Binny Gill, grunnlegger og administrerende direktør i Kognitos – Intervjuserie

Binny Gill har en variert og omfattende arbeidserfaring som spenner over flere roller og selskaper. Binny er for tiden grunnlegger og administrerende direktør i Kognitoer, et selskap som fokuserer på å gjøre programmering tilgjengelig og gjøre det mulig for virksomheter å optimalisere driften og kundeopplevelsene sine.

Binnyer en produktiv oppfinner innen informatikk, med nærmere 100 patenter, og mener at flere mennesker trenger å kunne instruere datamaskiner i naturlig språk.

Kan du dele opprinnelseshistorien bak Kognitos?

Under pandemien bestemte sønnen min seg for å lage tic-tac-toe-spillet i Python. Han bygde den på et par dager, og jeg var en stolt pappa. Imidlertid våknet jeg dagen etter og innså at jeg hadde laget det samme spillet på omtrent like lang tid for 30 år siden. Jeg var på samme alder da. Det gikk opp for meg at programmering ikke har blitt enklere i løpet av tiårene. Alt vi har gjort er å få flere mennesker til å forstå programmering.

Jeg dro tilbake for å utfordre sønnen min til å skrive et annet program. Denne gangen for å finne ut om et tall er primtall eller ikke. Jeg fant meg selv i å prøve å lære programmering ved å si at han trengte å "tenke som en maskin". Det gikk ingen vei. Da skjønte jeg hva jeg gikk glipp av. Jeg lærte ham å først skrive "pseudokoden" (bare en forklaring på hva programmet vil gjøre, men med hans egne ord). Det var lett, det tok 5 minutter. Vi begynte å konvertere det til arbeidskode. Det var vanskelig for en førstegangsprogrammerer, og etter noen timer sa sønnen min at han ikke ville kode mer.

Jeg ble overrasket. Hvorfor var programmering så vanskelig selv etter 7 tiår med innovasjon og tusenvis av programmeringsspråk som ble oppfunnet? Jeg tilbød sønnen min at jeg skulle finne et språk som fungerer for ham. Han sa umiddelbart, "hvorfor kan ikke dette fungere?" — han pekte på pseudokoden han hadde skrevet på 5 minutter for primtallsproblemet. Jeg lo og sa: «Nei, det er bare notatene dine. Maskinen kan ikke forstå det”.

"Hvorfor kan det ikke være som Alexa?", sa han vantro. Og det var et lyspære-øyeblikk. Etter en lang stillhet ba jeg sønnen min om å ikke lære Python. Kognitos ble født.

Kan du dykke ned i plattformens indre funksjoner? Hvordan serverer Kognitos kunder?

Kognitos er verdens første automatiseringsplattform bygget utelukkende på engelsk. Vi har bygget en førsteklasses tolk for naturlig språk som forstår og utfører naturlig språkkode. Virkningen av dette er enorm ettersom nå alle bedriftsbrukere, enten det er svært tekniske utviklere, eller finansanalytikere, eller videregående uteksaminerte som behandler fakturaer, alle kan forstå og bruke det samme automatiseringsverktøyet.

Fra et forretningsperspektiv skjer påvirkningen på flere områder. Tiden som kreves for å bygge automatisering reduseres siden det ikke er nødvendig oversettelse fra engelske trinn til python eller andre kodespråk. Bedriftsbrukeren kan nå bruke sin spesifikke funksjonelle kunnskap til å håndtere unntak og lære Kognitos hvordan de skal håndtere fremtidige eksempler. Dette reduserer belastningen på IT. Og til slutt, compliance og IT er glade ettersom all data om hva både mennesker og AI gjorde er lagret på engelsk, så den er lett tilgjengelig etter behov.

Hva er noen av maskinlæringsalgoritmene som brukes, og hvilken del av prosessen er Generativ AI?

Kognitos kombinerer to grunnleggende teknologier for å levere en automatiseringsplattform som fungerer på samme måte som mennesker. Akkurat som mennesker har to sider av hjernen, en som er svært logisk, og en som bruker mønstergjenkjenning og intuisjon for å være kreativ, har Kognitos to sider. For det første er Kognitos bygget på vår patenterte tolk, verdens første til å "kjøre engelsk som kode". Tolken (den logiske siden) gir konsistensen, determinismen og reviderbarheten som trengs for å drive forretningsprosesser.

