Google DeepMind רודפת אחרי AI שמשפר את עצמו — Gemini 4 נכנס לריצת אימון שיא

ההנהגה של Google DeepMind הוציאה לאור נושא שהיה בעבר טאבו: recursive self-improvement, הרעיון שמערכות AI חזקות יותר ויותר יכולות להאיץ את התכנון והאימון של יורשיהן. דיווחים מצביעים על כך ש-DeepMind מתייחסת ל-RSI כצעד מוחשי לעבר AGI, כאשר סימנים מוקדמים צצים בזמן ש-Gemini 4 נמצא במה שהחברה מתארת כ-training run היקר ביותר שלה אי פעם. המסגור הזה מקדים את השקת Gemini 4 הצפויה ובא בעקבות השקת Gemini 3.8 Live לאחרונה.

לצד הדיון ב-RSI, DeepMind הדגימה את Gemini Robotics 2, מודל המסוגל לשלוט בתנועת גוף מלאה במגוון מכונות — מפלטפורמות מחקר פנימיות ועד הרובוט ההומנואידי Apollo 2 של Apptronik. ההבטחה היא כלליות חוצת-גופים: מודל יחיד שמעביר התנהגויות נלמדות בין גופי רובוט שונים במקום controllers ייעודיים לכל פלטפורמה.

טענות ה-RSI פילגו את הקהילה בחדות. ב-r/MachineLearning, פוסט שכותרתו הישירה 'RSI is not happening' צבר 251 upvotes ו-142 תגובות, וספקנים ב-r/singularity תהו על ההימור של מפת הדרכים של DeepMind על כיוון לא מאומת. אחרים קראו את המסרים כ-safety-washing לקראת training run ענק, בעיקר כש-Demis Hassabis משיק במקביל את DeepMind Institute לחקר ההשלכות החברתיות של AGI.

מבחינה תחרותית, המהלך ממצב את Google מול GPT-6 Astra של OpenAI וקו Claude של Anthropic על ידי תפיסת בעלות על נרטיב ה-AGI עצמו, ולא רק על ניצחונות ב-benchmark. הסייג: 'סימנים מוקדמים' נושא כאן משקל כבד מדי, ולא פורסם שום benchmark חיצוני שניתן לשחזור לגבי שיפור עצמי. כדאי לעקוב האם DeepMind תצרף מספרים קונקרטיים לטענת ה-RSI בהשקת Gemini 4, או שזה יישאר מיצוב רטורי במהלך מחזור אימון יקר ורב-סיכון.