Binny Gill、Kognitos 創設者兼 CEO – インタビュー シリーズ

Binny Gill は、複数の役割や企業にまたがる多様かつ広範な職歴を持っています。 ビニーは現在、 コグニトスは、プログラミングを利用しやすくし、企業が業務と顧客エクスペリエンスを最適化できるようにすることに重点を置いた企業です。

ビニー彼は 100 件近くの特許を取得しているコンピューター サイエンスの多作の発明家であり、より多くの人が自然言語でコンピューターに指示できるようにする必要があると考えています。

コグニトスの誕生の経緯を教えていただけますか?

パンデミックの最中、息子は Python で三目並べのゲームを作ることにしました。 彼は数日でそれを作りました、そして私は誇りに思った父親でした。 しかし、翌日目が覚めると、30年前にも同じゲームをほぼ同じ時間かけて作っていたことに気づきました。 当時私も同い年でした。 何十年経ってもプログラミングは決して簡単になっていないことに気づきました。 私たちが行ったことは、より多くの人間にプログラミングを理解させることだけです。

私は息子に別のプログラムを書くように挑戦するために戻ってきました。 今回は数値が素数かどうかを調べます。 私は、「機械のように考える」必要があると言ってプログラミングを教えようとしていた自分に気づきました。 それはどこにも行きませんでした。 それから私は自分に何が欠けているかに気づきました。 私は彼に、最初に「疑似コード」（プログラムが何をするのかを彼自身の言葉で説明したもの）を書くように教えました。 5分もかからず簡単でした。 私たちはそれを実用的なコードに変換し始めました。 初めてのプログラマーにとっては大変で、数時間後に息子はもうコーディングしたくないと言っていました。

私はびっくりしました。 7 年にわたる革新と何千ものプログラミング言語が発明されたにもかかわらず、なぜプログラミングはこれほど難しいのでしょうか? 私は息子に、「息子に合った言語を見つけてあげる」と申し出ました。 彼はすぐに「なぜこれがうまくいかないのですか？」と言いました。 — 彼は素数問題のために 5 分で書いた疑似コードを指していました。 私は笑って言いました。「いいえ、それは単なるあなたのメモです。 機械はそれを理解できません。」

「どうしてアレクサみたいにできないの？」と彼は信じられない様子で言った。 それはまさに電球のような瞬間でした。 長い沈黙の後、私は息子にPythonを学ばないように言いました。 コグニトスが誕生しました。

プラットフォームの内部の仕組みに飛び込むことはできますか? Kognitos はどのように顧客に対応していますか?

Kognitos は、完全に英語で構築された世界初の自動化プラットフォームです。 私たちは、自然言語コードを理解して実行する、これまでに類のない自然言語インタープリターを構築しました。 高度な技術を備えた開発者、財務アナリスト、請求書を処理する高校卒業生など、すべてのビジネス ユーザーが同じ自動化ツールを理解して使用できるようになったため、この影響は非常に大きくなります。

ビジネスの観点から見ると、影響はいくつかの領域に発生します。 英語のステップを Python または他のコーディング言語に翻訳する必要がないため、自動化の構築に必要な時間が短縮されます。 ビジネス ユーザーは、特定の機能知識を使用して例外を処理し、今後の例を処理する方法を Kognito に教えることができるようになりました。 これにより、IT 部門の負担が軽減されます。 そして最後に、人間と AI の両方が行ったことに関するデータはすべて英語で保存されるため、必要に応じて簡単にアクセスできるため、コンプライアンスと IT は満足しています。

使用されている機械学習アルゴリズムにはどのようなものがありますか?また、生成 AI はプロセスのどの部分ですか?

Kognitos は XNUMX つの基本テクノロジーを組み合わせて、人間と同じように機能する自動化プラットフォームを提供します。 人間の脳には XNUMX つの側面があり、XNUMX つは高度に論理的で、もう XNUMX つはパターン認識と直感を使って創造的に活動するのと同じように、コグニトスにも XNUMX つの側面があります。 まず、Kognitos は、世界初の「英語をコードとして実行する」特許取得済みのインタープリターに基づいて構築されています。 インタプリタ (論理側) は、ビジネス プロセスの運用に必要な一貫性、決定性、監査可能性を提供します。

これを LLM (クリエイティブ側) と組み合わせて、その機能を強化し、ユーザーにとってプラットフォームをさらに親しみやすいものにします。 この一例は、会話型の例外処理です。 エラーが発生すると (たとえば、ワークフローでドキュメントが欠落しているなど)、Kognitos はそのエラーを LLM にフィードし、ビジネス ユーザーが理解して応答できる方法でエラーを表示するように指示します。 その後、ユーザーは英語で (会話のように) 応答し、Kognitos に問題の解決方法を伝えることができます。 GPT 3.5、GPT 4、Palm 2など、状況に応じて最適なモデルを採用しています。 ビジネス ユーザーが例外を処理するとき、システムはこれらの例から学習し、いくつかのプロンプト手法を使用することで、従来の AI モデルの場合のように大規模なトレーニングを必要とせずにビジネス ユーザーの動作をすぐに理解できます。

Kognitos は競合他社とどのように差別化を図っているのでしょうか? エンタープライズレベルではどのように使用されますか?

Kognitos は、高度な訓練を受けた開発者やデータ サイエンティストの必要性を排除し、そうすることで自動化におけるメンテナンス コストの多くを削減することで差別化を図っています。 RPA開発者は高価であるだけでなく、人材も不足しています。 その結果、競争力のある製品 (主に 2000 年代初頭のテクノロジに基づいて構築されている)、IT 分野の未完了プロジェクトの長い未完了、ソフトウェアが棚にあり、すでに実装されているものの高額なメンテナンスコストが発生します。

Kognitos は、ビジネス言語である英語で誰もが自動化にアクセスできるようにすることで自動化を民主化しているため、ビジネス ユーザーが自動化プロセスに参加できるようになりました。 組織は依然として、ガバナンス プロセスの一環として、より多くの技術ユーザーに自動化を構築してもらいたいと考えているかもしれませんが、例外の処理は、例外を処理するための主題知識を持つビジネス ユーザーに移ります。 これにより、すべての自動化のコストが大幅に削減され、これまで RPA では実現できなかった自動化に対する強力な ROI のケースが生まれます。 その結果、企業は主に、大量、反復的、手動で多くの例外やバリエーションを含むプロセスに Kognito を使用します。 一般に、これらのプロセスは財務、会計、人事、サプライ チェーンで見られます。

クラウド ソフトウェアに関するあなたの経歴は、Kognitos に対するあなたのビジョンにどのような影響を与えましたか? クラウドと生成 AI の間で重複する領域は何ですか?

私のビジョンは、より多くの人間に機械の言語を話すように強制するのではなく、人間の言語を話せるように機械のスキルを向上させることによって、大衆にコンピューター リテラシーをもたらすことです。 私はこれまでの人生を通じて、無数のコンピューター言語の学習に費やしてきましたが、プログラミングの経験は最適ではないと常に感じてきました。 なぜマシンは、長い自動化プロセスの途中でクラッシュするのではなく、簡単な質問をすることができないのでしょうか? 私は、プログラミングのパラダイム (クラウドであれ、プロセス自動化や AI であれ) は今日、根本的に自然言語に移行していると信じています。

パンチカードとアセンブリプログラミングから C、Fortran、Cobol に移行して以来、現在に至るまでプログラミング言語には根本的な改善はありません。 私たちは現在、コンピューターをプログラミングするための正確な言語の領域から、自然言語を使用するプログラミングのための不正確な言語へと移行しつつあります。 なぜこれが可能になったのかというと、機械がついに人間に話しかけてプログラムの意図を明確にすることができるようになったからだ。 これは巨大で、コンピューター サイエンス全体 (クラウドだけでなく、私たちの周りのすべてのソフトウェア) に影響を与えるでしょう。 ビジネスアプリはすべて英語で書かれるようになるのではないかと思います。

Kognitos は AI の急速な進歩を活用しながら、人間の監視をどのように優先しているのでしょうか?

工業化時代、私たちは自分たちよりもはるかに強力な機械を作り、人々を肉体労働から解放しました。 安全を確保するための重要な要素は、私たち人間が機械を制御するための「ハンドル」を手に持っていたことでした。 AIの急速な進歩により、私たちは人間よりもはるかに強力な機械を作り、頭脳労働から解放される時代を迎えています。 しかし、私たちの新しい「ハンドル」はどこにあるのでしょうか?