Vi kombinerer dette med LLM-er (den kreative siden), for å forbedre mulighetene og gjøre plattformen enda mer tilgjengelig for brukerne. Et eksempel på dette er med vår samtaleunntakshåndtering. Når det oppstår en feil (for eksempel mangler et dokument i en arbeidsflyt), mater Kognitos feilen til en LLM og instruerer den om å presentere feilen på en måte som forretningsbrukeren kan forstå den og svare på. Brukeren kan deretter svare på engelsk (som en samtale) og fortelle Kognitos hvordan han skal løse problemet. Vi bruker den beste modellen for hver situasjon, inkludert GPT 3.5, GPT 4, Palm 2 og andre. Ettersom bedriftsbrukeren håndterer unntak, lærer systemet av disse eksemplene, og ved hjelp av noen få prompteteknikker kan man raskt forstå hva bedriftsbrukeren gjør uten behov for omfattende opplæring, slik det pleide å være tilfelle med tradisjonelle AI-modeller.

Hvordan skiller Kognitos seg fra konkurranse? Hvordan brukes det på bedriftsnivå?

Kognitos skiller seg ut ved å fjerne behovet for høyt utdannede utviklere eller dataforskere, og dermed eliminere mye av vedlikeholdskostnadene innen automatisering. RPA-utviklere er ikke bare dyre, men også mangelvare. Dette resulterer i konkurransedyktige produkter (som først og fremst er bygget på tidlig 2000-talls teknologi), lange etterslep av uferdige prosjekter innen IT, programvare på sokkelen og høye vedlikeholdskostnader for det som allerede er implementert.

Fordi Kognitos demokratiserer automatisering ved å gjøre den tilgjengelig for alle på forretningsspråket engelsk, kan bedriftsbrukere nå bli involvert i automatiseringsprosessen. Organisasjoner vil kanskje fortsatt ha flere tekniske brukere til å bygge automatiseringene som en del av deres styringsprosess, men håndteringen av unntak flyttes til forretningsbrukerne som har fagkunnskapen til å håndtere dem. Dette reduserer kostnadene for all automatisering betraktelig, og skaper sterke ROI-tilfeller for automatiseringer som tidligere ikke var levedyktige med RPA. Som et resultat bruker bedrifter først og fremst Kognitos for prosesser som er høyvolum, repeterende, manuelle og inneholder mange unntak eller variasjoner. Vanligvis finnes disse prosessene i økonomi, regnskap, HR og forsyningskjede.

Hvordan påvirket bakgrunnen din innen skyprogramvare din visjon for Kognitos? Hva er overlappingsområdene mellom sky og generativ AI?

Min visjon er å bringe datakompetanse til massene – ikke ved å tvinge flere mennesker til å snakke maskinenes språk, men ved å oppgradere maskiner til å snakke menneskers språk. Hele livet har jeg brukt på å lære meg utallige dataspråk og har alltid følt at opplevelsen av programmering har vært suboptimal. Hvorfor kan ikke maskinen stille meg et enkelt spørsmål i stedet for å krasje midt i en lang automatisert prosess? Jeg tror at programmeringsparadigmet (det være seg sky eller prosessautomatisering eller AI) fundamentalt endrer seg i dag til naturlig språk.

Helt siden vi gikk fra hullkort og assembly-programmering til C, Fortran og Cobol, har det ikke vært noen grunnleggende forbedring i programmeringsspråk før nå. Vi beveger oss nå fra riket med presise språk for programmering av datamaskiner til upresise språk for programmering og deretter ved å bruke naturlige språk. Grunnen til at dette blir mulig nå er fordi maskiner endelig er i stand til å snakke tilbake til mennesket for å avklare intensjonen med programmet. Det er enormt og vil påvirke all informatikk (ikke bare skyen, men hver eneste programvare rundt oss). Jeg tror alle bedriftsapper nå vil bli skrevet på engelsk.

Hvordan prioriterer Kognitos menneskelig tilsyn mens de utnytter raske fremskritt innen AI?

I den industrielle tidsalderen bygde vi maskiner som var mye kraftigere enn oss og avlastet folk for manuelt arbeid. Nøkkelelementet for å gjøre det trygt var at vi mennesker hadde "rattet" i hånden for å kontrollere maskinen. Med de raske fremskritt av AI går vi nå inn i en æra da vi skal bygge maskiner som er mye kraftigere enn oss som vil avlaste oss for mentalt arbeid. Men hvor er vårt nye "ratt"?

Hos Kognitos tror vi at rattet er demokratiseringen av automatiseringsgjennomgang. Mens vi utnytter kreativiteten til LLM-er til å skrive automatiseringer, er det å gjøre det mulig for alle mennesker å vurdere disse automatiseringene nøkkelen til å forbli trygge og i kontroll. Ved å tilby en plattform der det maskinen planlegger å kjøre deterministisk uttrykkes i naturlig språk, gir Kognitos det meste av menneskeheten det sårt tiltrengte "rattet".

