AI კვლევითმა ლაბორატორიამ NeoCognition-მა 40 მილიონი დოლარი მოიზიდა ადამიანის მსგავსი შემსწავლელი აგენტების შესაქმნელად

ინვესტორები აქტიურად ცდილობენ ხელოვნური ინტელექტის მკვლევარების მოზიდვას ისეთი სტარტაპების შესაქმნელად, რომლებიც AI-ს უფრო საიმედოსა და ეფექტურს გახდიან. ოჰაიოს სახელმწიფო უნივერსიტეტის პროფესორი იუ სუ, რომელიც AI აგენტების ლაბორატორიას ხელმძღვანელობს, თავდაპირველად ვენჩურული კაპიტალისტების მხრიდან მისი ნამუშევრების კომერციალიზაციის მცდელობებს წინააღმდეგობას უწევდა. თუმცა, გასულ წელს მან გადამწყვეტი ნაბიჯი გადადგა და საკუთარი კვლევა სტარტაპად აქცია, რადგან დაინახა, რომ საბაზისო მოდელების პროგრესი აგენტების რეალურ პერსონალიზაციას შესაძლებელს ხდიდა.

სტარტაპი NeoCognition, რომელსაც სუ აღწერს, როგორც თვითშემსწავლელი AI აგენტების შემქმნელ კვლევით ლაბორატორიას, ბაზარზე 40 მილიონი დოლარის მოცულობის საწყისი (seed) დაფინანსებით გამოვიდა. საინვესტიციო რაუნდს Cambium Capital-მა და Walden Catalyst Ventures-მა ერთობლივად უხელმძღვანელეს. მასში ასევე მონაწილეობდნენ Vista Equity Partners და ანგელოზი ინვესტორები, მათ შორის Intel-ის აღმასრულებელი დირექტორი ლიპ-ბუ ტანი და Databricks-ის თანადამფუძნებელი იონ სტოიკა.

არსებული აგენტების პრობლემა და საიმედოობის დეფიციტი

„დღევანდელი აგენტები ზოგადი პროფილისანი არიან“, — განუცხადა სუმ TechCrunch-ს. „ყოველ ჯერზე, როდესაც მათ დავალების შესრულებას სთხოვთ, ეს გარკვეულწილად ბრმა ნდობაზე დაფუძნებული რისკია“. სუს თქმით, მთავარი პრობლემა თანმიმდევრულობის ნაკლებობაა. მისი განმარტებით, არსებული აგენტები — იქნება ეს Claude Code, OpenClaw თუ Perplexity-ის კომპიუტერული ხელსაწყოები — დავალებებს წარმატებით მხოლოდ შემთხვევათა დაახლოებით 50%-ში ასრულებენ.

ვინაიდან აგენტები ჯერ კიდევ არასაიმედოა, ისინი დამოუკიდებელ მუშაკებად ვერ განიხილებიან. NeoCognition-ის მიზანია ამ რეალობის შეცვლა ისეთი აგენტური სისტემის შემუშავებით, რომელსაც ნებისმიერ სფეროში ექსპერტად გახდომა თვითსწავლების გზით შეუძლია, ადამიანის სწავლის პროცესის მსგავსად.

სპეციალიზაცია, როგორც სწავლის მთავარი მოდელი

სუ მიიჩნევს, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ადამიანის ინტელექტი ფართოა, მისი ნამდვილი ძალა სპეციალიზაციის უნარში მდგომარეობს. როდესაც ადამიანი ახალ გარემოში ან პროფესიაში ხვდება, მას შეუძლია სწრაფად აითვისოს უნიკალური წესები, ურთიერთკავშირები და შედეგები. NeoCognition სწორედ ამ მიდგომის კოპირებას ცდილობს.

„ადამიანებისთვის უწყვეტი სწავლის პროცესი, არსებითად, ნებისმიერი პროფესიისთვის ან გარემოსთვის სამყაროს მოდელის შექმნის პროცესია. ჩვენ გვჯერა, რომ აგენტები ექსპერტებად რომ იქცნენ, მათ ავტონომიურად უნდა ისწავლონ ნებისმიერი მოცემული 'მიკრო სამყაროს' მოდელის აგება“, — აღნიშნავს სუ.

სწრაფი სპეციალიზაციის ეს უნარი მიიჩნევა იმ კრიტიკულ რგოლად, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტს დამოუკიდებლად და საიმედოდ მუშაობის საშუალებას მისცემს. მიუხედავად იმისა, რომ შესაძლებელია აგენტების გაწვრთნა ავტონომიური დავალებებისთვის, როგორც წესი, ისინი კონკრეტული ვერტიკალისთვის სპეციალურად უნდა შეიქმნას. NeoCognition-ის განსხვავებულობა იმაში მდგომარეობს, რომ ის ქმნის ზოგად აგენტებს, რომლებსაც აქვთ თვითსწავლისა და ნებისმიერ სფეროში სპეციალიზაციის პოტენციალი.

ბიზნეს სტრატეგია და კორპორატიული პარტნიორობა

NeoCognition გეგმავს თავისი სისტემები ძირითადად მსხვილ საწარმოებს მიჰყიდოს, მათ შორის დამკვიდრებულ SaaS კომპანიებს. ეს უკანასკნელნი შეძლებენ აგენტების გამოყენებას ვირტუალური თანამშრომლების შესაქმნელად ან არსებული პროდუქტების გასაუმჯობესებლად. სუმ ხაზი გაუსვა, რომ Vista Equity Partners-ისგან მიღებული ინვესტიცია ამ მხრივ განსაკუთრებით ღირებულია.

როგორც პროგრამული უზრუნველყოფის სფეროში ერთ-ერთი უმსხვილესი კერძო საინვესტიციო ფირმა, Vista-ს შეუძლია NeoCognition-ს პირდაპირი წვდომა მისცეს კომპანიების ვრცელ პორტფელთან, რომლებიც საკუთარი პროდუქტების AI-ით მოდერნიზებას ცდილობენ. ამჟამად NeoCognition-ში დაახლოებით 15 თანამშრომელია, რომელთა უმრავლესობას მეცნიერებათა დოქტორის (PhD) ხარისხი აქვს.