Andrej Karpathy, que dirigiu a inteligência artificial da Tesla e cofundou a OpenAI, está lançando a startup Eureka Labs para construir “um novo tipo de escola que seja nativa da IA”, de acordo com uma postagem de mídia social de 16 de julho na plataforma X.
A Eureka está criando assistentes de ensino virtuais alimentados por IA generativa para levar os melhores cursos a um número muito maior de alunos, sem sacrificar as interações personalizadas típicas do aprendizado presencial. O objetivo final da startup é levar educadores e cursos de elite a estudantes de todo o mundo, independentemente de barreiras como geografia e idioma.
“Infelizmente, especialistas no assunto que são profundamente apaixonados, ótimos em ensinar, infinitamente pacientes e fluentes em todas as línguas do mundo também são muito escassos e não podem dar aulas particulares para todos os 8 bilhões de nós sob demanda”, disse Karpathy no post. “No entanto, com o progresso recente na IA generativa, essa experiência de aprendizado parece tratável.”
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O primeiro produto da Eureka será um curso de graduação em IA chamado LLM101n. O curso guiará os alunos pelo processo de treinamento de uma IA semelhante ao AI Teaching Assistant. Os materiais estarão disponíveis on-line, mas também incluirão coortes digitais e físicas, permitindo que os alunos progridam no curso em pequenos grupos.
“O professor ainda cria os materiais do curso, mas eles são apoiados, alavancados e dimensionados com um Assistente de Ensino de IA que é otimizado para ajudar a guiar os alunos por eles”, explicou Karpathy.
Karpathy tem ampla experiência na vanguarda da IA. Anteriormente, ele liderou o desenvolvimento da tecnologia de direção autônoma Autopilot da Tesla antes de cofundar a fabricante do ChatGPT, OpenAI, onde se especializou em aprendizado profundo e visão computacional.
“Se tivermos sucesso, será fácil para qualquer um aprender qualquer coisa, expandindo a educação tanto em alcance (um grande número de pessoas aprendendo algo) quanto em extensão (qualquer pessoa aprendendo uma grande quantidade de assuntos, além do que pode ser possível hoje sem ajuda)”, de acordo com Karpathy.
Revista: Treinamento vs. teste de dados em aprendizado de máquina