데니스 이그나토비치, 이만드라 공동 창립자 및 공동 CEO – 인터뷰 시리즈

데니스 이그나토비치, 이만드라 공동 창립자 및 공동 CEO는 거래, 위험 관리, 정량적 모델링, 복잡한 거래 시스템 설계에 10년 이상의 경험을 가지고 있습니다. 이만드라를 공동 창립하기 전에 그는 런던의 도이체 방크에서 중앙 위험 거래 책임자로 일했으며, 이 기간 동안 그는 금융 부문에서 AI가 할 수 있는 중요한 역할을 인식했습니다. 그의 통찰력은 이만드라의 금융 제품군을 형성하는 데 도움이 되었습니다. 데니스의 기여는 금융 거래 플랫폼을 위한 계산적 논리에 대한 특허를 포함합니다. 그는 런던 경제 대학에서 금융 석사 학위를 취득했으며, 텍사스 오스틴 대학교에서 컴퓨터 과학 및 금융 학위를 취득했습니다.

이만드라는 신경-기호적 AI를 사용하여 복잡한 알고리즘의 검증과 최적화를 자동화하는 AI 기반 추론 엔진입니다. 기호적 추론과 기계 학습을 결합하여 안전성, 규정 준수, 효율성을 향상시키며, 기관이 AI 기반 의사 결정에서 위험을 줄이고 투명성을 높이는 데 도움이 됩니다.

당신과 그랜트 패스모어 박사가 이만드라를 공동 창립하도록 영감을 주었던 것은 무엇이며, 어떻게 당신들의 배경이 회사의 비전을 형성하게 되었나요?

대학을 졸업하고 나는 정량적 거래에 입사하여 런던으로 갔습니다. 그랜트는 에딘버러에서 박사 학위를 취득한 후 캠브리지로 가서 자동화된 논리적 추론의 응용 프로그램을 연구했습니다. 나는 복잡한 알고리즘을 다루는 작업에서 그랜트와 비슷한 문제를 접했습니다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 자동화된 논리적 도구를 개발했습니다. 그러나 우리가 개발한 기술은 산업에 특화되지 않았습니다.

신경-기호적 AI란 무엇이며, 어떻게 전통적인 AI 접근 방식과 다릅니다?

AI 분야는 대략 두 가지 영역으로 나눌 수 있습니다: 통계적 AI와 기호적 AI입니다. 통계적 AI는 패턴 인식과 번역에 매우优秀하지만, 논리적 추론에는 부족합니다. 기호적 AI는 매우 정교한 추론을 가능하게 하지만, 데이터를 필요로 하지 않습니다. 이러한 두 가지 영역을 결합한 기술을 신경-기호적 AI라고 합니다. 알파폴드 프로젝트는 이러한 접근 방식을 사용하여 노벨상을 수상했습니다.

이만드라가 신경-기호적 AI 혁명을 주도하는 데 무엇이 다른가요?

다른 기호적 추론 도구는 특정 분야에만 집중하지만, 이만드라는 개발자들이 알고리즘을 분석할 수 있는 자동화된 도구를 제공하여 더广泛한 적용 범위를 가지고 있습니다.

이만드라의 자동 추론은 어떻게 공통의 AI 문제를 제거하고, AI 시스템에 대한 신뢰를 향상시킵니까?

우리의 접근 방식에서는 인간의 요청을 형식적 논리로 번역하고, 추론 엔진이 이를 분석하여 완전한 논리적 감사 트레이스를 제공합니다. 번역 오류가 발생할 수 있지만, 사용자는 논리적 감사 결과를 확인할 수 있습니다. 우리의 궁극적인 목표는 행동 가능한 투명성을 제공하여 AI 시스템이 독립적으로 논리적으로 검증 가능한 방식으로 추론을 설명할 수 있도록 하는 것입니다.

이만드라는 골드만 삭스와 DARPA를 포함한 여러 기관에서 사용되고 있습니다. 실제 예를 들어서 이만드라의 기술이 복잡한 문제를 어떻게 해결했는지 설명해 주시겠습니까?

이만드라의 실제 예는 UBS 미래 금융 챌린지에서 1등을 차지한 것입니다. 우리는 규제 문서를 분석하여 알고리즘의 기본적인 결함을 발견했습니다. 이는 인간이 수동으로 обнаруж하기 어려운 문제였습니다. 은행은 우리에게 1등을 수상했습니다.

당신의 도이체 방크 경험은 이만드라의 금융 시스템 적용에 어떻게 영향을 주었으며, 지금까지 가장 영향력 있는 사용 사례는 무엇입니까?

도이체 방크에서 나는 복잡한 알고리즘과 기계 학습 입력을 다루는 작업을 했습니다. 그랜트와 나는 이러한 문제를 해결하기 위해 자동화된 논리적 도구를 개발했습니다. 그러나 우리가 개발한 기술은 산업에 특화되지 않았습니다.

금융을 넘어서서, 어떤 산업이 신경-기호적 AI의 잠재력을 가장 많이 발휘할 수 있을까요?

알파폴드가 노벨상을 수상했으므로, 이는 하나의 예입니다. 궁극적으로, 대부분의 AI 응용 프로그램은 기호적 방법을 사용하여 크게 혜택을 받을 것입니다. 우리는 코드 분석, 영어 프로세pecs에서 엄격한 모델 생성, 안전-critical 산업에서 SysML 모델에 대한 추론, 비즈니스 프로세스 자동화 등에 대한 에이전트를 개발 중입니다.

이만드라의 지역 분할은 새로운 기능입니다. 어떻게 작동하며, 복잡한 문제를 해결하는 데 어떤 의미가 있습니까?

엔지니어가 소프트웨어를 작성할 때 가장 중요한 질문은 “어떤 에지 케이스들이 있는가?”입니다. 이만드라는 이 질문에 대한 과학적答案을 제공하여 코드의 모든 에지 케이스를 분석하고 완전한 커버리지에 대한 증명을 생성합니다. 이 기능은 알고리즘을 대규모로 분석하여 крит적인 오류를 발견하는 데 도움이 됩니다.

이만드라는 대규모 언어 모델과 어떻게 통합되며, 이는 생성적 AI에 어떤 새로운 기능을 제공합니까?

이만드라는 인간의 입력을 형식적 논리로 번역하고, 추론 엔진이 이를 분석하여 완전한 논리적 감사 트레이스를 제공합니다. 우리는 Langgraph와 같은 에이전트 프레임워크를 사용하여 이 작업을 오케스트레이션하고, 사용자에게 직접적인 경험을 제공합니다. 이 심비오틱 워크플로는 LLM-ONLY AI 도구의 많은 문제를 해결하고, 이전에 본 적 없는 훈련 데이터를 넘어선 응용 프로그램을 제공합니다.

이만드라의 장기적인 비전은 무엇이며, 어떻게 AI 응용 프로그램을 산업 전반에 걸쳐 변革시킬 수 있을까요?

우리는 신경-기호적 기술이 AI의 약속을 실현하는 데 필요한 기반을 제공할 것이라고 생각합니다. 기호적 기술은 대부분의 산업 응용 프로그램에서 AI의缺失 요소입니다. 우리는 이 다음 AI 장의 최전선에 서 있는 것을 기대합니다.

이 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 이만드라를 방문해 주시기 바랍니다.