Сэм Олтмен снова наносит удар. На этот раз он инвестировал в команду RPA на ранней стадии, состоящую всего из 5 человек, Induced AI, с двумя соучредителями, Арьяном Шармой и Аюшем Патхаком, одному из которых 18 лет, а другому 19 лет.
Не только Сэм Альтман, но и SignalFire, Peak XV, SV Angel и другие приняли участие в посевном раунде финансирования Induced AI на сумму 2,3 миллиона долларов. Нат Фридман и Дэниел Гросс, два основателя технологического акселератора AI Grant, также присоединились к команде Induced AI. Эти двое хорошо известны в мире технологий: Нэт является генеральным директором Github и Cue, поисковой компании, основанной Дэниелом, которая была приобретена Apple.
Что такого особенного в этой команде и ее продуктах, и почему она может привлечь оливковые ветви многих воротил?
01 RPA 3.0: Откройте браузер и позвольте ИИ сделать всю работу
Два основателя Induced AI – Арьян и Аюш – имеют богатый предпринимательский опыт, несмотря на свой юный возраст. Два молодых программиста имеют предпринимательские резюме в здравоохранении, рекламе, образовании, блокчейне, web3 и других областях, и даже запустили предпринимательские сообщества и организации, похожие на инкубаторы.
Индуцированный ИИ — это «RPA 3.0», которая высвобождает продуктивность сотрудников предприятия. Пользователи могут просто вводить рабочие процессы и записи экрана на простом английском языке, а индуцированный ИИ может преобразовывать их в псевдокод в режиме реального времени и вызывать множество связанных инструментов для выполнения большого количества повторяющихся задач.
Два основателя|Источник: Linkedln
RPA (Robotic Process Automation) не является новой концепцией, и ее можно увидеть повсюду в повседневной жизни обычных людей, например, «макрос» в Excel или гаджет «мастер ключей», используемый многими людьми для захвата билетов на концерты, который можно рассматривать как предшественника RPA. В традиционном определении RPA программное обеспечение записывает человеческие операции, такие как щелчки мыши, ввод с клавиатуры, открытие папок, отправка электронных писем и т. д., и фиксирует эти операции для формирования правил и процедур, которые автоматически выполняются пакетами, тем самым экономя время людей и повышая эффективность работы. С развитием технологий искусственного интеллекта способность машин распознавать изображения, понимать язык и логически мыслить постоянно совершенствовалась, и эти технологии также были объединены с RPA для высвобождения большей энергии.
Согласно концепции RPA, инструменты RPA, представленные на рынке, пока требуют ручной разработки четких правил, а правила для сложных задач могут быть трудоемкими. Индуцированный ИИ использует возможности больших языковых моделей, чтобы дать инструментам возможность логически рассуждать и выносить суждения. Пользователю нужно только сказать то, что ему нужно, например, «создайте мне тикет в Jira» или «помогите мне просеять волну резюме и разослать приглашения на собеседование кандидатам», и индуцированный ИИ может в режиме реального времени выносить суждения и разбирать, что делать, и автоматически вызывать соответствующие инструменты для завершения всего процесса.
Если взять в качестве примера задачу проверки резюме, то обычный ручной процесс включает в себя: вход в учетную запись LinkedIn, поиск резюме, оценку резюме, загрузку резюме, отправку приглашений и т. д. Если LinkedIn не предоставляет официальный API, RPA в прошлом, скорее всего, застрянет на шаге входа в систему и даже может быть расценена как вредоносный бот. Induced AI создает среду браузера на основе Chromium, которая имеет собственную память, файловую систему и учетные данные для аутентификации (адрес электронной почты, номер телефона) для выполнения сложных процессов, поэтому он может автоматизировать такие действия, как вход в систему, заполнение капчи, загрузка файлов, а также хранение и повторное использование данных, а программное обеспечение без открытых API не может остановить индуцированный ИИ.
02 Грядет волна ИИ-агентов
Позволить инструментам, особенно умным, работать на людей, — это мечта, которая возникла еще со времен наших предков. От Wooden Ox до Siri, люди всегда чувствовали, что этих «помощников» все еще немного не хватает. До тех пор, пока не появились ChatGPT и AutoGPT, казалось, что ИИ-агенты вот-вот станут возможными.
Лилиан Венг, исследователь из OpenAI, написала статью, в которой определила ИИ-агента на основе большой языковой модели: большой языковой модели, памяти, планирования задач и инструментов использования, без которых не обойтись. Несмотря на то, что команда Induced AI позиционирует себя как «RPA 3.0», с точки зрения характеристик своего продукта они больше похожи на ИИ-агента, поэтому такие воротилы ИИ, как Сэм Альтман, единодушно оптимистично настроены в отношении этой молодой команды.
В условиях нынешнего бума ИИ Induced AI — не первая и ни в коем случае не последняя команда ИИ-агентов.
Не говоря уже о тех маленьких и красивых агентах, которые заказывают билеты и еду на вынос, или почти известных проектах, таких как AutoGPT и HuggingGPT, есть много команд, которые имеют те же амбиции по созданию сотрудников ИИ, что и Induced AI.
Например, компания Adept, которая в марте этого года завершила раунд финансирования серии B на сумму 350 миллионов долларов, обучила модель ACT-1, предназначенную для реагирования и выполнения действий на компьютере. Он может использовать все существующие программные инструменты, API и веб-сайты. ACT-1 также работает на основе браузера, позволяя пользователям вводить свои собственные команды в окне чата с искусственным интеллектом, такие как создание лида в Salesforce или расчет некоторых данных в GoogleSheet.
АСТ-1 Адепта |
Так совпало, что технологическая компания Rabbit также разработала собственную большую модель LAM (Large Action Model) и запустила полный набор решений «персональной операционной системы Rabbit OS» на ее основе. LAM способен наблюдать за интерфейсом взаимодействия человека и компьютера и формировать «концептуальный план» для понимания и реализации лежащих в основе человеческих намерений, когда инструкции пользователя на естественном языке менее ясны. Основываясь на LAM, Rabbit также специально разработал набор программных платформ, чтобы позволить своим агентам выполнять задачи более удобным для пользователя способом. В октябре этого года Rabbit получила финансирование в размере 20 миллионов долларов во главе с Khosla Ventures, а затем и с существующими акционерами.
**03 Будущее уже наступило? **
Конечно, помимо предпринимательских команд, традиционные RPA, low-code, no-code и другие компании почти все используют большие языковые модели и агентов искусственного интеллекта.
С начала этого года несколько популярных приложений AI Agent и несколько раз за пределами круга снова и снова подталкивали призыв к искусственному интеллекту к кульминации. Но мы все еще должны задаться вопросом, неужели будущее уже наступило? Волнение перед вами – это перемена или пузырь?
Если брать в качестве аналогии автономное вождение, то такие продукты, как Copilot и Midjourney, с которыми мы более знакомы, похожи на автономное вождение L3, то есть машина является «помощником» и «вторым пилотом» человека, в то время как агент соответствует уровню автономного вождения L4, человеку нужно только ставить цели, контролировать результаты, а машины сами принимают решения и выполняют. На сегодняшний день второй пилот с искусственным интеллектом уровня L3 все еще находится на ранней стадии применения, и есть еще много вопросов, которые стоит изучить с точки зрения технических возможностей и коммерческой ценности, которые не были полностью раскручены.
С этой точки зрения масштабное применение L4 AI агентов может быть еще более отдаленным. Итак, является ли нынешнее повальное увлечение искусственным интеллектом еще одной волной шумихи вокруг лука-порея? Будет ли это просто вспышка на сковородке, как блокчейн, виртуальная реальность и метавселенная несколько лет назад?
Безусловно, популярность генеративного ИИ и связанных с ним концепций сходит на нет. **
И внимание СМИ, и реакция рынка косвенно подтвердили это. На кривой зрелости технологий, опубликованной Gartner в этом году, как генеративный ИИ, так и разработка программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта находятся в периоде раздутия, а это означает, что обе технологии находятся на грани периода разочарования в ближайшие 2-5 лет - так же, как автономное вождение и вышеупомянутые технологические концепции в прошлом. Тем не менее, именно в период разочарования, когда жар утихает и шум стихает, происходит накопление более значимого опыта и знаний, которые закладывают основу для следующего периода просветления.
В эволюции трансформационных технологий важен каждый пик и спад.
От машин Тьюринга до суперкомпьютера IBM Deep Blue, от машинного обучения до нейронных сетей, от AlphaGo до ChatGPT — каждая веха полна разочарований, сомнений и холодных зим, простирающих горизонт, и человечество проделало долгий путь, чтобы добраться туда, где оно находится сегодня. С пузырем или без него, будущее всегда создается оптимистами и деятелями.
Ресурсы:
Сэм Альтман поддерживает стартап подростков в области искусственного интеллекта, автоматизирующий рабочие процессы в браузере (TechCrunch)
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Сэм Альтман вмешался и инвестировал в двух мелких предпринимателей в возрасте до 20 лет
Первоисточник: Silicon Rabbit Race
Сэм Олтмен снова наносит удар. На этот раз он инвестировал в команду RPA на ранней стадии, состоящую всего из 5 человек, Induced AI, с двумя соучредителями, Арьяном Шармой и Аюшем Патхаком, одному из которых 18 лет, а другому 19 лет.
Не только Сэм Альтман, но и SignalFire, Peak XV, SV Angel и другие приняли участие в посевном раунде финансирования Induced AI на сумму 2,3 миллиона долларов. Нат Фридман и Дэниел Гросс, два основателя технологического акселератора AI Grant, также присоединились к команде Induced AI. Эти двое хорошо известны в мире технологий: Нэт является генеральным директором Github и Cue, поисковой компании, основанной Дэниелом, которая была приобретена Apple.
Что такого особенного в этой команде и ее продуктах, и почему она может привлечь оливковые ветви многих воротил?
01 RPA 3.0: Откройте браузер и позвольте ИИ сделать всю работу
Два основателя Induced AI – Арьян и Аюш – имеют богатый предпринимательский опыт, несмотря на свой юный возраст. Два молодых программиста имеют предпринимательские резюме в здравоохранении, рекламе, образовании, блокчейне, web3 и других областях, и даже запустили предпринимательские сообщества и организации, похожие на инкубаторы.
Индуцированный ИИ — это «RPA 3.0», которая высвобождает продуктивность сотрудников предприятия. Пользователи могут просто вводить рабочие процессы и записи экрана на простом английском языке, а индуцированный ИИ может преобразовывать их в псевдокод в режиме реального времени и вызывать множество связанных инструментов для выполнения большого количества повторяющихся задач.
RPA (Robotic Process Automation) не является новой концепцией, и ее можно увидеть повсюду в повседневной жизни обычных людей, например, «макрос» в Excel или гаджет «мастер ключей», используемый многими людьми для захвата билетов на концерты, который можно рассматривать как предшественника RPA. В традиционном определении RPA программное обеспечение записывает человеческие операции, такие как щелчки мыши, ввод с клавиатуры, открытие папок, отправка электронных писем и т. д., и фиксирует эти операции для формирования правил и процедур, которые автоматически выполняются пакетами, тем самым экономя время людей и повышая эффективность работы. С развитием технологий искусственного интеллекта способность машин распознавать изображения, понимать язык и логически мыслить постоянно совершенствовалась, и эти технологии также были объединены с RPA для высвобождения большей энергии.
Согласно концепции RPA, инструменты RPA, представленные на рынке, пока требуют ручной разработки четких правил, а правила для сложных задач могут быть трудоемкими. Индуцированный ИИ использует возможности больших языковых моделей, чтобы дать инструментам возможность логически рассуждать и выносить суждения. Пользователю нужно только сказать то, что ему нужно, например, «создайте мне тикет в Jira» или «помогите мне просеять волну резюме и разослать приглашения на собеседование кандидатам», и индуцированный ИИ может в режиме реального времени выносить суждения и разбирать, что делать, и автоматически вызывать соответствующие инструменты для завершения всего процесса.
Если взять в качестве примера задачу проверки резюме, то обычный ручной процесс включает в себя: вход в учетную запись LinkedIn, поиск резюме, оценку резюме, загрузку резюме, отправку приглашений и т. д. Если LinkedIn не предоставляет официальный API, RPA в прошлом, скорее всего, застрянет на шаге входа в систему и даже может быть расценена как вредоносный бот. Induced AI создает среду браузера на основе Chromium, которая имеет собственную память, файловую систему и учетные данные для аутентификации (адрес электронной почты, номер телефона) для выполнения сложных процессов, поэтому он может автоматизировать такие действия, как вход в систему, заполнение капчи, загрузка файлов, а также хранение и повторное использование данных, а программное обеспечение без открытых API не может остановить индуцированный ИИ.
02 Грядет волна ИИ-агентов
Позволить инструментам, особенно умным, работать на людей, — это мечта, которая возникла еще со времен наших предков. От Wooden Ox до Siri, люди всегда чувствовали, что этих «помощников» все еще немного не хватает. До тех пор, пока не появились ChatGPT и AutoGPT, казалось, что ИИ-агенты вот-вот станут возможными.
Лилиан Венг, исследователь из OpenAI, написала статью, в которой определила ИИ-агента на основе большой языковой модели: большой языковой модели, памяти, планирования задач и инструментов использования, без которых не обойтись. Несмотря на то, что команда Induced AI позиционирует себя как «RPA 3.0», с точки зрения характеристик своего продукта они больше похожи на ИИ-агента, поэтому такие воротилы ИИ, как Сэм Альтман, единодушно оптимистично настроены в отношении этой молодой команды.
В условиях нынешнего бума ИИ Induced AI — не первая и ни в коем случае не последняя команда ИИ-агентов.
Не говоря уже о тех маленьких и красивых агентах, которые заказывают билеты и еду на вынос, или почти известных проектах, таких как AutoGPT и HuggingGPT, есть много команд, которые имеют те же амбиции по созданию сотрудников ИИ, что и Induced AI.
Например, компания Adept, которая в марте этого года завершила раунд финансирования серии B на сумму 350 миллионов долларов, обучила модель ACT-1, предназначенную для реагирования и выполнения действий на компьютере. Он может использовать все существующие программные инструменты, API и веб-сайты. ACT-1 также работает на основе браузера, позволяя пользователям вводить свои собственные команды в окне чата с искусственным интеллектом, такие как создание лида в Salesforce или расчет некоторых данных в GoogleSheet.
Так совпало, что технологическая компания Rabbit также разработала собственную большую модель LAM (Large Action Model) и запустила полный набор решений «персональной операционной системы Rabbit OS» на ее основе. LAM способен наблюдать за интерфейсом взаимодействия человека и компьютера и формировать «концептуальный план» для понимания и реализации лежащих в основе человеческих намерений, когда инструкции пользователя на естественном языке менее ясны. Основываясь на LAM, Rabbit также специально разработал набор программных платформ, чтобы позволить своим агентам выполнять задачи более удобным для пользователя способом. В октябре этого года Rabbit получила финансирование в размере 20 миллионов долларов во главе с Khosla Ventures, а затем и с существующими акционерами.
**03 Будущее уже наступило? **
Конечно, помимо предпринимательских команд, традиционные RPA, low-code, no-code и другие компании почти все используют большие языковые модели и агентов искусственного интеллекта.
С начала этого года несколько популярных приложений AI Agent и несколько раз за пределами круга снова и снова подталкивали призыв к искусственному интеллекту к кульминации. Но мы все еще должны задаться вопросом, неужели будущее уже наступило? Волнение перед вами – это перемена или пузырь?
Если брать в качестве аналогии автономное вождение, то такие продукты, как Copilot и Midjourney, с которыми мы более знакомы, похожи на автономное вождение L3, то есть машина является «помощником» и «вторым пилотом» человека, в то время как агент соответствует уровню автономного вождения L4, человеку нужно только ставить цели, контролировать результаты, а машины сами принимают решения и выполняют. На сегодняшний день второй пилот с искусственным интеллектом уровня L3 все еще находится на ранней стадии применения, и есть еще много вопросов, которые стоит изучить с точки зрения технических возможностей и коммерческой ценности, которые не были полностью раскручены.
С этой точки зрения масштабное применение L4 AI агентов может быть еще более отдаленным. Итак, является ли нынешнее повальное увлечение искусственным интеллектом еще одной волной шумихи вокруг лука-порея? Будет ли это просто вспышка на сковородке, как блокчейн, виртуальная реальность и метавселенная несколько лет назад?
Безусловно, популярность генеративного ИИ и связанных с ним концепций сходит на нет. **
И внимание СМИ, и реакция рынка косвенно подтвердили это. На кривой зрелости технологий, опубликованной Gartner в этом году, как генеративный ИИ, так и разработка программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта находятся в периоде раздутия, а это означает, что обе технологии находятся на грани периода разочарования в ближайшие 2-5 лет - так же, как автономное вождение и вышеупомянутые технологические концепции в прошлом. Тем не менее, именно в период разочарования, когда жар утихает и шум стихает, происходит накопление более значимого опыта и знаний, которые закладывают основу для следующего периода просветления.
В эволюции трансформационных технологий важен каждый пик и спад.
От машин Тьюринга до суперкомпьютера IBM Deep Blue, от машинного обучения до нейронных сетей, от AlphaGo до ChatGPT — каждая веха полна разочарований, сомнений и холодных зим, простирающих горизонт, и человечество проделало долгий путь, чтобы добраться туда, где оно находится сегодня. С пузырем или без него, будущее всегда создается оптимистами и деятелями.
Ресурсы: