„Dafür gibt es eine App.“ Wir alle erinnern uns an diesen Begriff aus dem Jahr 2009, als der App Store von Apple im ersten Jahr nach seiner Markteinführung bekanntermaßen mehr als 100.000 Apps hinzufügte. Dank der rasanten Fortschritte und der Verbreitung generativer KI gibt es dafür heute einen „Co-Piloten“. Ursprünglich vom Microsoft-Unternehmen GitHub für ein KI-Tool geprägt, das Vorschläge zum Programmieren macht, wird der Begriff Co-Pilot heute häufig verwendet, um KI-Assistentools zu beschreiben, die Benutzern helfen, die Produktivität bei einer Vielzahl von Fähigkeiten und Aufgaben zu verbessern. Die jüngste explosionsartige Zunahme der Copiloten im Kambrium ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu KI-Assistenten der nächsten Generation — den sogenannten „Autopiloten“.
Was ist der Unterschied zwischen den beiden? Einfach ausgedrückt, Copiloten helfen Ihnen beim Fliegen, Autopiloten erledigen das Fliegen für Sie. Anstatt dich in Echtzeit zu unterstützen, während du Inhalte erstellst, eine Veranstaltung planst oder Reisen buchst, ähnelt ein Autopilot eher einem menschlichen Assistenten — er erledigt eine Aufgabe autonom — sodass du Zeit hast, andere Dinge zu erledigen. Der Aufbau einer autonomen KI ist ein Wunderwerk der Wissenschaft und Technik, und das Team von NinjaTech AI hat es dank Chief Science Officer Wirklichkeit werden lassen Arash Sadrieh.
Arash traf den Gründer und CEO von NinjaTech AI zum ersten Mal Babak Pahlavan Vor über 20 Jahren in der High School, wo die beiden programmieren lernten. Schon damals war das Konzept von KI und Autopilot ein aufkeimender Funke, als sie an nationalen Computerturnieren teilnahmen und schließlich den Präsidentenpreis ihres Landes für das innovativste Projekt gewannen — einen Konversationscomputer, mit dem man sprechen konnte. Da nun die Lunte angezündet war, beschleunigte Arash seine KI-Ambitionen durch akademische Studien. Er schloss seinen Bachelor in Softwaretechnik, Betriebsforschung und Systemanalyse ab und promovierte und postdoktorierte in Computermodellierung und Simulation. Seine Doktorarbeit zielte darauf ab, den Weg für die Verbesserung der Rechenleistung von Softwareanwendungen für Prozessmodellierung und Simulation zu ebnen. Dabei wurde eine Verbesserung der Rechenzeit mit Standard-CPU-Methoden um eine Größenordnung nachgewiesen.
Bevor er zu NinjaTech AI kam, verbrachte Arash sechs Jahre als Wissenschaftler für Forschung und angewandte KI bei Amazon Web Services (AWS). Er stieg schnell auf, arbeitete aber an Projekten, die eher von KI unterstützt als von KI geleitet wurden. Als die KI-Technologie voranschritt und Arashs Leidenschaft für die Entwicklung autonomer Agenten immer größer wurde, wuchs auch Babak und Mitbegründer Sam Naghshineh planten gleichzeitig, NinjaTech AI zu bauen. Nach Jahrzehnten war für diese Highschool-Freunde endlich der glückliche Moment gekommen, etwas wirklich Neues zu bauen. Arash wurde als Chief Science Officer Mitarbeiter #1 des Unternehmens.
Das Team begann mit der Produktvision, dass KI autonom Aufgaben übernimmt, und arbeitete rückwärts. Bau des Autopiloten von NinjaTech AI — genannt Atlas — war eine großartige Übung, um Wissenschaft und Technik in Einklang zu bringen und beiden einen beachtlichen Pragmatismus zu verleihen. In Arashs eigenen Worten: „In der Wissenschaft geht es darum, das ursprüngliche Problem zu lösen, beim Engineering geht es darum, die Lösung skalierbar zu machen und ihre Effizienz zu steigern.“ Anders ausgedrückt: Eine KI dazu zu bringen, autonom ein Meeting zu buchen, bedeutet nicht, dass sie autonom Flüge für Sie bucht (und das dann für 10.000 Benutzer tut) — dazwischen gibt es eine Kluft. Um eine skalierbare autonome KI zu entwickeln, musste Arash etwas wirklich Neues entwickeln — einen KI-Agenten, der selbst lernen, sich selbst validieren und selbst programmieren konnte.
Inspiriert von DeepMinds AlphaGo™ hat NinjaTech AI mehr als nur statische Spiele gelöst und autonome KI-Agenten entwickelt, die sich kontinuierlich an dynamische Umgebungen anpassen. Ohne Playbooks und statische Entscheidungsbäume hat Arash erfolgreich Agenten entwickelt, die sich mithilfe von Multi-Agenten-Spieltheorie und zielorientierter Ausführung anpassen, um komplexe Aufgaben zu erledigen. Die Agenten von NinjaTech verfolgen beim Lernen einen schrittweisen hierarchischen Lernansatz, indem sie komplexe Probleme in leicht verdauliche Aufgaben zerlegen und einen Ausführungsplan mit Selbstvalidierung erstellen. Unsere KI-Agenten nutzen Transfer Learning, um zuvor erworbene Fähigkeiten effizient anzuwenden und sich schnell neue anzueignen, und sie sind in der Lage, ihren eigenen Code autonom zu schreiben und zu validieren. Diese Mischung aus Wissenschaft und Technik bedeutet, dass Atlas nun in der Lage ist, die Ähnlichkeiten zwischen der Buchung eines Meetings und der Buchung eines Fluges zu nutzen und sich in einer sicheren Umgebung selbst zu validieren, bis es perfektioniert ist.
Seit Arash zu Babak und Sam bei NinjaTech AI kam, hat das Team über 34 hochkarätige Ingenieure, Wissenschaftler und Produktmanager von Google, Meta und AWS begrüßt. NinjaTech AI ist bereit, Anfang 2024 die Beta-Version von Atlas auf den Markt zu bringen, und wird jedem vielbeschäftigten Profi eine bedeutende Menge an Zeit zurückgeben, indem es ihnen administrative Aufgaben abnimmt. Wenn Sie daran interessiert sind, zu sehen, wie Arashs Wissenschaft und Technik zum Leben erweckt werden, probieren Sie unsere myninja.ai jetzt kostenlos.
Seien Sie gespannt auf bevorstehende Produkteinführungen und erfahren Sie mehr über unsere Technologie der nächsten Generation im zweiten Gründer-Spotlight über unseren VP Go-To-Market — Kurt Wilkinson!
NinjaTech KI ist ein Unternehmen für künstliche Intelligenz mit Sitz in Palo Alto, Kalifornien. Das Unternehmen hat es sich zur Aufgabe gemacht, allen vielbeschäftigten Berufstätigen Zeit und Geld zu sparen, indem der Zugang zu einer sicheren und zuverlässigen persönlichen KI demokratisiert wird. NinjaTech AI hat 6 Millionen US-Dollar Startkapital von prominenten Investoren wie Candou Ventures, DCVC, SRI Ventures, Jeff Ullman und Laszlo Bock eingeworben.
