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Binny Gill，Kognitos 创始人兼首席执行官 – 访谈系列
宾尼·吉尔 (Binny Gill) 拥有跨多个职位和公司的多元化、广泛的工作经验。 宾尼现任创始人兼首席执行官 科格尼托斯，一家专注于让编程变得易于访问并使企业能够优化其运营和客户体验的公司。
宾尼是一位多产的计算机科学发明家，拥有近 100 项专利，他相信更多的人需要能够用自然语言指导计算机。
您能分享一下 Kognitos 背后的起源故事吗？
疫情期间，我儿子决定用 Python 制作井字棋游戏。 他在几天内就把它建好了，我是一个自豪的父亲。 然而，第二天我醒来，意识到自己在 30 年前用大约相同的时间制作了同一款游戏。 那时我也是同龄。 我突然意识到，几十年来编程并没有变得更容易。 我们所做的一切都是为了让更多的人了解编程。
我回去挑战我的儿子写另一个程序。 这次是为了判断一个数是否是素数。 我发现自己试图通过说他需要“像机器一样思考”来教授编程。 那没有去任何地方。 然后我意识到我错过了什么。 我教他首先编写“伪代码”（只是用他自己的话解释程序将做什么）。 这很简单，花了5分钟。 我们开始将其转换为工作代码。 对于第一次编程的人来说这很困难，几个小时后我儿子说他不想再编码了。
我吃了一惊。 为什么经过 7 年的创新和数千种编程语言的发明，编程仍然如此困难？ 我向儿子提出，我会找到一种适合他的语言。 他立即说道：“为什么这行不通？” ——他指着他在 5 分钟内为素数问题编写的伪代码。 我笑着说：“不，这些只是你的笔记。 机器无法理解这一点”。
“为什么不能像 Alexa 那样呢？”他难以置信地说。 那是一个灵光乍现的时刻。 沉默了很长一段时间后，我告诉儿子不要学Python。 科尼托斯诞生了。
您能深入了解该平台的内部运作吗？ Kognitos 如何满足客户需求？
Kognitos 是世界上第一个完全用英语构建的自动化平台。 我们构建了第一个自然语言解释器，可以理解并执行自然语言代码。 其影响是巨大的，因为现在所有业务用户，无论是技术精湛的开发人员、财务分析师，还是处理发票的高中毕业生都可以理解和使用相同的自动化工具。
从业务角度来看，影响体现在几个方面。 由于无需将英语步骤翻译为 python 或其他编码语言，因此减少了构建自动化所需的时间。 业务用户现在能够使用他们的特定功能知识来处理异常并教 Kognitos 如何处理未来的示例。 这减轻了 IT 的负担。 最后，合规性和 IT 部门都很高兴，因为有关人类和人工智能行为的所有数据都以英语存储，因此可以根据需要轻松访问。
使用了哪些机器学习算法？该过程的哪一部分是生成式人工智能？
Kognitos 结合了两种基本技术，提供了一个以人的方式工作的自动化平台。 就像人类的大脑有两个侧面一样，一侧大脑具有高度逻辑性，另一侧则利用模式识别和直觉来发挥创造力，Kognitos 也有两个侧面。 首先，Kognitos 是基于我们的专利解释器构建的，它是世界上第一个“以代码形式运行英语”的解释器。 解释器（逻辑端）提供操作业务流程所需的一致性、确定性和可审计性。
我们将其与法学硕士（创意方面）相结合，以增强其功能并使该平台更易于用户使用。 这方面的一个例子是我们的会话异常处理。 当发生错误时（例如工作流程中缺少文档），Kognitos 会将错误提供给 LLM 并指示其以业务用户可以理解和响应的方式呈现错误。 然后，用户可以用英语回复（就像对话一样）告诉 Kognitos 如何解决问题。 我们针对每种情况使用最佳模型，包括 GPT 3.5、GPT 4、Palm 2 等。 当业务用户处理异常时，系统会从这些示例中学习，并使用一些提示技术可以快速了解业务用户所做的事情，而无需像传统人工智能模型那样进行大量培训。
Kognitos 如何在竞争中脱颖而出？ 在企业层面如何使用？
Kognitos 的与众不同之处在于，它不需要训练有素的开发人员或数据科学家，从而消除了大部分自动化维护成本。 RPA 开发人员不仅价格昂贵，而且供不应求。 这导致了具有竞争力的产品（主要基于 2000 年代初的技术）、IT 领域未完成项目的长期积压、货架上的软件以及已实施项目的高昂维护成本。
由于 Kognitos 通过让每个人都可以使用商业语言英语来访问自动化，从而实现了自动化的民主化，因此现在商业用户能够参与自动化过程。 组织可能仍然希望更多的技术用户构建自动化作为其治理流程的一部分，但异常的处理转移到拥有处理异常的主题知识的业务用户。 这大大降低了所有自动化的成本，为以前使用 RPA 无法实现的自动化创造了强大的投资回报率。 因此，企业主要使用 Kognitos 处理大批量、重复性、手动且包含大量异常或变化的流程。 这些流程通常存在于财务、会计、人力资源和供应链中。
您的云软件背景如何影响您对 Kognitos 的愿景？ 云和生成式人工智能之间有哪些重叠领域？
我的愿景是让大众掌握计算机知识——不是强迫更多的人说机器的语言，而是通过提高机器的技能来说人类的语言。 我一生都在学习无数的计算机语言，但总觉得编程的体验并不理想。 为什么机器不能问我一个简单的问题，而不是在一个漫长的自动化过程中崩溃？ 我相信编程的范式（无论是云还是过程自动化或人工智能）今天正在从根本上转向自然语言。
自从我们从打孔卡和汇编编程转向 C、Fortran 和 Cobol 以来，编程语言到目前为止还没有任何根本性的改进。 我们现在正在从用于计算机编程的精确语言领域转向用于编程的不精确语言领域，然后使用自然语言。 现在这成为可能的原因是因为机器终于能够与人类对话以阐明程序的意图。 这是巨大的，将影响整个计算机科学（不仅仅是云，还有我们周围的每一个软件）。 我相信所有商业应用程序现在都将用英语编写。
Kognitos 如何在利用人工智能快速进步的同时优先考虑人类监督？
在工业时代，我们制造了比我们强大得多的机器，并减轻了人们的体力劳动。 确保安全的关键因素是我们人类手中有“方向盘”来控制机器。 随着人工智能的快速发展，我们现在正在进入一个时代，我们将制造比我们更强大的机器，从而减轻我们的脑力劳动。 然而，我们的新“方向盘”在哪里？
在 Kognitos，我们相信方向盘是自动化审查的民主化。 虽然我们利用法学硕士的创造力来编写自动化程序，但让所有人都能审查这些自动化程序是保持安全和控制的关键。 通过提供一个平台，让机器计划确定性地运行的内容以自然语言表达，Kognitos 为大多数人类提供了急需的“方向盘”。
就像人脑一样，Kognitos 解释器本质上是二元的（逻辑 + 法学硕士）。 逻辑是幻觉的解药，通过在逻辑解释器之上构建 LLM 层，Kognitos 能够在任何需要审查的基于 LLM 的步骤之后以确定性方式强制执行验证。 此外，作为一个有状态的系统，Kognitos 平台用英语记录了人类和人工智能的每一个动作，因此是一个 100% 可审计的白盒人工智能系统。
目前，大多数业务活动都是通过计算机和移动设备完成的。 在企业真正采用增强现实和虚拟现实等新技术之前，需要改变什么？
当我们进入机器通过图灵测试的时代，所有因机器无法直接理解人类而发明的传统界面都将被拆除。如果 Alexa 或 Siri 可以帮我完成这项工作，我已经不想在智能手机上打开应用程序了。人机界面设计将让位于机器的人机界面。因此，我预见所有拖放和基于菜单的界面都会让位于基于自然语言的界面。
要回答增强现实和虚拟现实是否会被企业接受的问题，我们首先需要看到这种情况在消费者世界中发生。 如果这种情况没有发生在我们家里的厨房里，那么它就不太可能在企业中大规模发生。 我预见到继生成式人工智能革命之后，机器人技术将迎来一场革命。 这些机器人将成为家庭和企业机器的接口。 人类喜欢让事情保持真实。
您认为人工智能的下一个重大突破是什么？
可以学习完成人类可以执行的任何智力任务的通用人工智能（AGI）的发明可能会发生，但作为一个社会，我们应该阻止这种情况的发生。 我赞成发明一系列 ANI（狭义人工智能）模型，这将帮助人类完成狭隘的任务。 然而，通过逻辑和可审计的系统组合这些 ANI 模型，我们可以完成艰巨的任务，同时仍然控制整个过程。
您对业务流程自动化未来发展的愿景是什么？
人类在企业中的角色将发生巨大变化。 人们头脑中的第一个业务流程信息将使用 Kognitos 等自然语言平台翻译成机器代码。 一旦流程进入机器，通过运行这些流程，机器将开始构建业务日志，记录业务中发生的所有事情。 这创造了一个真正抓住任何业务本质的数据宝库。
最终，超人的狭义智能模型将运行企业的各个方面（从营销到销售再到工程）。 这种“人才”永远不会再离开企业。 人类只会起到审查的作用——几乎是立法的作用。 人类将批准新政策并决定道德问题并对商业行为承担责任。 然而，大部分业务操作将由机器完成。
关于 Kognitos，您还有什么想分享的吗？
在 Kognitos，我们非常关心超人类智慧存在下人类未来的安全。 今天人类的集体力量通过我们建造的机器得以体现。 这些机器，无论是工厂、汽车还是战争机器，都是由计算机控制的。 如今，生成式人工智能正在编写程序来控制这些机器。 这些程序是用传统的计算机语言表达的，很难说服自己相信这些生成的程序中不会有任何偏见或幻觉。 确保自身安全的唯一方法是审查所有这些计划。 然而，回顾传统的编程语言需要开发人员，而我们世界上的开发人员还不够。
我们目前生活在计算机知识的黑暗时代，每 1 人中就有 200 人能够审查任何代码。 通过将自动化语言更改为英语，Kognitos 将允许人类审查 100 倍的自动化，将人类的审查带宽扩大几个数量级，并在超人类人工智能的存在下让人类更加安全。
感谢您的精彩采访，想要了解更多信息的读者可以访问 科格尼托斯.
