مقابلات
دениس إيغناتوفيتش، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي المشارك لشركة Imandra – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
دениس إيغناتوفيتش، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي المشارك لشركة Imandra، لديه أكثر من عقد من الخبرة في مجال التداول، وإدارة المخاطر، والنمذجة الكمية، وتصميم أنظمة التداول المعقدة. قبل تأسيس شركة Imandra، كان يقود مكتب التداول المركزي لإدارة المخاطر في بنك ديوتشه بانك في لندن، حيث أدرك الدور الحاسم الذي يمكن أن تلعبه الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي. ساهمت رؤاه خلال هذه الفترة في تشكيل مجموعة من المنتجات المالية لشركة Imandra. وقد ساهم ديني في مجال المنطق الحسابي لمنصات التداول المالية من خلال براءات اختراع عديدة. يحمل درجة الماجستير في العلوم المالية من مدرسة لندن للاقتصاد ودرجات في علوم الحاسوب والمالية من جامعة تكساس في أوستن.
(DB )Imandra هو محرك استدلال قوي مدعوم بالذكاء الاصطناعي، يستخدم الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزى لتحسين وتنسيق الخوارزميات المعقدة، خاصة في مجال التداول المالي وأنظمة البرمجيات. من خلال الجمع بين المنطق الرمزي والتعلم الآلي، يعزز السلامة والامتثال والكفاءة، مما يساعد المؤسسات على تقليل المخاطر وتحسين الشفافية في اتخاذ القرارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
ما الذي ألهمك أنت والدكتور جرانت باسمور لتأسيس شركة Imandra، وكيف أثرت خلفيتكما على رؤية الشركة؟
بعد التخرج، دخلت في مجال التداول الكمية وانتقلت إلى لندن. كما قام جرانت بدراسة الدكتوراه في إدنبرة ثم انتقل إلى كامبريدج للعمل على تطبيقات المنطق الآلي لتحليل سلامة أنظمة الطيار الآلي (خوارزميات معقدة تتضمن حسابات غير خطية). في عملي، تعاملت أيضًا مع خوارزميات معقدة تحتوي على حسابات غير خطية كثيرة، ودرنا إلى أن هناك صلة عميقة بين هذه الحقول. كانت الطريقة التي كان يتم بها إنشاء هذه الخوارزميات في مجال المالية مشكلة حقيقية (كما أبرزت العديد من القصص الإخبارية المتعلقة بـ “عثرات الخوارزمية”). لذلك، قررنا تغيير ذلك من خلال تمكين مهندسي المالية بأدوات منطقية آلية لجلب تقنيات علمية صارمة إلى تصميم وتنمية البرمجيات. ومع ذلك، ما أنشأناه في النهاية كان محايدًا للصناعة.
يمكنك أن تفسر ما هو الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي وكيف يختلف عن النهج التقليدية للذكاء الاصطناعي؟
مجال الذكاء الاصطناعي يحتوي على منطقتين رئيسيتين (بشكل تقريبي): الإحصائية (التي تشمل نماذج اللغة الكبيرة) والرمزية (أو المنطق الآلي). الذكاء الاصطناعي الإحصائي رائع في تحديد الأنماط والترجمة باستخدام المعلومات التي تعلمها من البيانات التي تم تدريبه عليها. ومع ذلك، فهو سيء في المنطق الرمزي. المنطق الآلي على العكس تمامًا – يُجبرك على أن تكون دقيقًا للغاية (من الناحية الرياضية) فيما تحاول القيام به، ولكنه يستخدم المنطق للتفكير بطريقة منطقية ومتسقة ولا يتطلب بيانات للتدريب. التقنيات التي تجمع بين هذه المناطق من الذكاء الاصطناعي تسمى “الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي”. أحد التطبيقات الشهيرة لهذا النهج هو مشروع AlphaFold من ديب مايند الذي فاز مؤخرًا بالجائزة النوبل.
ما الذي يميز شركة Imandra في قيادة ثورة الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي؟
هناك العديد من المنطقين الرمزيين رائعين هناك (معظمهم في الأكاديمية) يهدفون إلى فئات محددة (مثل طي البروتين)، ولكن شركة Imandra تمكن المطورين من تحليل الخوارزميات مع تلقائية غير مسبوقة، مما له تطبيقات أكبر وأوسع من تلك الأدوات.
كيف يزيل الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي التحديات الشائعة للذكاء الاصطناعي، مثل الوهم، ويعزز الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
باستخدام نهجنا، يتم استخدام نماذج اللغة الكبيرة لترجمة طلبات الإنسان إلى منطق رسمي، ثم يتم تحليلها بواسطة محرك الاستدلال مع سجل منطقي كامل. بينما قد تحدث أخطاء الترجمة عند استخدام نماذج اللغة الكبيرة، يتم تزويد المستخدم بتفسير منطقي لكيفية ترجمة الإدخالات ويمكن التحقق من التدقيق المنطقي بواسطة برنامج مفتوح المصدر من طرف ثالث. هدفنا النهائي هو جلب شفافية قابلة للتنفيذ، حيث يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تفسير منطقها بطريقة يمكن التحقق منها منطقيًا بشكل مستقل.
