बिल्डिंग द नेक्स्ट जेन एआई पर्सनल असिस्टेंट

“इसके लिए एक ऐप है।” हम सभी को यह शब्द 2009 में याद है जब Apple के ऐप स्टोर ने लॉन्च के पहले साल में ही प्रसिद्ध रूप से 100,000 से अधिक ऐप जोड़े थे। जनरेटिव AI की तीव्र प्रगति और प्रसार के कारण, आज इसके लिए एक “सह-पायलट” है। मूल रूप से Microsoft के स्वामित्व वाले GitHub द्वारा एक AI टूल के लिए गढ़ा गया था, जो कोडिंग सुझाव देता है, आज सह-पायलट शब्द का उपयोग मोटे तौर पर AI सहायक टूल का वर्णन करने के लिए किया जाता है, जो उपयोगकर्ताओं को विभिन्न प्रकार के कौशल और कार्यों में उत्पादकता में सुधार करने में मदद करते हैं। हाल ही में कैम्ब्रियन में सह-पायलटों का विस्फोट अगली पीढ़ी के AI सहायकों — जिन्हें “ऑटोपायलट” के नाम से जाना जाता है — की राह पर एक महत्वपूर्ण कदम है।

दोनों में क्या अंतर है? सीधे शब्दों में कहें, तो जब आप उड़ते हैं तो सह-पायलट आपकी मदद करते हैं, ऑटोपायलट आपके लिए उड़ान भरते हैं। जब आप सामग्री बनाते हैं, किसी कार्यक्रम की योजना बनाते हैं, या यात्रा बुक करते हैं, तो वास्तविक समय में आपकी सहायता करने के बजाय, एक ऑटोपायलट मानव सहायक के समान होता है — यह एक कार्य को स्वायत्तता से पूरा करेगा — आपको अन्य काम करने के लिए मुक्त कर देगा। स्वायत्त AI का निर्माण करना विज्ञान और इंजीनियरिंग का चमत्कार है और NinjaTech AI की टीम ने मुख्य विज्ञान अधिकारी की बदौलत इसे हकीकत में बदल दिया है अराश सदरीह।

अराश ने पहली बार NinjaTech AI के संस्थापक और CEO से मुलाकात की बाबक पहलवान 20 साल पहले हाई स्कूल में, जहां दोनों ने कोड करना सीखा। उस समय भी, AI और ऑटोपायलट की अवधारणा ने राष्ट्रीय कंप्यूटर टूर्नामेंटों में प्रतिस्पर्धा की, और अंततः सबसे नवीन परियोजना के लिए अपने देश का राष्ट्रपति पुरस्कार जीता — एक संवादात्मक कंप्यूटर जिससे आप बात कर सकते थे। अरश ने अकादमिक अध्ययन के माध्यम से अपनी एआई महत्वाकांक्षाओं को गति दी, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, ऑपरेशनल रिसर्च एंड सिस्टम एनालिसिस में बैचलर्स और कंप्यूटर मॉडलिंग और सिमुलेशन में डॉक्टरेट की डिग्री और पोस्ट-डॉक के काम को आगे बढ़ाया। उनकी थीसिस ने प्रोसेस मॉडलिंग और सिमुलेशन सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों के कम्प्यूटेशनल प्रदर्शन को बेहतर बनाने का मार्ग प्रशस्त करने का प्रयास किया, जिससे मानक सीपीयू विधियों पर कम्प्यूटेशनल समय में काफी सुधार का क्रम प्रदर्शित किया गया।

NinjaTech AI में शामिल होने से पहले, अरश ने Amazon Web Services (AWS) में रिसर्च और एप्लाइड AI साइंटिस्ट के रूप में छह साल बिताए। उन्होंने रैंकों को तेज़ी से आगे बढ़ाया, लेकिन खुद को उन परियोजनाओं पर काम करते हुए पाया, जो AI-LED के बजाय AI समर्थित थीं। जैसे-जैसे AI तकनीक आगे बढ़ी और स्वायत्त एजेंटों के निर्माण के लिए अरश का जुनून बढ़ता गया, बाबक और सह-संस्थापक सैम नघशिनेह एक साथ NinjaTech AI बनाने की योजना बना रहे थे। दशकों के बाद, आखिरकार हाई स्कूल के इन दोस्तों के लिए वह गंभीर क्षण आ ही गया था, ताकि वे वास्तव में अगली पीढ़ी का निर्माण कर सकें। अरश कंपनी के मुख्य विज्ञान अधिकारी के रूप में #1 कर्मचारी बन गए।

