Görüntü kaynağı: Sınırsız AI tarafından oluşturuldu
Sam Altman yine saldırıyor. Bu kez, biri 18 diğeri 19 yaşında olan iki kurucu ortak Aryan Sharma ve Ayush Pathak ile sadece 5 kişilik bir RPA erken aşama ekibi olan Induced AI'ye yatırım yaptı.
Sadece Sam Altman değil, aynı zamanda SignalFire, Peak XV, SV Angel ve diğerleri de Induced AI'nin 2,3 milyon dolarlık tohum finansman turuna katıldı. Teknoloji hızlandırıcı AI Grant'in iki kurucusu Nat Friedman ve Daniel Gross da Induced AI ekibine katıldı. İkili, Nat'ın Github'ın CEO'su olması ve Daniel tarafından kurulan arama motoru şirketi Cue'nun Apple tarafından satın alınmasıyla teknoloji dünyasında iyi tanınıyor.
Bu takım ve ürünleri hakkında bu kadar özel olan nedir ve neden birçok kodamanın zeytin dallarını çekebilir?
01 RPA 3.0: Tarayıcıyı açın ve tüm işi yapay zekanın yapmasına izin verin
Induced AI'nın iki kurucusu – Aryan ve Ayush – genç yaşlarına rağmen zengin bir girişimcilik deneyimine sahipler. İki genç programcının sağlık, reklamcılık, eğitim, blockchain, web3 ve diğer alanlarda girişimci özgeçmişleri var ve hatta girişimci topluluklar ve kuluçka merkezi benzeri organizasyonlar başlattılar.
Uyarılmış yapay zeka, kurumsal çalışanların üretkenliğini ortaya çıkaran bir "RPA 3.0"dır. Kullanıcılar, iş akışlarını ve ekran kayıtlarını basit bir İngilizce ile yazabilir ve Induced AI, bunları gerçek zamanlı olarak sözde koda dönüştürebilir ve çok sayıda tekrarlayan görevi gerçekleştirmek için çeşitli ilgili araçları çağırabilir.
İki kurucu|Kaynak: Linkedln
RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) yeni bir kavram değildir ve sıradan insanların günlük yaşamında her yerde görülebilir, örneğin Excel'deki "makro" ya da RPA'nın öncülü olarak kabul edilebilecek birçok kişinin konser bileti kapmak için kullandığı gadget "key wizard" gibi. RPA'nın geleneksel tanımında yazılım, fare tıklamaları, klavye girişleri, klasörleri açma, e-posta gönderme vb. gibi insan işlemlerini kaydeder ve bu işlemleri otomatik olarak gruplar halinde yürütülen kurallar ve rutinler oluşturmak için düzeltir, böylece insanların zamandan tasarruf etmesini sağlar ve iş verimliliğini artırır. Yapay zeka teknolojisinin ilerlemesiyle birlikte, makinelerin görüntüleri tanıma, dili anlama ve mantıklı düşünme yeteneği sürekli olarak geliştirildi ve bu teknolojiler daha fazla enerji açığa çıkarmak için RPA ile birleştirildi.
RPA kavramı tarafından tanımlandığı gibi, şu ana kadar piyasadaki RPA araçları, net kuralların manuel olarak geliştirilmesini gerektirir ve karmaşık görevler için kurallar emek yoğun olabilir. Uyarılmış yapay zeka, araçlara mantıklı bir şekilde akıl yürütme ve yargıda bulunma yeteneği vermek için büyük dil modellerinin gücünü kullanır. Kullanıcının yalnızca "bana Jira'ya bir bilet oluştur" veya "bir özgeçmiş dalgasını gözden geçirmeme ve adaylara mülakat davetleri göndermeme yardım et" gibi neye ihtiyacı olduğunu söylemesi gerekir ve Induced AI gerçek zamanlı kararlar verebilir ve ne yapacağını ortadan kaldırabilir ve tüm süreci tamamlamak için ilgili araçları otomatik olarak çağırabilir.
Örnek olarak özgeçmişleri tarama görevini ele alırsak, normal manuel işlem süreci şunları içerir: LinkedIn hesabınıza giriş yapmak, özgeçmiş aramak, özgeçmişleri değerlendirmek, özgeçmişleri indirmek, davetiye göndermek vb. LinkedIn resmi bir API sağlamazsa, geçmişte RPA'nın oturum açma adımında takılıp kalması muhtemeldir ve hatta kötü amaçlı bir bot olarak değerlendirilebilir. Induced AI, karmaşık işlemleri gerçekleştirmek için kendi belleğine, dosya sistemine ve kimlik doğrulama kimlik bilgilerine (e-posta, telefon numarası) sahip bir tarayıcı ortamı oluşturur, böylece oturum açma, captcha'ları doldurma, dosya indirme ve verileri depolama ve yeniden kullanma gibi eylemleri otomatikleştirebilir ve açık API'leri olmayan yazılımlar Induced AI'yı durduramaz.
