“Existe um aplicativo para isso.” Todos nos lembramos desse termo em 2009, quando a famosa loja de aplicativos da Apple adicionou mais de 100.000 aplicativos em seu primeiro ano de lançamento. Graças aos rápidos avanços e à proliferação da IA generativa, hoje existe um “co-piloto” para isso. Originalmente cunhado pelo GitHub, de propriedade da Microsoft, para uma ferramenta de IA que fornece sugestões de codificação, hoje o termo copiloto é amplamente usado para descrever ferramentas assistentes de IA que ajudam os usuários a melhorar a produtividade em uma variedade de habilidades e tarefas. A recente explosão cambriana de copilotos é um passo importante no caminho para a próxima geração de assistentes de IA, conhecidos como “pilotos automáticos”.
Qual é a diferença entre os dois? Simplificando, os co-pilotos ajudam você enquanto você voa, os pilotos automáticos voam por você. Em vez de apoiá-lo em tempo real enquanto você cria conteúdo, planeja um evento ou reserva uma viagem, um piloto automático é mais parecido com um assistente humano — ele concluirá uma tarefa de forma autônoma — liberando você para fazer outras coisas. Construir uma IA autônoma é uma maravilha da ciência e da engenharia, e a equipe da NinjaTech AI tornou isso realidade graças ao Chief Science Officer Arash Sadrieh.
Arash conheceu o fundador e CEO da NinjaTech AI Babak Pahlavan há mais de 20 anos no ensino médio, onde os dois aprenderam a programar. Mesmo naquela época, o conceito de IA e piloto automático era uma faísca crescente quando eles competiam em torneios nacionais de computador, ganhando o prêmio presidencial de seu país pelo projeto mais inovador — um computador conversacional com o qual você podia conversar. Com o pavio agora aceso, Arash acelerou suas ambições de IA por meio de estudos acadêmicos, cursando seu bacharelado em engenharia de software, pesquisa operacional e análise de sistemas e seu doutorado e pós-doutorado em modelagem e simulação computacional. Sua tese buscou preparar o caminho para melhorar o desempenho computacional de aplicativos de software de modelagem e simulação de processos, demonstrando uma melhoria de ordem de magnitude no tempo computacional em métodos de CPU padrão.
Antes de ingressar na NinjaTech AI, Arash passou seis anos na Amazon Web Services (AWS) como cientista de pesquisa e IA aplicada. Ele subiu rapidamente na hierarquia, mas se viu trabalhando em projetos que eram apoiados por IA em vez de liderados por IA. À medida que a tecnologia de IA avançava e a paixão de Arash por criar agentes autônomos aumentava, Babak e o cofundador Sam Naghshineh estavam planejando simultaneamente construir a IA da NinjaTech. Depois de décadas, finalmente chegou o momento fortuito para esses amigos do ensino médio construírem algo verdadeiramente de próxima geração. Arash tornou-se a funcionária #1 da empresa, como diretora científica.
A equipe começou com a visão do produto de que a IA assumia tarefas de forma autônoma e trabalhava de trás para frente. Construindo o piloto automático da NinjaTech AI — chamado Atlas — tem sido um tremendo exercício de equilibrar ciência e engenharia, infundindo ambas com considerável pragmatismo. Nas próprias palavras de Arash, “a ciência trata de resolver o problema inicial, a engenharia é tornar a solução escalável e ampliar sua eficiência”. Em outras palavras, conseguir cientificamente que uma IA agende uma reunião de forma autônoma não significa reservar voos para você de forma autônoma (e depois fazer isso para 10.000 usuários) — há um abismo no meio. Para alcançar uma IA autônoma escalável, a Arash precisava criar algo realmente novo — um agente de IA que pudesse se autoaprender, se autovalidar e se autocodificar.
Inspirado no AlphaGo™ da DeepMind, o NinjaTech AI foi além da solução de jogos estáticos e criou agentes autônomos de IA que se adaptam continuamente a ambientes dinâmicos. Sem manuais e árvores de decisão estáticas, a Arash construiu com sucesso agentes que se ajustam usando a teoria de jogos multiagentes e a execução orientada a metas para concluir tarefas complexas. Os agentes da NinjaTech adotam uma abordagem hierárquica passo a passo para o aprendizado, decompondo problemas complexos em tarefas digeríveis e criando um plano de execução com autovalidação. Nossos agentes de IA utilizam o aprendizado por transferência para aplicar com eficiência as habilidades adquiridas anteriormente e adquirir rapidamente novas, e são capazes de escrever e validar seu próprio código de forma autônoma. Essa combinação de ciência e engenharia significa que o Atlas agora é capaz de aproveitar as semelhanças entre reservar uma reunião e reservar um voo e se autovalidar em um ambiente seguro até aperfeiçoá-la.
Desde que Arash se juntou a Babak e Sam na NinjaTech AI, a equipe recebeu mais de 34 engenheiros, cientistas e gerentes de produto de alto nível do Google, Meta e AWS. Pronta para lançar a versão beta do Atlas no início de 2024, a NinjaTech AI devolverá uma quantidade significativa de tempo a cada profissional ocupado, eliminando as tarefas administrativas de suas mãos. Se você estiver interessado em ver a ciência e a engenharia de Arash ganharem vida, experimente nosso myninja.ai de graça agora.
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Inteligência Artificial NinjaTech é uma empresa de inteligência artificial com sede em Palo Alto, Califórnia. A missão da empresa é economizar tempo e dinheiro de todos os profissionais ocupados, democratizando o acesso a uma IA pessoal segura e confiável. A NinjaTech AI levantou capital pré-inicial de 6 milhões de dólares de investidores proeminentes, como Candou Ventures, DCVC, SRI Ventures, Jeff Ullman e Laszlo Bock.