टीम ने AI के उत्पाद विज़न के साथ स्वायत्त रूप से कार्यों को संभालने और पीछे की ओर काम करने के साथ शुरुआत की। NinjaTech AI के ऑटोपायलट का निर्माण — जिसका नाम एटलस है — विज्ञान और इंजीनियरिंग को संतुलित करने और दोनों को काफी व्यावहारिकता से प्रभावित करने का एक जबरदस्त अभ्यास रहा है। अराश के अपने शब्दों में, “विज्ञान प्रारंभिक समस्या को हल करने के बारे में है, इंजीनियरिंग समाधान को स्केलेबल बनाने और इसकी क्षमता बढ़ाने के बारे में है।” दूसरे शब्दों में कहें, तो वैज्ञानिक रूप से किसी मीटिंग को स्वायत्त रूप से बुक करने के लिए AI प्राप्त करना आपके लिए स्वायत्त रूप से फ़्लाइट बुक करने (और फिर 10,000 यूज़र के लिए ऐसा करने) के बराबर नहीं है - बीच में एक खाई है। एक स्केलेबल ऑटोनॉमस AI हासिल करने के लिए, अराश को वास्तव में कुछ नया बनाने की ज़रूरत थी - एक ऐसा AI एजेंट जो खुद को सीख सके, खुद को प्रमाणित कर सके और सेल्फ-कोड कर सके।

DeepMind के AlphaGo™ से प्रेरित होकर, NinjaTech AI स्थिर गेम को हल करने से आगे निकल गया है और स्वायत्त AI एजेंट बनाए हैं जो लगातार गतिशील वातावरण के अनुकूल होते हैं। कोई प्लेबुक और स्टैटिक डिसीजन ट्री नहीं, अरश ने सफलतापूर्वक ऐसे एजेंट बनाए हैं जो जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए मल्टी-एजेंट गेम थ्योरी और लक्ष्य-उन्मुख निष्पादन का उपयोग करके समायोजित करते हैं। NinjaTech के एजेंट सीखने के लिए चरण-दर-चरण पदानुक्रमित दृष्टिकोण अपनाते हैं, जटिल समस्याओं को सुपाच्य कार्यों में विघटित करते हैं, और स्व-सत्यापन के साथ एक निष्पादन योजना बनाते हैं। हमारे AI एजेंट तेजी से नए कौशल हासिल करने के लिए पहले से अर्जित कौशल को कुशलतापूर्वक लागू करने के लिए ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करते हैं, और वे अपने स्वयं के कोड को स्वायत्तता से लिखने और मान्य करने में सक्षम होते हैं। विज्ञान और इंजीनियरिंग के इस मिश्रण का मतलब है कि एटलस अब फ्लाइट बुक करने के साथ-साथ मीटिंग बुक करने की समानताओं का उपयोग कर सकता है, और सुरक्षित वातावरण में खुद को तब तक प्रमाणित कर सकता है जब तक कि वह इसे पूर्ण न कर ले।

जब से अराश NinjaTech AI में बाबाक और सैम के साथ शामिल हुए, तब से टीम ने Google, Meta और AWS के 34 से अधिक शीर्ष स्तरीय इंजीनियरों, वैज्ञानिकों और उत्पाद प्रबंधकों का स्वागत किया है। 2024 की शुरुआत में एटलस के बीटा संस्करण को लॉन्च करने के लिए तैयार, NinjaTech AI प्रशासनिक कार्यों को अपने हाथों से हटाकर हर व्यस्त पेशेवर को सार्थक समय वापस देगा। यदि आप अराश के विज्ञान और इंजीनियरिंग को जीवंत होते देखना चाहते हैं, तो हमारा प्रयास करें myninja.ai अभी मुफ्त में।

आने वाले प्रोडक्ट लॉन्च के लिए हमारे साथ बने रहें और हमारे VP Go-to-Market के बारे में सेकंड फाउंडर स्पॉटलाइट में हमारी अगली पीढ़ी की तकनीक के बारे में जानने के लिए बने रहें — कर्ट विल्किंसन!

निंजाटेक एआई कैलिफोर्निया के पालो ऑल्टो में स्थित एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी है। कंपनी का लक्ष्य सुरक्षित और विश्वसनीय व्यक्तिगत AI तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करके, हर व्यस्त पेशेवर समय और धन की बचत करना है। NinjaTech AI ने प्रमुख निवेशकों जैसे कि Candou Ventures, DCVC, SRI Ventures, Jeff Ullman और Laszlo Bock से $6 मिलियन प्री-सीड पूंजी जुटाई है।