02 Bir yapay zeka ajanı dalgası geliyor
Araçların, özellikle de akıllı aletlerin insanlar için çalışmasına izin vermek, atalarımızdan beri ortaya çıkan bir hayaldir. Tahta Öküz'den Siri'ye kadar, insanlar her zaman bu "asistanların" hala biraz eksik olduğunu hissettiler. ChatGPT ve AutoGPT çıkana kadar, yapay zeka ajanları mümkün olmak üzere görünüyordu.
OpenAI'de araştırmacı olan Lilian Weng, büyük bir dil modeline dayalı bir yapay zeka aracısını tanımlayan bir makale yazdı: büyük dil modeli, bellek, görev planlaması ve araçları kullanma, bunların hepsi vazgeçilmezdir. Induced AI ekibi kendisini "RPA 3.0" olarak konumlandırsa da, ürün özellikleri açısından daha çok bir AI ajanı gibidirler, bu nedenle Sam Altman gibi AI kodamanlarının bu genç ekip hakkında oybirliğiyle iyimserlerinin olmasının nedeni budur.
Mevcut AI patlaması altında, Induced AI, AI ajan ekibi ilk ve hiçbir şekilde son değil.
Bilet ve paket servis siparişi veren küçük ve güzel acentelerden veya AutoGPT ve HuggingGPT gibi neredeyse iyi bilinen projelerden bahsetmiyorum bile, yapay zeka çalışanları oluşturmak için Induced AI ile aynı hırsa sahip birçok ekip var.
Örneğin, bu yıl Mart ayında 350 milyon dolarlık B Serisi finansman turunu tamamlayan Adept, bir bilgisayara yanıt vermek ve bir bilgisayarda eylemler gerçekleştirmek için tasarlanmış bir ACT-1 modelini eğitti. Mevcut tüm yazılım araçlarını, API'leri ve web sitelerini kullanabilir. ACT-1 ayrıca tarayıcı tabanlı çalışır ve kullanıcıların Salesforce'ta bir müşteri adayı oluşturmak veya GoogleE-Tablo'da bazı verileri hesaplamak gibi AI ile sohbet kutusuna kendi komutlarını girmelerine olanak tanır.
Usta'nın ACT-1'i |
Tesadüfen, bir teknoloji şirketi olan Rabbit de kendi büyük model LAM'ını (Büyük Eylem Modeli) geliştirdi ve buna dayalı eksiksiz bir "kişisel işletim sistemi Rabbit OS" çözümleri seti başlattı. LAM, insan-bilgisayar etkileşiminin arayüzünü gözlemleyebilir ve kullanıcının doğal dil talimatları daha az net olduğunda altta yatan insan niyetini anlamak ve uygulamak için "kavramsal bir plan" oluşturabilir. LAM'a dayanan Rabbit, temsilcilerinin görevleri daha kullanıcı dostu bir şekilde tamamlamasını sağlamak için özel olarak bir dizi yazılım platformu da tasarladı. Bu yılın Ekim ayında Rabbit, Khosla Ventures liderliğindeki ve ardından mevcut hissedarlar tarafından 20 milyon dolarlık fon aldı.
**03 Gelecek zaten burada mı? **
Tabii ki, girişimci ekiplere ek olarak, geleneksel RPA, düşük kodlu, kodsuz ve diğer şirketlerin neredeyse tamamı büyük dil modellerini ve yapay zeka aracılarını benimsiyor.
Bu yılın başından bu yana, AI Agent'ın birkaç popüler uygulaması ve birkaç kez çemberin dışına çıkmak, yapay zeka çağrısını tekrar tekrar doruğa çıkardı. Ama yine de sormalıyız, gelecek zaten burada mı? Önünüzdeki heyecan bir değişim mi yoksa bir balon mu?
Otonom sürüşü bir benzetme olarak ele alırsak, daha aşina olduğumuz Copilot ve Midjourney gibi ürünler L3 otonom sürüşe benzer, yani makine insanların "asistanı" ve "yardımcı pilotu" iken, ajan otonom sürüşün L4 seviyesine karşılık gelirken, insanların yalnızca hedefler belirlemesi, sonuçları denetlemesi ve makinelerin kararları ve yürütmeyi kendi başlarına tamamlaması gerekir. Bugün, L3 seviyesindeki AI yardımcı pilotu hala uygulamanın erken aşamasındadır ve teknik yetenekler ve ticari değer açısından tam olarak tanıtılmamış keşfedilmeye değer birçok konu vardır.
