Binny Gill有着多样化和丰富的工作经验，涵盖了多个职位和公司。Binny目前是Kognitos的创始人兼首席执行官，该公司致力于使编程更易于理解，并帮助企业优化运营和客户体验。
Binny是计算机科学领域的多产发明家，拥有近100项专利，并认为更多的人需要能够用自然语言指导计算机。
您能分享一下Kognitos背后的起源故事吗？
在疫情期间，我的儿子决定用Python制作井字棋游戏。他在几天内建立了这个游戏，我感到非常自豪。然而，第二天早上我醒来后意识到，30年前的我也用大约同样的时间做了同样的游戏。那时我和他的年纪一样。我意识到编程几十年来并没有变得更容易。我们所做的一切只是让更多的人理解编程。
我重新向儿子提出挑战，让他写另一个程序。这次是为了判断一个数字是否是质数。我发现自己试图通过告诉他需要“像机器一样思考”来教他编程。这并没有起到作用。然后我意识到我漏掉了什么。我教他先写“伪代码”（只是用他自己的话解释程序将要做什么）。这很容易，只花了5分钟。我们开始将其转换为可运行的代码。对于一个初学者来说很难，几个小时后，我儿子说他不想再编程了。
我感到吃惊。经过70年的创新和成千上万种编程语言的发明，为什么编程仍然如此困难？我告诉儿子我会找到适合他的编程语言。他立刻说：“为什么这个不能工作？”——他指的是他在5分钟内为质数问题写的伪代码。我笑着说：“不，那只是你的笔记。机器无法理解那个。”
“为什么它不能像Alexa一样？”他惊讶地说道。那是一个顿悟的时刻。经过漫长的沉默后，我告诉我儿子不要学习Python。Kognitos应运而生。
您能详细介绍一下这个平台的内部运作方式吗？Kognitos是如何为客户提供服务的？
Kognitos是世界上第一个完全使用英语构建的自动化平台。我们建立了一种独一无二的自然语言解释器，能够理解和执行自然语言代码。这将产生巨大的影响，因为现在所有的业务用户，无论是高度技术的开发人员，还是财务分析师，或者是处理发票的高中毕业生，都可以理解和使用同一个自动化工具。
从业务角度来看，这种影响发生在几个方面。构建自动化所需的时间减少了，因为不再需要将英语步骤翻译成Python或其他编程语言。业务用户现在能够使用他们特定的功能知识来处理异常情况，并教会Kognitos如何处理未来的例子。这减轻了IT的负担。最后，合规和IT都很高兴，因为所有人类和人工智能的数据都以英语存储，因此在需要时很容易访问。
平台使用了哪些机器学习算法？生成式人工智能在流程的哪个部分起作用？
Kognitos结合了两种基本技术，以人的方式提供自动化平台。就像人类的大脑有两个方面一样，一个是高度逻辑的，另一个是利用模式识别和直觉进行创造性思考的，Kognitos也有两个方面。首先，Kognitos是建立在我们的专利解释器上的，这是世界上第一个能够“以英语运行代码”的解释器。这个解释器（逻辑方面）提供了操作业务流程所需的一致性、确定性和可审计性。
我们将其与LLMs（创造性方面）结合起来，以增强其功能，并使平台对用户更加友好。其中一个例子就是我们的对话式异常处理。当发生错误时（例如工作流中缺少一个文档），Kognitos将错误传递给LLM，并指示其以业务用户能够理解和回应的方式呈现错误。用户可以用英语回答（就像对话一样），告诉Kognitos如何解决问题。我们根据每种情况使用最佳模型，包括GPT 3.5、GPT 4、Palm 2等。当业务用户处理异常时，系统会从这些示例中学习，并使用一些提示技巧可以快速理解业务用户的操作，而无需进行大量的训练，这在传统的人工智能模型中曾经是必须的。
Kognitos如何与竞争对手区别开来？它在企业级别上如何使用？
Kognitos通过消除高度训练的开发人员或数据科学家的需求，从而消除了大部分自动化维护成本，从而与竞争对手区别开来。RPA开发人员不仅昂贵，而且供应不足。这导致竞争产品（主要建立在2000年代早期技术上），IT中未完成项目的长期积压，闲置的软件以及已经实施的高维护成本。
由于Kognitos通过以商务语言英语使自动化变得可供每个人使用，它使自动化民主化。现在，商业用户能够参与自动化过程。组织可能仍然希望有更多技术用户作为其治理过程的一部分来构建自动化，但异常处理转移到了具有相关主题知识的商业用户手中。这极大地降低了所有自动化的成本，为以前无法通过RPA实施的自动化创造了强有力的投资回报率。因此，企业主要在高容量、重复、手动和包含大量异常或变体的流程中使用Kognitos。这些流程通常出现在财务、会计、人力资源和供应链中。
云软件背景如何影响您对Kognitos的愿景？云和生成AI之间的重叠领域是什么？
我的愿景是将计算机素养带给大众-不是通过迫使更多人说机器的语言，而是通过提升机器说人类语言的技能。我一生都在学习各种计算机语言，并且一直觉得编程体验不够理想。为什么机器在长时间的自动化过程中会崩溃，而不是简单地问我一个简单的问题？我相信编程的范式（无论是云还是流程自动化或AI）正在从精确语言转向自然语言。
自从我们从穿孔卡和汇编语言编程转向C、Fortran和Cobol以来，直到现在，编程语言没有任何根本性的改进。我们现在正在从为计算机编程的精确语言领域转向为计算机编程的不精确语言领域，然后使用自然语言。之所以现在这种可能性变得可能是因为机器终于能够回答人类的问题，以澄清程序的意图。这是一个巨大的突破，并将影响到计算机科学的所有领域（不仅仅是云，而是我们周围的每一块软件）。我相信所有的商业应用现在都将用英语编写。
Kognitos如何在利用人工智能的快速发展的同时优先考虑人类监督？
在工业时代，我们制造了比我们更强大的机器，减轻了人们的体力劳动。使其安全的关键因素是我们人类手中的“方向盘”，用于控制机器。随着人工智能的快速发展，我们现在正进入一个比我们更强大的机器将减轻我们的智力劳动的时代。然而，我们的新“方向盘”在哪里？
在Kognitos，我们相信自动化审查的民主化就是那个“方向盘”。虽然我们利用LLMs的创造力来编写自动化，但让所有人都能够审查这些自动化是保持安全和控制的关键。通过提供一个平台，机器计划以自然语言表达其确定性运行，Kognitos为大多数人提供了非常重要的“方向盘”。
就像人脑一样，Kognitos解释器的性质是二元的（逻辑+LLM）。逻辑是对幻觉的解药，通过在逻辑解释器之上构建LLM层，Kognitos能够在任何需要审查的基于LLM的步骤之后以确定性方式强制执行验证。此外，作为一个有状态的系统，Kognitos平台以英文记录人类和人工智能的每一个动作，因此是一个百分之百可审计和透明的AI系统。
目前，大多数业务活动都是通过计算机和移动设备进行的。在企业真正接受增强现实和虚拟现实等新技术之前，需要做出哪些改变？
随着我们进入机器通过图灵测试的时代，所有因机器无法直接理解人类而发明的传统界面将被废除。如果Alexa或Siri可以为我完成工作，我已经不喜欢在智能手机上打开应用程序。人机界面设计将让位于机器的人类界面。因此，我预见所有基于拖放和菜单的界面将被基于自然语言的界面所取代。
要回答企业是否会接受增强现实和虚拟现实的问题-我们首先需要看到这种情况在消费者世界中发生。如果这种情况在我们家中的厨房里没有发生，那么在企业中也不太可能大规模发生。我预见在生成AI革命之后，机器人领域将出现一场革命。这些机器人将成为家庭和企业机器的接口。人们喜欢保持事物真实。
你对人工智能领域的下一次重大突破有什么期望？
发明一种人工通用智能（AGI），它可以学习完成人类可以执行的任何智力任务，这可能会发生，但作为一个社会，我们应该抑制这种发展。我更支持发明一系列的ANI（人工狭窄智能）模型，以帮助人类解决具体的任务。然而，通过将这些ANI模型通过一个逻辑和可审计的系统进行组合，我们可以在控制整个过程的同时实现巨大的任务。
你对未来业务流程自动化的发展有什么愿景？
人类在企业中的角色将会发生巨大变化。首先，通过使用像Kognitos这样的自然语言平台，将人们头脑中的业务流程信息转化为机器代码。一旦流程在机器中运行，机器将开始构建一个包含业务中发生的所有事情的业务日志。这创造了一个真正捕捉到任何业务本质的数据宝库。
最终，超级狭窄智能模型将运行企业的各个方面（从市场营销到销售到工程）。这种“人才”将不再离开企业。人类将只扮演审查的角色 – 几乎是立法角色。人类将批准新政策，决定伦理问题，并对企业行为负责。然而，大部分企业的运营将由机器完成。
你还有关于Kognitos想要分享的内容吗？
在Kognitos，我们非常关心在超级智能存在的情况下人类的未来安全。当今人类的集体力量通过我们所建造的机器来表达。这些机器，无论是工厂、汽车还是战争机器，都受计算机控制。今天，生成型人工智能正在编写控制这些机器的程序。这些程序以传统的计算机语言表达，很难让我们相信这些生成的程序不会有任何偏见或幻觉。保持我们的安全的唯一方法是审核所有这些程序。然而，审核传统的编程语言需要开发人员，而世界上的开发人员数量是不够的。
我们目前正处于计算机识别的黑暗时代，只有200个人中的1个人能够审核任何代码。通过将自动化语言改为英语，Kognitos将允许人类审核100倍的自动化，将人类的审核能力成倍放大，从而在超级人工智能的存在下保持人类的安全。
感谢您的精彩采访，希望想了解更多的读者请访问Kognitos。