Dopo quasi ventisette anni, Jeff Dean lascia Google. Non è un dirigente qualunque: entrato nel 1999 come trentesimo dipendente dell’azienda, ha contribuito a costruire l’infrastruttura che ha reso Google il colosso che conosciamo, dai sistemi di indicizzazione della ricerca fino ai modelli multimodali di Gemini. Ora, insieme ad altri tre nomi di primissimo piano, si lancia in una nuova avventura chiamata Discovery Loop.
Ad accompagnarlo ci sono Sanjay Ghemawat, storico ingegnere e collaboratore di lunga data, Quoc Le, tra i fondatori di Google Brain, e Oriol Vinyals, figura chiave di DeepMind e del progetto Gemini. Un esodo che qualcuno ha paragonato all’ipotesi che Mick Jagger e Keith Richards abbandonassero i Rolling Stones per formare un nuovo gruppo. La società, costituita come public benefit corporation, si pone un obiettivo tanto ambizioso quanto affascinante, ovvero usare l’intelligenza artificiale per accelerare in modo radicale la ricerca scientifica.
Il cuore del progetto è l’automazione del metodo scientifico. L’idea è impiegare algoritmi capaci di avviare e ripetere migliaia di esperimenti in parallelo, riducendo quel collo di bottiglia rappresentato dalla lentezza dell’iterazione umana. Discovery Loop intende essere il primo cliente di sé stessa, e i primi cicli automatizzati serviranno a migliorare i propri algoritmi di apprendimento automatico, aprendo persino la strada al cosiddetto miglioramento ricorsivo, in cui è l’AI stessa a generare AI più potenti. Da lì, l’ambizione si estende alla progettazione di chip, alla biologia, alla scoperta di farmaci e alla scienza dei materiali.
Non mancano i sostenitori economici. Il round iniziale è co-guidato da Radical Ventures e Khosla Ventures, con la partecipazione di Kleiner Perkins, Lightspeed e Doerr Capital. Tra i finanziatori figura anche Alphabet, la casa madre di Google, che manterrà una quota nella nuova società.
L’automazione della scoperta scientifica è un sogno coltivato da anni, finora rimasto in gran parte sperimentale. Se Discovery Loop mantenesse le promesse, potrebbe comprimere in mesi processi che oggi richiedono decenni. Ma rimane aperta una questione delicata: quando la macchina genera ipotesi, sperimenta e migliora se stessa, quale ruolo conserva il ricercatore umano? La risposta plasmerà il prossimo decennio dell’innovazione.
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