Bu açıdan bakıldığında, L4 AI aracılarının büyük ölçekli uygulaması daha da uzak olabilir. Peki, mevcut yapay zeka çılgınlığı başka bir pırasa kesme yutturmaca dalgası mı? Birkaç yıl önce blok zinciri, VR ve metaverse gibi tavada sadece bir flaş mı olacak?
Elbette, üretken yapay zekanın ve ilgili kavramların popülaritesi azalıyor. **
Hem medyanın ilgisi hem de piyasa tepkisi bunu dolaylı olarak doğruladı. Gartner tarafından bu yıl yayınlanan teknoloji olgunluk eğrisinde, hem üretken yapay zeka hem de yapay zeka ile geliştirilmiş yazılım mühendisliği bir şişkinlik döneminde, yani her iki teknoloji de önümüzdeki 2-5 yıl içinde bir hayal kırıklığı döneminin eşiğinde – tıpkı otonom sürüş ve geçmişte bahsedilen teknoloji kavramları gibi. Bununla birlikte, tam da ısının azaldığı ve gürültünün sessiz olduğu hayal kırıklığı döneminde, daha anlamlı deneyim ve bilgi çökelir ve bir sonraki aydınlanma döneminin temelini atar.
Dönüştürücü teknolojinin evriminde, her zirve ve çukur önemlidir.
Turing makinelerinden IBM'in süper bilgisayarı Deep Blue'ya, makine öğreniminden sinir ağlarına, AlphaGo'dan ChatGPT'ye kadar her kilometre taşı hayal kırıklığı, şüphe ve soğuk kışlarla dolu, ufku uzatıyor ve insanlık bugün olduğu yere ulaşmak için uzun bir yol kat etti. Balonu olsun ya da olmasın, gelecek her zaman iyimserler ve yapıcılar tarafından yaratılır.
Kaynaklar:
Sam Altman, tarayıcıya özgü iş akışlarını otomatikleştiren gençlerin yapay zeka girişimini destekliyor (TechCrunch)
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Sam Altman devreye girdi ve 20 yaşın altındaki iki küçük girişimciye yatırım yaptı
Orijinal kaynak: Silikon Tavşan Yarışı
Sam Altman yine saldırıyor. Bu kez, biri 18 diğeri 19 yaşında olan iki kurucu ortak Aryan Sharma ve Ayush Pathak ile sadece 5 kişilik bir RPA erken aşama ekibi olan Induced AI'ye yatırım yaptı.
Sadece Sam Altman değil, aynı zamanda SignalFire, Peak XV, SV Angel ve diğerleri de Induced AI'nin 2,3 milyon dolarlık tohum finansman turuna katıldı. Teknoloji hızlandırıcı AI Grant'in iki kurucusu Nat Friedman ve Daniel Gross da Induced AI ekibine katıldı. İkili, Nat'ın Github'ın CEO'su olması ve Daniel tarafından kurulan arama motoru şirketi Cue'nun Apple tarafından satın alınmasıyla teknoloji dünyasında iyi tanınıyor.
Bu takım ve ürünleri hakkında bu kadar özel olan nedir ve neden birçok kodamanın zeytin dallarını çekebilir?
01 RPA 3.0: Tarayıcıyı açın ve tüm işi yapay zekanın yapmasına izin verin
Induced AI'nın iki kurucusu – Aryan ve Ayush – genç yaşlarına rağmen zengin bir girişimcilik deneyimine sahipler. İki genç programcının sağlık, reklamcılık, eğitim, blockchain, web3 ve diğer alanlarda girişimci özgeçmişleri var ve hatta girişimci topluluklar ve kuluçka merkezi benzeri organizasyonlar başlattılar.
Uyarılmış yapay zeka, kurumsal çalışanların üretkenliğini ortaya çıkaran bir "RPA 3.0"dır. Kullanıcılar, iş akışlarını ve ekran kayıtlarını basit bir İngilizce ile yazabilir ve Induced AI, bunları gerçek zamanlı olarak sözde koda dönüştürebilir ve çok sayıda tekrarlayan görevi gerçekleştirmek için çeşitli ilgili araçları çağırabilir.
RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) yeni bir kavram değildir ve sıradan insanların günlük yaşamında her yerde görülebilir, örneğin Excel'deki "makro" ya da RPA'nın öncülü olarak kabul edilebilecek birçok kişinin konser bileti kapmak için kullandığı gadget "key wizard" gibi. RPA'nın geleneksel tanımında yazılım, fare tıklamaları, klavye girişleri, klasörleri açma, e-posta gönderme vb. gibi insan işlemlerini kaydeder ve bu işlemleri otomatik olarak gruplar halinde yürütülen kurallar ve rutinler oluşturmak için düzeltir, böylece insanların zamandan tasarruf etmesini sağlar ve iş verimliliğini artırır. Yapay zeka teknolojisinin ilerlemesiyle birlikte, makinelerin görüntüleri tanıma, dili anlama ve mantıklı düşünme yeteneği sürekli olarak geliştirildi ve bu teknolojiler daha fazla enerji açığa çıkarmak için RPA ile birleştirildi.
RPA kavramı tarafından tanımlandığı gibi, şu ana kadar piyasadaki RPA araçları, net kuralların manuel olarak geliştirilmesini gerektirir ve karmaşık görevler için kurallar emek yoğun olabilir. Uyarılmış yapay zeka, araçlara mantıklı bir şekilde akıl yürütme ve yargıda bulunma yeteneği vermek için büyük dil modellerinin gücünü kullanır. Kullanıcının yalnızca "bana Jira'ya bir bilet oluştur" veya "bir özgeçmiş dalgasını gözden geçirmeme ve adaylara mülakat davetleri göndermeme yardım et" gibi neye ihtiyacı olduğunu söylemesi gerekir ve Induced AI gerçek zamanlı kararlar verebilir ve ne yapacağını ortadan kaldırabilir ve tüm süreci tamamlamak için ilgili araçları otomatik olarak çağırabilir.
Örnek olarak özgeçmişleri tarama görevini ele alırsak, normal manuel işlem süreci şunları içerir: LinkedIn hesabınıza giriş yapmak, özgeçmiş aramak, özgeçmişleri değerlendirmek, özgeçmişleri indirmek, davetiye göndermek vb. LinkedIn resmi bir API sağlamazsa, geçmişte RPA'nın oturum açma adımında takılıp kalması muhtemeldir ve hatta kötü amaçlı bir bot olarak değerlendirilebilir. Induced AI, karmaşık işlemleri gerçekleştirmek için kendi belleğine, dosya sistemine ve kimlik doğrulama kimlik bilgilerine (e-posta, telefon numarası) sahip bir tarayıcı ortamı oluşturur, böylece oturum açma, captcha'ları doldurma, dosya indirme ve verileri depolama ve yeniden kullanma gibi eylemleri otomatikleştirebilir ve açık API'leri olmayan yazılımlar Induced AI'yı durduramaz.
02 Bir yapay zeka ajanı dalgası geliyor
Araçların, özellikle de akıllı aletlerin insanlar için çalışmasına izin vermek, atalarımızdan beri ortaya çıkan bir hayaldir. Tahta Öküz'den Siri'ye kadar, insanlar her zaman bu "asistanların" hala biraz eksik olduğunu hissettiler. ChatGPT ve AutoGPT çıkana kadar, yapay zeka ajanları mümkün olmak üzere görünüyordu.
OpenAI'de araştırmacı olan Lilian Weng, büyük bir dil modeline dayalı bir yapay zeka aracısını tanımlayan bir makale yazdı: büyük dil modeli, bellek, görev planlaması ve araçları kullanma, bunların hepsi vazgeçilmezdir. Induced AI ekibi kendisini "RPA 3.0" olarak konumlandırsa da, ürün özellikleri açısından daha çok bir AI ajanı gibidirler, bu nedenle Sam Altman gibi AI kodamanlarının bu genç ekip hakkında oybirliğiyle iyimserlerinin olmasının nedeni budur.
Mevcut AI patlaması altında, Induced AI, AI ajan ekibi ilk ve hiçbir şekilde son değil.
Bilet ve paket servis siparişi veren küçük ve güzel acentelerden veya AutoGPT ve HuggingGPT gibi neredeyse iyi bilinen projelerden bahsetmiyorum bile, yapay zeka çalışanları oluşturmak için Induced AI ile aynı hırsa sahip birçok ekip var.
