tra i partecipanti
• Doerr Capital, tra i partecipanti

Al progetto lavorano quindi quattro figure con curriculum molto diversi tra loro ma tutti radicati nella stessa infrastruttura tecnica:

• Jeff Dean, in passato guida della ricerca AI di Google e figura storica dell’azienda
• Sanjay Ghemawat, ingegnere e senior fellow
• Quoc Le, membro fondatore di Google Brain
• Oriol Vinyals, ricercatore senior di Google DeepMind

Usare l’intelligenza artificiale per velocizzare la scoperta scientifica è un tema che circola da anni tra ricercatori e comunità tecnologica, ma fino a poco tempo fa è rimasto per lo più un campo sperimentale con applicazioni commerciali limitate. Dean, in una dichiarazione riportata dal New York Times, ha spiegato che l’obiettivo è automatizzare più a fondo quello che finora è stato un ciclo sperimentale fortemente dipendente dal lavoro umano, per ottenere sia una maggiore quantità sia una maggiore qualità degli esperimenti, con l’obiettivo finale di arrivare a scoperte scientifiche più rapide.

Il team fondatore ha sintetizzato l’ambizione del progetto affermando che la prossima grande frontiera dell’AI non è rispondere a domande, ma iniziare a produrre scoperte, accelerando i cicli dell’ingegneria e della ricerca scientifica per portare prima i benefici delle tecnologie trasformative al resto del mondo.

The Clipboard

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