📰 重點摘要

舒米德胡伯（Juergen Schmidhuber）是被視為人工智慧先驱的研究者，近日宣布將加入東京AI新創公司Sakana AI，出任首席科學顧問一職。他將領導一個聚焦於「遞迴式自我改進」（recursive self-improvement）的研究團隊，這項技術路線的核心概念是讓AI系統能夠持續分析並改寫自身的運作機制與演算法，理論上可實現能力隨時間自我強化、逐步逼近甚至超越人類設計者所能達到的水準，被視為邁向通用人工智慧（AGI）的關鍵路徑之一。Sakana AI由前Google員工於日本東京創立，公司將此次延攬舒米德胡伯視為其吸引頂尖人才能力的重要證明，也是該公司持續強化自身在AI基礎研究領域競爭力的策略之一。舒米德胡伯長年在深度學習領域深耕，其早期研究被認為對現今生成式AI技術的發展奠定重要基礎，此次加入亞洲新創公司、而非繼續留在歐美既有的大型AI實驗室，也被視為日本在全球AI人才爭奪戰中一次具指標性的斬獲。原文摘要並未提供更多關於其具體職責範圍、團隊規模或研究時程的細節，詳細內容請見原文連結。

💬 JudyAI Lab 觀點

舒米德胡伯離開歐美大型實驗室,加入東京新創Sakana AI擔任首席科學顧問,讓「遞迴式自我改進」這個邁向AGI的技術路徑重新被放上檯面。

在我們看來,這件事反映兩個趨勢。第一,頂尖AI人才的流向不再只往矽谷集中,亞洲新創正用明確的研究方向而非單純資金,吸引深度學習奠基者級別的研究者加入。第二,遞迴式自我改進代表AI研究正從「由人類設計演演算法」轉向「讓AI持續分析並改寫自己的運作機制」,對做AI產品的人來說,這提醒未來的系統可能不再只是被動接受更新,而是逐步參與自身的迭代與強化。

值得持續追蹤Sakana AI後續公佈的具體研究進展,看這條路徑最終停留在論文層次,還是真的能落地成可驗證的能力提升。

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