Binny Gill, Основатель и Генеральный директор Kognitos – Серия интервью

Binny Gill имеет разнообразный и обширный опыт работы, охватывающий множество ролей и компаний. В настоящее время Binny является Основателем и Генерального директора Kognitos, компании, которая фокусируется на том, чтобы сделать программирование доступным и позволить бизнесу оптимизировать свои операции и опыт взаимодействия с клиентами.

Binny является плодовитым изобретателем в области компьютерных наук, с почти 100 патентами, и считает, что больше людей должны уметь инструктировать компьютеры на естественном языке.

Не могли бы вы рассказать историю создания Kognitos?

Во время пандемии мой сын решил создать игру в крестики-нолики на Python. Он построил ее за пару дней, и я был гордым папой. Однако на следующий день я проснулся и понял, что я сделал ту же игру примерно за то же время 30 лет назад. Мне было то же самое количество лет. Мне стало ясно, что программирование не стало проще за десятилетия. Все, что мы сделали, – это сделали так, чтобы больше людей понимали программирование.

Я вернулся к вызову моего сына, чтобы написать еще одну программу. На этот раз, чтобы узнать, является ли число простым или нет. Я обнаружил, что я пытаюсь преподавать программирование, говоря ему, что ему нужно “думать как машина”. Это не привело к успеху. Затем я понял, чего мне не хватало. Я научил его сначала написать “псевдокод” (просто объяснение того, что программа будет делать, но на его собственном языке). Это было легко, заняло 5 минут. Мы начали преобразовывать его в рабочий код. Это было трудно для первого программиста, и после нескольких часов мой сын сказал, что он не хочет больше программировать.

Я был поражен. Почему программирование было так трудно, даже после 7 десятилетий инноваций и изобретения тысяч языков программирования? Я предложил моему сыну, что я найду язык, который сработает для него. Он сразу сказал: “Почему это не может работать?” – он указывал на псевдокод, который он написал за 5 минут для проблемы простого числа. Я засмеялся и сказал: “Нет, это просто твои заметки. Машина не может понять это”.

“Почему это не может быть как Alexa?”, – сказал он с изумлением. И это был момент озарения. После долгого молчания я сказал своему сыну, чтобы он не учился Python. Kognitos родился.

Не могли бы вы рассказать о внутренней работе платформы? Как Kognitos обслуживает своих клиентов?

Kognitos – это первая в мире платформа автоматизации, построенная полностью на английском языке. Мы создали уникальный интерпретатор естественного языка, который понимает и выполняет код на естественном языке. Влияние этого огромно, поскольку теперь все бизнес-пользователи, будь то высококвалифицированные разработчики или финансовые аналитики, или выпускники средней школы, обрабатывающие счета-фактуры, могут понять и использовать один и тот же инструмент автоматизации.

С точки зрения бизнеса, влияние происходит в нескольких областях. Время, необходимое для создания автоматизации, сокращается, поскольку нет необходимости переводить английские шаги в Python или другие языки программирования. Бизнес-пользователь теперь может использовать свои функциональные знания, чтобы обработать исключения и научить Kognitos, как обрабатывать будущие примеры. Это уменьшает нагрузку на IT. И, наконец, соблюдение и IT счастливы, поскольку все данные о том, что сделали люди и ИИ, хранятся на английском языке, поэтому они легко доступны по мере необходимости.

Какие из машинных алгоритмов обучения используются, и какая часть процесса представляет собой Генеративный ИИ?

Kognitos сочетает две фундаментальные технологии, чтобы предоставить платформу автоматизации, которая работает как люди. Как и у людей есть две стороны мозга, одна из которых очень логична, а другая использует распознавание образов и интуицию, чтобы быть творческой, Kognitos имеет две стороны. Во-первых, Kognitos построен на нашем запатентованном интерпретаторе, первом в мире, который “выполняет английский как код”. Интерпретатор (логическая сторона) обеспечивает последовательность, определённость и аудитability, необходимые для бизнес-процессов.