Örneğin, bu yıl Mart ayında 350 milyon dolarlık B Serisi finansman turunu tamamlayan Adept, bir bilgisayara yanıt vermek ve bir bilgisayarda eylemler gerçekleştirmek için tasarlanmış bir ACT-1 modelini eğitti. Mevcut tüm yazılım araçlarını, API'leri ve web sitelerini kullanabilir. ACT-1 ayrıca tarayıcı tabanlı çalışır ve kullanıcıların Salesforce'ta bir müşteri adayı oluşturmak veya GoogleE-Tablo'da bazı verileri hesaplamak gibi AI ile sohbet kutusuna kendi komutlarını girmelerine olanak tanır.
Tesadüfen, bir teknoloji şirketi olan Rabbit de kendi büyük model LAM'ını (Büyük Eylem Modeli) geliştirdi ve buna dayalı eksiksiz bir "kişisel işletim sistemi Rabbit OS" çözümleri seti başlattı. LAM, insan-bilgisayar etkileşiminin arayüzünü gözlemleyebilir ve kullanıcının doğal dil talimatları daha az net olduğunda altta yatan insan niyetini anlamak ve uygulamak için "kavramsal bir plan" oluşturabilir. LAM'a dayanan Rabbit, temsilcilerinin görevleri daha kullanıcı dostu bir şekilde tamamlamasını sağlamak için özel olarak bir dizi yazılım platformu da tasarladı. Bu yılın Ekim ayında Rabbit, Khosla Ventures liderliğindeki ve ardından mevcut hissedarlar tarafından 20 milyon dolarlık fon aldı.
**03 Gelecek zaten burada mı? **
Tabii ki, girişimci ekiplere ek olarak, geleneksel RPA, düşük kodlu, kodsuz ve diğer şirketlerin neredeyse tamamı büyük dil modellerini ve yapay zeka aracılarını benimsiyor.
Bu yılın başından bu yana, AI Agent'ın birkaç popüler uygulaması ve birkaç kez çemberin dışına çıkmak, yapay zeka çağrısını tekrar tekrar doruğa çıkardı. Ama yine de sormalıyız, gelecek zaten burada mı? Önünüzdeki heyecan bir değişim mi yoksa bir balon mu?
Otonom sürüşü bir benzetme olarak ele alırsak, daha aşina olduğumuz Copilot ve Midjourney gibi ürünler L3 otonom sürüşe benzer, yani makine insanların "asistanı" ve "yardımcı pilotu" iken, ajan otonom sürüşün L4 seviyesine karşılık gelirken, insanların yalnızca hedefler belirlemesi, sonuçları denetlemesi ve makinelerin kararları ve yürütmeyi kendi başlarına tamamlaması gerekir. Bugün, L3 seviyesindeki AI yardımcı pilotu hala uygulamanın erken aşamasındadır ve teknik yetenekler ve ticari değer açısından tam olarak tanıtılmamış keşfedilmeye değer birçok konu vardır.
Bu açıdan bakıldığında, L4 AI aracılarının büyük ölçekli uygulaması daha da uzak olabilir. Peki, mevcut yapay zeka çılgınlığı başka bir pırasa kesme yutturmaca dalgası mı? Birkaç yıl önce blok zinciri, VR ve metaverse gibi tavada sadece bir flaş mı olacak?
Elbette, üretken yapay zekanın ve ilgili kavramların popülaritesi azalıyor. **
Hem medyanın ilgisi hem de piyasa tepkisi bunu dolaylı olarak doğruladı. Gartner tarafından bu yıl yayınlanan teknoloji olgunluk eğrisinde, hem üretken yapay zeka hem de yapay zeka ile geliştirilmiş yazılım mühendisliği bir şişkinlik döneminde, yani her iki teknoloji de önümüzdeki 2-5 yıl içinde bir hayal kırıklığı döneminin eşiğinde – tıpkı otonom sürüş ve geçmişte bahsedilen teknoloji kavramları gibi. Bununla birlikte, tam da ısının azaldığı ve gürültünün sessiz olduğu hayal kırıklığı döneminde, daha anlamlı deneyim ve bilgi çökelir ve bir sonraki aydınlanma döneminin temelini atar.
Dönüştürücü teknolojinin evriminde, her zirve ve çukur önemlidir.
Turing makinelerinden IBM'in süper bilgisayarı Deep Blue'ya, makine öğreniminden sinir ağlarına, AlphaGo'dan ChatGPT'ye kadar her kilometre taşı hayal kırıklığı, şüphe ve soğuk kışlarla dolu, ufku uzatıyor ve insanlık bugün olduğu yere ulaşmak için uzun bir yol kat etti. Balonu olsun ya da olmasın, gelecek her zaman iyimserler ve yapıcılar tarafından yaratılır.
Kaynaklar: