Сем Альтман знову завдає удару. Цього разу він інвестував у команду RPA на ранній стадії розвитку лише з 5 осіб, Induced AI, з двома співзасновниками, Ар'яном Шармою та Аюшем Патаком, одному 18 років, а іншому 19.
Не тільки Сем Альтман, але й SignalFire, Peak XV, SV Angel та інші брали участь у початковому раунді фінансування Induced AI на суму 2,3 мільйона доларів. Нат Фрідман і Деніел Гросс, два засновники технологічного акселератора AI Grant, також приєдналися до команди Induced AI. Вони добре відомі у світі технологій: Нат є генеральним директором Github, а Cue, пошукова компанія, заснована Деніелом, була придбана Apple.
Що такого особливого в цій команді та її продуктах, і чому вона може привабити оливкові гілки багатьох великих людей?
01 RPA 3.0: Відкрийте браузер і дозвольте штучному інтелекту зробити всю роботу
Двоє засновників Induced AI – Ар'ян та Аюш – мають багатий підприємницький досвід, незважаючи на свій молодий вік. Двоє молодих програмістів мають підприємницькі резюме в охороні здоров'я, рекламі, освіті, блокчейні, web3 та інших сферах, і навіть запустили підприємницькі спільноти та організації, схожі на інкубатори.
Штучний інтелект – це «RPA 3.0», який підвищує продуктивність корпоративних співробітників. Користувачі можуть просто вводити робочі процеси та записи екрана простою англійською мовою, а Induced AI може перетворювати їх на псевдокод у режимі реального часу та викликати різноманітні пов'язані інструменти для виконання великої кількості повторюваних завдань.
Два засновники|Джерело: Linkedln
RPA (Robotic Process Automation) не є новою концепцією, і її можна побачити скрізь у повсякденному житті звичайних людей, наприклад, «макро» в Excel або «майстер ключів» гаджетів, який використовується багатьма людьми для придбання квитків на концерти, який можна вважати попередником RPA. У традиційному визначенні RPA, програмне забезпечення записує людські операції, такі як клацання миші, введення з клавіатури, відкриття папок, надсилання електронних листів тощо, і виправляє ці операції для формування правил і процедур, які автоматично виконуються пакетами, тим самим заощаджуючи час людей і підвищуючи ефективність роботи. З розвитком технології штучного інтелекту здатність машин розпізнавати зображення, розуміти мову та логічно мислити постійно вдосконалюється, і ці технології також поєднуються з RPA для вивільнення більшої енергії.
Згідно з концепцією RPA, інструменти RPA, представлені на ринку, поки що вимагають ручної розробки чітких правил, а правила для складних завдань можуть бути трудомісткими. Індукований штучний інтелект використовує потужність великих мовних моделей, щоб надати інструментам здатність логічно міркувати та робити судження. Користувачеві потрібно лише сказати, що йому потрібно, наприклад, «створіть мені квиток до Jira» або «допоможіть мені просіяти хвилю резюме та надіслати запрошення на співбесіду кандидатам», а Induced AI може робити висновки в режимі реального часу та розбирати, що робити, і автоматично викликати відповідні інструменти для завершення всього процесу.
Якщо взяти за приклад завдання скринінгу резюме, то звичайний процес ручної роботи включає: вхід в обліковий запис LinkedIn, пошук резюме, оцінку резюме, завантаження резюме, розсилку запрошень і т.д. Якщо LinkedIn не надає офіційного API, RPA в минулому, швидше за все, застрягне на етапі входу в систему і навіть може бути оцінена як шкідливий бот. Induced AI створює середовище браузера на основі Chromium, яке має власну пам'ять, файлову систему та облікові дані для автентифікації (електронна пошта, номер телефону) для виконання складних процесів, тому він може автоматизувати такі дії, як вхід, заповнення капчі, завантаження файлів, а також зберігання та повторне використання даних, а програмне забезпечення без відкритих API не може зупинити Induced AI.
02 Наближається хвиля агентів штучного інтелекту
Дозволити знаряддям праці, особливо розумним, працювати на людину – це мрія, яка виникла ще з часів наших предків. Від Дерев'яного Бика до Siri люди завжди відчували, що цих «помічників» все ще трохи не вистачає. Поки не з'явилися ChatGPT і AutoGPT, здавалося, що агенти ШІ ось-ось стануть можливими.
Ліліан Венг, дослідник OpenAI, написала статтю, в якій визначила агента штучного інтелекту на основі великої мовної моделі: великої мовної моделі, пам'яті, планування завдань та використання інструментів, без яких не обійтися. Незважаючи на те, що команда Induced AI позиціонує себе як «RPA 3.0», з точки зору функцій продукту вони більше схожі на агента штучного інтелекту, тому такі лідери штучного інтелекту, як Сем Альтман, одностайно оптимістично налаштовані щодо цієї молодої команди.
В умовах нинішнього буму штучного інтелекту Induced AI не є першою і аж ніяк не останньою командою агентів ШІ.
Не кажучи вже про тих маленьких і красивих агентів, які замовляють квитки та їжу на винос, або майже відомих проєктів, таких як AutoGPT та HuggingGPT, є багато команд, які мають такі ж амбіції щодо створення співробітників ШІ, як і Induced AI.
Наприклад, компанія Adept, яка в березні цього року завершила раунд фінансування серії B на суму 350 мільйонів доларів, навчила модель ACT-1, призначену для реагування та виконання дій на комп'ютері. Він може використовувати всі існуючі програмні інструменти, API та веб-сайти. ACT-1 також працює на основі браузера, дозволяючи користувачам вводити власні команди у вікні чату за допомогою штучного інтелекту, наприклад, створювати потенційного клієнта в Salesforce або обчислювати деякі дані в GoogleSheet.
Адепт ACT-1 |
За збігом обставин, технологічна компанія Rabbit також розробила власну велику модель LAM (Large Action Model) і випустила на її основі повний набір рішень «персональної операційної системи Rabbit OS». LAM здатний спостерігати за інтерфейсом взаємодії людини і комп'ютера і формувати «концептуальний план» для розуміння і реалізації людських намірів, що лежать в їх основі, коли інструкції користувача природною мовою менш зрозумілі. На основі LAM Rabbit також спеціально розробив набір програмних платформ, щоб дозволити своїм агентам виконувати завдання більш зручним способом. У жовтні цього року Rabbit отримав фінансування в розмірі 20 мільйонів доларів на чолі з Khosla Ventures, а за ним і існуючі акціонери.
**03 Майбутнє вже настало? **
Звичайно, на додаток до підприємницьких команд, традиційні RPA, low-code, no-code та інші компанії майже всі використовують великі мовні моделі та агентів штучного інтелекту.
З початку цього року кілька популярних додатків AI Agent і кілька разів поза колом знову і знову доводили заклик до штучного інтелекту до апогею. Але ми все одно повинні запитати, чи майбутнє вже настало? Хвилювання перед вами – це зміна чи мильна бульбашка?
Якщо взяти за аналогію автономне водіння, то такі продукти, як Copilot і Midjourney, з якими ми більше знайомі, схожі на автономне водіння L3, тобто машина є «помічником» і «другим пілотом» людини, тоді як агент відповідає рівню автономного водіння L4, людям потрібно лише ставити цілі, контролювати результати, а машини самостійно приймають рішення та виконують рішення. Сьогодні другий пілот ШІ рівня L3 все ще знаходиться на ранній стадії застосування, і все ще є багато питань, які варто вивчити з точки зору технічних можливостей і комерційної цінності, які не були повністю просунуті.
З цієї точки зору широкомасштабне застосування агентів штучного інтелекту L4 може бути ще більш віддаленим. Отже, чи є нинішнє захоплення штучним інтелектом черговою хвилею ажіотажу щодо цибулі-порею? Чи буде це просто спалах на сковороді, як блокчейн, VR і метавсесвіт кілька років тому?
Звичайно, популярність генеративного ШІ та пов'язаних з ним концепцій згасає. **
І увага ЗМІ, і реакція ринку це беззастережно підтвердили. На кривій технологічної зрілості, опублікованій Gartner цього року, як генеративний штучний інтелект, так і програмна інженерія з покращеним штучним інтелектом перебувають у періоді роздуття, а це означає, що обидві технології перебувають на межі періоду розчарування в найближчі 2-5 років – так само, як автономне водіння та вищезгадані технологічні концепції в минулому. Однак саме в період розчарування, коли спека згасає і шум тихий, відбувається осадження більш осмисленого досвіду і знань, які закладають основу для наступного періоду Просвітництва.
В еволюції трансформаційних технологій кожна вершина і западина мають значення.
Від машин Тюрінга до суперкомп'ютера IBM Deep Blue, від машинного навчання до нейронних мереж, від AlphaGo до ChatGPT, кожна віха сповнена розчарувань, сумнівів і холодних зим, що розтягують горизонт, і людство пройшло довгий шлях, щоб дістатися туди, де воно є сьогодні. З бульбашкою чи без неї, майбутнє завжди створюють оптимісти та діячі.