Мы сочетаем это с LLM (творческой стороной), чтобы повысить его возможности и сделать платформу еще более доступной для пользователей. Одним из примеров этого является наш разговорный обработчик исключений. Когда возникает ошибка (например, документ отсутствует в рабочем процессе), Kognitos передает ошибку в LLM и инструктирует его представить ошибку так, чтобы бизнес-пользователь мог понять ее и ответить. Пользователь может затем ответить на английском языке (как в разговоре), сказав Kognitos, как решить проблему. Мы используем лучшую модель для каждой ситуации, включая GPT 3.5, GPT 4, Palm 2 и другие. Когда бизнес-пользователь обрабатывает исключения, система учится на этих примерах, и с помощью нескольких методов опроса может быстро понять, что делает бизнес-пользователь, без необходимости обширной подготовки, как это было ранее с традиционными моделями ИИ.

Как Kognitos отличается от конкурентов? Как она используется на уровне предприятия?

Kognitos отличается тем, что удаляет необходимость в высококвалифицированных разработчиках или специалистах по данным, и, таким образом, устраняет большую часть затрат на обслуживание автоматизации. Разработчики RPA не только дороги, но и в коротком запасе. Это приводит к тому, что конкурентные продукты (которые в основном построены на технологиях начала 2000-х годов) имеют длинные очереди незавершенных проектов в IT, программное обеспечение на полке и высокие затраты на обслуживание того, что уже реализовано.

Поскольку Kognitos демократизирует автоматизацию, делая ее доступной всем на языке бизнеса, английском, теперь бизнес-пользователи могут участвовать в процессе автоматизации. Организации могут все еще хотеть, чтобы более технические пользователи строили автоматизацию в рамках своей системы управления, но обработка исключений переходит к бизнес-пользователям, которые имеют знания предметной области, чтобы обработать их. Это значительно снижает затраты на все автоматизации, создавая сильные деловые случаи для автоматизации, которые ранее были нецелесообразны с RPA. В результате бизнес в основном использует Kognitos для процессов, которые являются высокообъемными, повторяющимися, ручными и содержат много исключений или вариаций. Обычно эти процессы находятся в области финансов, бухгалтерского учета, кадров и цепочки поставок.

Как ваш опыт работы в облачном программном обеспечении повлиял на ваше видение Kognitos? Какие области пересечения между облачными и генеративными ИИ?

Мое видение – привнести компьютерную грамотность к массам – не путем принуждения людей говорить на языке машин, а путем повышения квалификации машин, чтобы они могли говорить на языке людей. Вся моя жизнь я провел, изучая множество компьютерных языков, и всегда чувствовал, что опыт программирования был субоптимальным. Почему машина не может задать мне простой вопрос вместо того, чтобы崩диться в середине длинного автоматизированного процесса? Я считаю, что парадигма программирования (будь то облачное или процесс автоматизации или ИИ) фундаментально меняется сегодня на естественном языке.

С тех пор, как мы перешли от перфокарт и ассемблерного программирования к C, Fortran и Cobol, не было никаких фундаментальных улучшений в языках программирования, пока не сейчас. Мы теперь переходим от области точных языков для программирования компьютеров к неточным языкам для программирования с использованием естественных языков. Причина, по которой это становится возможным сейчас, заключается в том, что машины наконец-то могут говорить с человеком, чтобы уточнить намерение программы. Это огромно и повлияет на всю компьютерную науку (не только на облачные, но и на каждое программное обеспечение вокруг нас). Я считаю, что все бизнес-приложения теперь будут написаны на английском языке.

Как Kognitos отдает приоритет человеческому надзору, используя быстрые достижения в ИИ?

В промышленную эпоху мы построили машины, намного более мощные, чем мы, и освободили людей от ручного труда. Ключевым элементом, который сделал это безопасным, было то, что люди имели “рулевое колесо” в своих руках, чтобы контролировать машину. С быстрыми достижениями в ИИ мы теперь вступаем в эпоху, когда мы будем строить машины, намного более мощные, чем мы, которые освободят нас от умственного труда. Однако где наше новое “рулевое колесо”?

В Kognitos мы считаем, что это “рулевое колесо” – это демократизация обзора автоматизации. Хотя мы используем творчество LLM, чтобы написать автоматизацию, сделать ее возможной для всех людей, чтобы просмотреть эту автоматизацию, – это ключ к сохранению безопасности и контроля. Предоставляя платформу, где то, что машина планирует выполнить детерминированно, выражено на естественном языке, Kognitos дает большинству человечества это необходимое “рулевое колесо”.

Как и человеческий мозг, интерпретатор Kognitos двойственен по своей природе (Логика + LLM). Логика – это противоядие от галлюцинаций, и, строя слой LLM поверх логического интерпретатора, Kognitos может обеспечить проверку в детерминированном порядке после любого шага, основанного на LLM, который требует обзора. Кроме того, будучи системой со сохранением состояния, платформа Kognitos записывает каждое действие человека и ИИ на английском языке и, таким образом, является 100% просматриваемой и белой коробкой ИИ-системы.

В настоящее время большинство бизнес-активностей осуществляются через компьютеры и мобильные устройства. Что должно измениться, прежде чем бизнес действительно примет новые технологии, такие как дополненная реальность и виртуальная реальность?

Когда мы вступаем в эпоху, когда машины проходят тест Тьюринга, все традиционные интерфейсы, которые были изобретены, потому что машины не могли понять людей напрямую, будут демонтированы. Уже я предпочитаю не открывать приложения на своем смартфоне, если Alexa или Siri могут сделать работу за меня. Дизайн интерфейса человека и компьютера уступит место интерфейсу человека и машины. Итак, я предвижу, что все интерфейсы перетаскивания и меню уступят место интерфейсам, основанным на естественном языке.

Чтобы ответить на вопрос, будут ли бизнесы принимать дополненную и виртуальную реальность, – мы должны сначала увидеть это в мире потребителей. Если это не происходит на наших кухнях дома, то вряд ли это произойдет в бизнесе в большом масштабе. Что я предвижу, – это революция в робототехнике, следующая за революцией в Генеративном ИИ. Эти роботы будут интерфейсом к машинам как дома, так и в бизнесе. Люди предпочитают сохранять вещи реальными.

Что, по вашему мнению, будет следующим большим прорывом в ИИ?

Изобретение искусственного общего интеллекта (ИОИ), который мог бы научиться выполнять любую интеллектуальную задачу, которую могут выполнить люди, может произойти, но как общество мы должны этому препятствовать. Я предпочитаю изобретение коллекции моделей ИОУ (искусственного узкого интеллекта), которые помогут человечеству в узких задачах. Однако, сочетая эти модели ИОУ с помощью логической и просматриваемой системы, мы можем добиться монументальных задач, оставаясь при этом под контролем общего процесса.

Каково ваше видение будущих достижений в автоматизации бизнес-процессов?

Роль людей в бизнесе будет драматически меняться. Сначала информация о бизнес-процессах, которая находится в головах людей, будет переведена в машинный код с помощью платформ естественного языка, таких как Kognitos. Как только процессы будут в машине, выполняя эти процессы, машина начнет создавать бизнес-журнал всего, что происходит в бизнесе. Это создает сокровищницу данных, которая действительно отражает суть любого бизнеса.

В конечном итоге сверхчеловеческие узкие модели интеллекта будут управлять каждым аспектом бизнеса (от маркетинга до продаж, инженерии). Этот “талант” никогда не покинет бизнес. Люди будут иметь только обзорную – почти законодательную роль. Люди будут утверждать новые политики и решать этические вопросы, и несут ответственность за бизнес-акции. Однако большинство операций бизнеса будут выполняться машинами.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о Kognitos?

В Kognitos мы глубоко заботимся о будущей безопасности человечества в присутствии сверхчеловеческого интеллекта. Коллективная сила людей сегодня выражается через машины, которые мы построили. Эти машины, будь то фабрики или автомобили, или машины войны, контролируются компьютерами. Сегодня Генеративный ИИ пишет программы для управления этими машинами. И эти программы выражены на традиционных языках программирования, и трудно убедиться, что в сгенерированные программы не проникнут предвзятости или галлюцинации. Единственный способ сохранить себя в безопасности – просмотреть все эти программы. Однако просмотр традиционных языков программирования требует разработчиков, и у нас не хватает их в мире.

Мы сейчас живем в темные века компьютерной грамотности, с 1 из 200 человек, способных просмотреть любой код. Изменяя язык автоматизации на английский, Kognitos позволит 100-кратному увеличению автоматизации, просматриваемой людьми, увеличивая пропускную способность обзора людей в несколько раз, и сохраняя людей в безопасности в присутствии сверхчеловеческого ИИ.

Спасибо за отличное интервью. Читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Kognitos.