تستخدم شركة Imandra من قبل غولدمان ساكس وداربا، من بين آخرين. يمكنك أن تشاركنا بمثال حقيقي عن كيفية حل تقنيتك لمشكلة معقدة؟
(GS )مثال رائع عن التأثير الحقيقي لشركة Imandra هو الفوز بالمركز الأول في مسابقة UBS للمستقبل المالي (التفاصيل مع رمز شركة Imandra موجودة على موقعنا). أثناء إنشاء دراسة حالة لشركة UBS التي قامت بترميز وثيقة تنظيمية قدموها إلى لجنة الأوراق المالية والبورصات، اكتشفت شركة Imandra عيبًا أساسيًا ودقيقًا في وصف الخوارزمية. نشأ العيب من شروط منطقية دقيقة يجب تحقيقها لترتيب الأوامر داخل كتاب الأوامر – شيء كان من المستحيل على البشر اكتشافه “باليد”. منحت لنا البنك المركز الأول (من بين أكثر من 620 شركة حول العالم).
كيف أثرت خبرتك في بنك ديوتشه على تطبيقات شركة Imandra في الأنظمة المالية، وما هو أكثر حالة استخدام مؤثرة لاحظتها حتى الآن؟
في بنك ديوتشه، تعاملنا مع الكثير من الكود المعقد الذي اتخذ قرارات تداول آلية بناءً على مدخلات التعلم الآلي ومؤشرات المخاطر وغيرها. كما كان علينا، كأي بنك، الامتثال للعديد من اللوائح. ما أدركناه هو أن هذا، من الناحية الرياضية، كان مشابهًا جدًا لأبحاث جرانت حول سلامة أنظمة الطيار الآلي.
ما هي الصناعات التي ترى أنها تمتلك أكبر إمكانية للاستفادة من الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي؟
لقد رأينا AlphaFold يفوز بالجائزة النوبل، لذا دعونا نعتبر ذلك واحدًا… في النهاية، معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي سوف تستفيد بشكل كبير من استخدام الأساليب الرمزية، ولكننا نعمل حاليًا على وكلاء سوف نطلقهم قريبًا: تحليل الكود (ترجمة الكود المصدري إلى نماذج رياضية)، إنشاء نماذج صارمة من مواصفات اللغة الإنجليزية، والاستدلال حول نماذج SysML (لغة تستخدم لوصف الأنظمة في الصناعات الحساسة للسلامة) وتحسين العمليات التجارية.
تتميز شركة Imandra بتقنية التجزئة الإقليمية. يمكنك أن تفسر كيف تعمل هذه الميزة وأهميتها في حل المشكلات المعقدة؟
سؤال يفكر فيه كل مهندس عند كتابة البرمجيات هو “ما هي الحالات الحدية؟”. عندما يكون دورهم هو اختبار الجودة وهم بحاجة إلى كتابة حالات اختبار أو كتابة الكود وهم يفكرون فيما إذا قاموا بتنفيذ المتطلبات بشكل صحيح. شركة Imandra تجلب الدقة العلمية للاجابة على هذا السؤال – تعامل الكود كنموذج رياضي وتحليل جميع الحالات الحدية بشكل رمزي (مع إنتاج برهان حول إكمال الغطاء). هذه الميزة تستند إلى تقنية رياضية تسمى “التجزئة الجبرية الأسطوانية”، والتي قمنا بتعزيزها إلى الخوارزميات بشكل عام. لقد أنقذت ساعات لا حصر لها لعملائنا في مجال المالية وكشفت عن أخطاء حرجة. الآن، نحن نrought هذه الميزة إلى مهندسي كل مكان.
كيف تدمج شركة Imandra مع نماذج اللغة الكبيرة، وما هي القدرات الجديدة التي تفتحها هذه التكاملات للذكاء الاصطناعي التوليدي؟
نماذج اللغة الكبيرة وشركة Imandra تعمل معًا لترجمة المدخلات البشرية إلى منطق رسمي، ثم تحليلها وعودة الإخراج بطريقة سهلة الفهم. نستخدم إطارات وكلاء (مثل Langgraph) لتنسيق هذا العمل وتقديم التجربة كوكيل يمكن لعملائنا استخدامه مباشرة أو دمجه في تطبيقاتهم أو وكلائهم. هذا Flux العمل يعالج العديد من تحديات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي فقط ويمتد تطبيقها إلى ما وراء البيانات التدريبية السابقة.
ما هو رؤيتك الطويلة الأمد لشركة Imandra، وكيف ترى أنها ستغير تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات؟
نعتقد أن تقنيات الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي ستكون الأساس الذي يفتح الطريق لنا لتحقيق وعد الذكاء الاصطناعي. التقنيات الرمزية هي المكون المفقود لأغلب التطبيقات الصناعية للذكاء الاصطناعي ونحن متحمسون لأننا في طليعة هذا الفصل التالي من الذكاء الاصطناعي.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Imandra.