Akkurat som den menneskelige hjernen, er Kognitos-tolken dualistisk av natur (Logic + LLM). Logikk er motgiften mot hallusinasjoner, og ved å bygge LLM-laget på toppen av den logiske tolken, er Kognitos i stand til å håndheve valideringer på en deterministisk måte etter ethvert LLM-basert trinn som krever gjennomgang. Videre, som et stateful system, registrerer Kognitos-plattformen hver handling av både mennesket og AI på engelsk, og er dermed et 100 % reviderbart og whitebox AI-system.

For øyeblikket foregår de fleste forretningsaktiviteter via datamaskiner og mobile enheter. Hva må endres før bedrifter virkelig omfavner nye teknologier som utvidet virkelighet og virtuell virkelighet?

Når vi går inn i æraen der maskiner består Turing-testen, vil alle de tradisjonelle grensesnittene som ble oppfunnet fordi maskinene ikke kunne forstå mennesker direkte, demonteres. Allerede foretrekker jeg å ikke åpne apper på smarttelefonen min hvis Alexa eller Siri kan gjøre jobben for meg. Human-Computer Interface design vil vike plass for Human-Human Interfaces for maskiner. Så jeg ser for meg at alle dra-og-slipp- og menybaserte grensesnitt viker for naturlige språkbaserte grensesnitt.

For å svare på spørsmålet om utvidet og virtuell virkelighet vil bli omfavnet av bedrifter – vi må først se det skje i forbrukerverdenen. Hvis det ikke skjer på kjøkkenet vårt hjemme, er det lite sannsynlig at det skjer i stor skala i bedrifter. Det jeg forutser er en revolusjon innen robotikk etter revolusjonen innen Generativ AI. Disse robotene vil være grensesnittet til maskiner både hjemme og i bedrifter. Mennesker liker å holde ting ekte.

Hva forventer du blir det neste store gjennombruddet innen AI?

Oppfinnelsen av kunstig generell intelligens (AGI) som kan lære å utføre enhver intellektuell oppgave som mennesker kan utføre kan skje, men som samfunn bør vi fraråde det. Jeg favoriserer oppfinnelsen av en samling av ANI-modeller (Artificial Narrow Intelligence) som vil hjelpe menneskeheten i trange oppgaver. Ved å kombinere disse ANI-modellene via et logisk og reviderbart system kan vi imidlertid oppnå monumentale oppgaver mens vi fortsatt har kontroll over hele prosessen.

Hva er din visjon for fremtidige fremskritt innen automatisering av forretningsprosesser?

Menneskets rolle i bedrifter kommer til å endre seg dramatisk. Første forretningsprosessinformasjon som i folks hoder vil bli oversatt til maskinkode ved hjelp av naturlige språkplattformer som Kognitos. Når prosessene er i maskinen, ved å kjøre disse prosessene, vil maskinen begynne å bygge en forretningsjournal over alt som skjer i virksomheten. Det skaper en skattekiste av data som virkelig fanger essensen av enhver virksomhet.

Til slutt vil overmenneskelige smale intelligensmodeller styre hvert aspekt av en virksomhet (fra markedsføring til salg til engineering). Det "talentet" vil aldri forlate virksomheten lenger. Mennesker vil kun ha en gjennomgang - nesten lovgivende rolle. Menneskene vil godkjenne nye retningslinjer og ta stilling til etiske spørsmål og ta ansvar for forretningshandlinger. Imidlertid vil det meste av virksomheten utføres av maskiner.

Er det noe annet du vil dele om Kognitos?

Hos Kognitos bryr vi oss dypt om menneskehetens fremtidige sikkerhet i nærvær av overmenneskelig intelligens. Den kollektive kraften til mennesker i dag kommer til uttrykk gjennom maskinene vi har bygget. Disse maskinene, det være seg fabrikker eller biler eller krigsmaskiner, styres av datamaskiner. I dag skriver Generative AI programmer for å kontrollere disse maskinene. Og disse programmene er uttrykt på tradisjonelle dataspråk, og det er vanskelig å overbevise oss selv om at det ikke vil være noen skjevheter eller hallusinasjoner som sniker seg inn i de genererte programmene. Den eneste måten å holde oss trygge på er å gå gjennom alle disse programmene. Gjennomgang av tradisjonelle programmeringsspråk krever imidlertid utviklere, og vi har ikke nok av dem i verden.

Vi lever for tiden i den mørke tidsalder av datakunnskaper, med 1 av 200 personer som kan gjennomgå hvilken som helst kode. Ved å endre språket for automatisering til engelsk, vil Kognitos tillate at 100x-automatiseringer kan gjennomgås av mennesker, forsterke gjennomgangsbåndbredden til mennesker i størrelsesordener og holde mennesker tryggere i nærvær av supermenneskelig AI.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Kognitoer.