«C'è un'app per questo». Ricordiamo tutti questo termine nel 2009, quando l'app store di Apple aggiunse notoriamente più di 100.000 app nel primo anno dal lancio. Grazie ai rapidi progressi e alla proliferazione dell'IA generativa, oggi esiste un «copilota» in tal senso. Originariamente coniato da GitHub di proprietà di Microsoft per uno strumento di intelligenza artificiale che fornisce suggerimenti di programmazione, oggi il termine copilota è ampiamente utilizzato per descrivere gli strumenti di assistenza all'intelligenza artificiale che aiutano gli utenti a migliorare la produttività in una varietà di competenze e attività. La recente esplosione di copiloti nel Cambriano è un passo importante nel percorso verso gli assistenti AI di nuova generazione, noti come «autopiloti».
Qual è la differenza tra i due? In parole povere, i copiloti ti aiutano mentre voli, gli autopiloti volano per te. Piuttosto che supportarti in tempo reale mentre crei contenuti, pianifichi un evento o prenoti un viaggio, un autopilota è più simile a un assistente umano: completerà un compito in modo autonomo, lasciandoti libero di fare altre cose. La creazione di un'intelligenza artificiale autonoma è una meraviglia della scienza e dell'ingegneria e il team di NinjaTech AI l'ha resa realtà grazie al Chief Science Officer Arash Sadrieh.
Arash ha incontrato per la prima volta il fondatore e CEO di NinjaTech AI Babak Pahlavan più di 20 anni fa al liceo, dove i due hanno imparato a programmare. Già allora, il concetto di intelligenza artificiale e pilota automatico fu una scintilla nascente quando gareggiarono nei tornei nazionali di informatica, vincendo infine il premio presidenziale del loro paese per il progetto più innovativo: un computer conversazionale con cui si potesse parlare. La miccia ora accesa, Arash ha accelerato le sue ambizioni di intelligenza artificiale attraverso studi accademici, conseguendo la laurea in ingegneria del software, ricerca operativa e analisi dei sistemi e il dottorato e il lavoro post-doc in modellazione e simulazione computerizzata. La sua tesi ha cercato di aprire la strada al miglioramento delle prestazioni computazionali delle applicazioni software di modellazione e simulazione dei processi, dimostrando un miglioramento di un ordine di grandezza del tempo di calcolo con metodi CPU standard.
Prima di entrare a far parte di NinjaTech AI, Arash ha lavorato per sei anni presso Amazon Web Services (AWS) come ricercatore e scienziato di intelligenza artificiale applicata. Ha scalato rapidamente i ranghi, ma si è ritrovato a lavorare su progetti supportati dall'intelligenza artificiale anziché guidati dall'intelligenza artificiale. Man mano che la tecnologia di intelligenza artificiale avanzava e la passione di Arash per la creazione di agenti autonomi cresceva, Babak e co-fondatore Sam Naghshineh stavano contemporaneamente progettando di costruire NinjaTech AI. Dopo decenni, era finalmente arrivato il momento fortuito per questi compagni di liceo di costruire qualcosa di veramente di nuova generazione. Arash è diventato dipendente #1 dell'azienda, in qualità di Chief Science Officer.
Il team ha iniziato con la visione del prodotto dell'IA che si è assunta autonomamente le attività e ha lavorato a ritroso. Costruire il pilota automatico di NinjaTech AI — chiamato Atlas — è stato un ottimo esercizio per bilanciare scienza e ingegneria e infondere a entrambe un notevole pragmatismo. Nelle stesse parole di Arash, «La scienza consiste nel risolvere il problema iniziale, l'ingegneria nel rendere la soluzione scalabile e nell'estenderne l'efficienza». In altre parole, convincere scientificamente un'intelligenza artificiale a prenotare autonomamente una riunione non equivale a prenotare autonomamente voli per te (e poi farlo per 10.000 utenti): c'è un abisso nel mezzo. Per ottenere un'intelligenza artificiale autonoma e scalabile, Arash aveva bisogno di creare qualcosa di veramente nuovo: un agente di intelligenza artificiale in grado di autoapprendere, autovalidarsi e codificare da solo.
Ispirata da AlphaGo™ di DeepMind, NinjaTech AI è andata oltre la risoluzione di giochi statici e ha creato agenti di intelligenza artificiale autonomi che si adattano continuamente agli ambienti dinamici. Senza playbook e alberi decisionali statici, Arash ha creato con successo agenti che si adattano utilizzando la teoria dei giochi multiagente e l'esecuzione orientata agli obiettivi per completare attività complesse. Gli agenti di NinjaTech adottano un approccio gerarchico graduale all'apprendimento, scomponendo problemi complessi in attività comprensibili e creando un piano di esecuzione con autoconvalida. I nostri agenti di intelligenza artificiale utilizzano il transfer learning per applicare in modo efficiente le competenze acquisite in precedenza per acquisirne rapidamente di nuove e sono in grado di scrivere e convalidare autonomamente il proprio codice. Questa combinazione di scienza e ingegneria significa che Atlas è ora in grado di sfruttare le similitudini tra la prenotazione di una riunione e la prenotazione di un volo e di autovalidarsi in un ambiente sicuro fino a quando non la perfeziona.
Da quando Arash è entrato a far parte di Babak e Sam presso NinjaTech AI, il team ha accolto oltre 34 ingegneri, scienziati e product manager di alto livello di Google, Meta e AWS. Pronta a lanciare la versione beta di Atlas all'inizio del 2024, NinjaTech AI restituirà una notevole quantità di tempo a tutti i professionisti impegnati, alleggerendo loro le attività amministrative. Se sei interessato a vedere la scienza e l'ingegneria di Arash prendere vita, prova il nostro myninja.ai gratis adesso.
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IA NinjaTech è una società di intelligenza artificiale con sede a Palo Alto, California. La missione dell'azienda è far risparmiare tempo e denaro a tutti i professionisti impegnati, democratizzando l'accesso a un'IA personale sicura e affidabile. NinjaTech AI ha raccolto 6 milioni di dollari di capitale iniziale da importanti investitori come Candou Ventures, DCVC, SRI Ventures, Jeff Ullman e Laszlo Bock.