Kognitos では、ステアリングホイールは自動化レビューの民主化であると信じています。 私たちは LLM の創造性を利用して自動化を作成しますが、すべての人間がそれらの自動化をレビューできるようにすることが、安全で制御された状態を維持するための鍵となります。 コグニトスは、マシンが決定的に実行する計画を自然言語で表現するプラットフォームを提供することで、人類のほとんどに必要とされている「ハンドル」を与えています。

人間の脳と同じように、Kognitos インタプリタは本質的に二元論的です (ロジック + LLM)。 ロジックは幻覚に対する解毒剤であり、論理インタプリタの上に LLM 層を構築することで、Kognitos は、レビューが必要な LLM ベースのステップの後に、決定論的な方法で検証を強制することができます。 さらに、Kognitos プラットフォームはステートフル システムであるため、人間と AI の両方のあらゆるアクションを英語で記録するため、100% 監査可能なホワイトボックス AI システムとなります。

現在、ほとんどのビジネス活動はコンピューターとモバイルデバイスを介して行われています。 企業が拡張現実や仮想現実などの新しいテクノロジーを真に受け入れる前に、何を変える必要があるでしょうか?

機械がチューリングテストに合格する時代が到来すると、機械が人間を直接理解できないために発明された従来のインターフェースはすべて解体されることになります。 Alexa や Siri が代わりにやってくれるなら、私はすでにスマートフォンでアプリを開きたくありません。ヒューマン コンピューター インターフェイスの設計は、機械のヒューマン ヒューマン インターフェイスに取って代わられるでしょう。したがって、私はすべてのドラッグ アンド ドロップおよびメニュー ベースのインターフェイスが自然言語ベースのインターフェイスに取って代わられると予想しています。

拡張現実と仮想現実が企業に受け入れられるかどうかという質問に答えるには、まず消費者の世界でそれが起こるのを見る必要があります。 家庭のキッチンで起きていないのであれば、企業で大規模に起こる可能性は低いでしょう。 私が予測しているのは、生成 AI の革命に続くロボット工学の革命です。 これらのロボットは、家庭と企業の両方のマシンへのインターフェースとなるでしょう。 人間は物事を現実のままにしておくのが好きです。

AI における次の大きな進歩は何だと思いますか?

人間が実行できるあらゆる知的作業を学習して達成できる汎用人工知能 (AGI) の発明が起こるかもしれませんが、社会として私たちはそれを阻止すべきです。 私は、人類の狭いタスクを支援する ANI (狭い範囲の人工知能) モデルのコレクションの発明を支持します。 ただし、論理的で監査可能なシステムを介してこれらの ANI モデルを組み合わせることで、プロセス全体を制御しながら、膨大なタスクを達成できます。

ビジネスプロセス自動化における将来の進歩についてのビジョンは何ですか?

ビジネスにおける人間の役割は劇的に変化するでしょう。 人々の頭の中にある最初のビジネスプロセス情報は、Kognitos のような自然言語プラットフォームを使用してマシンコードに翻訳されます。 プロセスがマシンに組み込まれると、それらのプロセスを実行することによって、マシンはビジネス内で発生するすべてのビジネス ジャーナルの作成を開始します。 これにより、あらゆるビジネスの本質を真に捉えるデータの宝庫が生まれます。

最終的には、超人的な狭い知能モデルがビジネスの各側面 (マーケティングから販売、エンジニアリングまで) を実行するようになるでしょう。 その「才能」がビジネスから消えることはもうありません。 人間は審査のみを行い、ほぼ立法の役割を果たします。 人間は新しいポリシーを承認し、倫理的な問題を決定し、ビジネス上の行動に責任を負います。 しかし、企業の業務のほとんどは機械によって行われることになります。

Kognitos について他に共有したいことはありますか?

コグニトスでは、超人的な知性の存在下での人類の将来の安全を深く懸念しています。 今日の人間の総合力は、私たちが構築した機械を通じて表現されています。 工場であれ、自動車であれ、戦争機械であれ、それらの機械はコンピューターによって制御されています。 現在、Generative AI はこれらのマシンを制御するプログラムを作成しています。 そして、それらのプログラムは伝統的なコンピューター言語で表現されており、生成されたプログラムにバイアスや幻覚が入り込まないということを納得させるのは困難です。 自分自身の安全を守る唯一の方法は、これらのプログラムをすべて見直すことです。 しかし、従来のプログラミング言語を見直すには開発者が必要ですが、世界にはその開発者が十分ではありません。

私たちは現在、コンピューター リテラシーの暗黒時代に生きており、コードをレビューできる人は 1 人に 200 人です。 オートメーションの言語を英語に変更することで、Kognitos は人間による 100 倍のオートメーションのレビューを可能にし、人間のレビュー帯域幅を桁違いに拡大し、超人間的な AI の存在下で人間の安全を確保します。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい読者は、こちらをご覧ください。 コグニトス.