Ресурси:
Сем Альтман підтримує стартап підлітків зі штучним інтелектом, який автоматизує робочі процеси браузера (TechCrunch)
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Сем Альтман втрутився і інвестував у двох дрібних підприємців віком до 20 років
Першоджерело: Silicon Rabbit Race
Сем Альтман знову завдає удару. Цього разу він інвестував у команду RPA на ранній стадії розвитку лише з 5 осіб, Induced AI, з двома співзасновниками, Ар'яном Шармою та Аюшем Патаком, одному 18 років, а іншому 19.
Не тільки Сем Альтман, але й SignalFire, Peak XV, SV Angel та інші брали участь у початковому раунді фінансування Induced AI на суму 2,3 мільйона доларів. Нат Фрідман і Деніел Гросс, два засновники технологічного акселератора AI Grant, також приєдналися до команди Induced AI. Вони добре відомі у світі технологій: Нат є генеральним директором Github, а Cue, пошукова компанія, заснована Деніелом, була придбана Apple.
Що такого особливого в цій команді та її продуктах, і чому вона може привабити оливкові гілки багатьох великих людей?
01 RPA 3.0: Відкрийте браузер і дозвольте штучному інтелекту зробити всю роботу
Двоє засновників Induced AI – Ар'ян та Аюш – мають багатий підприємницький досвід, незважаючи на свій молодий вік. Двоє молодих програмістів мають підприємницькі резюме в охороні здоров'я, рекламі, освіті, блокчейні, web3 та інших сферах, і навіть запустили підприємницькі спільноти та організації, схожі на інкубатори.
Штучний інтелект – це «RPA 3.0», який підвищує продуктивність корпоративних співробітників. Користувачі можуть просто вводити робочі процеси та записи екрана простою англійською мовою, а Induced AI може перетворювати їх на псевдокод у режимі реального часу та викликати різноманітні пов'язані інструменти для виконання великої кількості повторюваних завдань.
RPA (Robotic Process Automation) не є новою концепцією, і її можна побачити скрізь у повсякденному житті звичайних людей, наприклад, «макро» в Excel або «майстер ключів» гаджетів, який використовується багатьма людьми для придбання квитків на концерти, який можна вважати попередником RPA. У традиційному визначенні RPA, програмне забезпечення записує людські операції, такі як клацання миші, введення з клавіатури, відкриття папок, надсилання електронних листів тощо, і виправляє ці операції для формування правил і процедур, які автоматично виконуються пакетами, тим самим заощаджуючи час людей і підвищуючи ефективність роботи. З розвитком технології штучного інтелекту здатність машин розпізнавати зображення, розуміти мову та логічно мислити постійно вдосконалюється, і ці технології також поєднуються з RPA для вивільнення більшої енергії.
Згідно з концепцією RPA, інструменти RPA, представлені на ринку, поки що вимагають ручної розробки чітких правил, а правила для складних завдань можуть бути трудомісткими. Індукований штучний інтелект використовує потужність великих мовних моделей, щоб надати інструментам здатність логічно міркувати та робити судження. Користувачеві потрібно лише сказати, що йому потрібно, наприклад, «створіть мені квиток до Jira» або «допоможіть мені просіяти хвилю резюме та надіслати запрошення на співбесіду кандидатам», а Induced AI може робити висновки в режимі реального часу та розбирати, що робити, і автоматично викликати відповідні інструменти для завершення всього процесу.
Якщо взяти за приклад завдання скринінгу резюме, то звичайний процес ручної роботи включає: вхід в обліковий запис LinkedIn, пошук резюме, оцінку резюме, завантаження резюме, розсилку запрошень і т.д. Якщо LinkedIn не надає офіційного API, RPA в минулому, швидше за все, застрягне на етапі входу в систему і навіть може бути оцінена як шкідливий бот. Induced AI створює середовище браузера на основі Chromium, яке має власну пам'ять, файлову систему та облікові дані для автентифікації (електронна пошта, номер телефону) для виконання складних процесів, тому він може автоматизувати такі дії, як вхід, заповнення капчі, завантаження файлів, а також зберігання та повторне використання даних, а програмне забезпечення без відкритих API не може зупинити Induced AI.
02 Наближається хвиля агентів штучного інтелекту
Дозволити знаряддям праці, особливо розумним, працювати на людину – це мрія, яка виникла ще з часів наших предків. Від Дерев'яного Бика до Siri люди завжди відчували, що цих «помічників» все ще трохи не вистачає. Поки не з'явилися ChatGPT і AutoGPT, здавалося, що агенти ШІ ось-ось стануть можливими.
Ліліан Венг, дослідник OpenAI, написала статтю, в якій визначила агента штучного інтелекту на основі великої мовної моделі: великої мовної моделі, пам'яті, планування завдань та використання інструментів, без яких не обійтися. Незважаючи на те, що команда Induced AI позиціонує себе як «RPA 3.0», з точки зору функцій продукту вони більше схожі на агента штучного інтелекту, тому такі лідери штучного інтелекту, як Сем Альтман, одностайно оптимістично налаштовані щодо цієї молодої команди.
В умовах нинішнього буму штучного інтелекту Induced AI не є першою і аж ніяк не останньою командою агентів ШІ.
Не кажучи вже про тих маленьких і красивих агентів, які замовляють квитки та їжу на винос, або майже відомих проєктів, таких як AutoGPT та HuggingGPT, є багато команд, які мають такі ж амбіції щодо створення співробітників ШІ, як і Induced AI.
Наприклад, компанія Adept, яка в березні цього року завершила раунд фінансування серії B на суму 350 мільйонів доларів, навчила модель ACT-1, призначену для реагування та виконання дій на комп'ютері. Він може використовувати всі існуючі програмні інструменти, API та веб-сайти. ACT-1 також працює на основі браузера, дозволяючи користувачам вводити власні команди у вікні чату за допомогою штучного інтелекту, наприклад, створювати потенційного клієнта в Salesforce або обчислювати деякі дані в GoogleSheet.
За збігом обставин, технологічна компанія Rabbit також розробила власну велику модель LAM (Large Action Model) і випустила на її основі повний набір рішень «персональної операційної системи Rabbit OS». LAM здатний спостерігати за інтерфейсом взаємодії людини і комп'ютера і формувати «концептуальний план» для розуміння і реалізації людських намірів, що лежать в їх основі, коли інструкції користувача природною мовою менш зрозумілі. На основі LAM Rabbit також спеціально розробив набір програмних платформ, щоб дозволити своїм агентам виконувати завдання більш зручним способом. У жовтні цього року Rabbit отримав фінансування в розмірі 20 мільйонів доларів на чолі з Khosla Ventures, а за ним і існуючі акціонери.
**03 Майбутнє вже настало? **
Звичайно, на додаток до підприємницьких команд, традиційні RPA, low-code, no-code та інші компанії майже всі використовують великі мовні моделі та агентів штучного інтелекту.
З початку цього року кілька популярних додатків AI Agent і кілька разів поза колом знову і знову доводили заклик до штучного інтелекту до апогею. Але ми все одно повинні запитати, чи майбутнє вже настало? Хвилювання перед вами – це зміна чи мильна бульбашка?
Якщо взяти за аналогію автономне водіння, то такі продукти, як Copilot і Midjourney, з якими ми більше знайомі, схожі на автономне водіння L3, тобто машина є «помічником» і «другим пілотом» людини, тоді як агент відповідає рівню автономного водіння L4, людям потрібно лише ставити цілі, контролювати результати, а машини самостійно приймають рішення та виконують рішення. Сьогодні другий пілот ШІ рівня L3 все ще знаходиться на ранній стадії застосування, і все ще є багато питань, які варто вивчити з точки зору технічних можливостей і комерційної цінності, які не були повністю просунуті.
З цієї точки зору широкомасштабне застосування агентів штучного інтелекту L4 може бути ще більш віддаленим. Отже, чи є нинішнє захоплення штучним інтелектом черговою хвилею ажіотажу щодо цибулі-порею? Чи буде це просто спалах на сковороді, як блокчейн, VR і метавсесвіт кілька років тому?
Звичайно, популярність генеративного ШІ та пов'язаних з ним концепцій згасає. **
І увага ЗМІ, і реакція ринку це беззастережно підтвердили. На кривій технологічної зрілості, опублікованій Gartner цього року, як генеративний штучний інтелект, так і програмна інженерія з покращеним штучним інтелектом перебувають у періоді роздуття, а це означає, що обидві технології перебувають на межі періоду розчарування в найближчі 2-5 років – так само, як автономне водіння та вищезгадані технологічні концепції в минулому. Однак саме в період розчарування, коли спека згасає і шум тихий, відбувається осадження більш осмисленого досвіду і знань, які закладають основу для наступного періоду Просвітництва.
В еволюції трансформаційних технологій кожна вершина і западина мають значення.
Від машин Тюрінга до суперкомп'ютера IBM Deep Blue, від машинного навчання до нейронних мереж, від AlphaGo до ChatGPT, кожна віха сповнена розчарувань, сумнівів і холодних зим, що розтягують горизонт, і людство пройшло довгий шлях, щоб дістатися туди, де воно є сьогодні. З бульбашкою чи без неї, майбутнє завжди створюють оптимісти та діячі.
Ресурси: