Стартап NeoCognition, специализирующийся на разработке искусственного интеллекта нового поколения, объявил о привлечении $40 миллионов инвестиций на стадии seed для создания самообучающихся AI-агентов с навыками, имитирующими человеческое обучение.
Об этом сообщает ProIT
Инвесторы и цели NeoCognition
Проект, основанный профессором Огайо-Стейтского университета Ю Су, вышел из стелса после успешного раунда финансирования, который возглавили Cambium Capital и Walden Catalyst Ventures. Участие также приняли Vista Equity Partners и известные ангельские инвесторы, среди которых генеральный директор Intel Лип-Бу Тан и соучредитель Databricks Йон Стоика. Команда стартапа насчитывает около 15 сотрудников, большинство из которых имеют научные степени.
В отличие от большинства современных AI-агентов, которые выполняют задачи с успехом лишь в половине случаев, NeoCognition нацелена на создание универсальных систем, способных самостоятельно обучаться и становиться экспертами в любой области. Ю Су подчеркивает, что нынешние агенты остаются ненадежными, а значит, еще не могут работать автономно без постоянного контроля человека.
“Для людей процесс постоянного обучения — это фактически процесс построения модели мира для любой профессии или среды. Мы считаем, что для того, чтобы агенты стали экспертами, им нужно автономно научиться строить модель любого микромира”.
AI-агенты нового поколения для бизнеса
NeoCognition планирует продавать свои системы корпоративным клиентам, в частности компаниям из сегмента SaaS. Их AI-агенты могут стать как основой для создания новых цифровых работников, так и инструментом для повышения функциональности уже существующих продуктов. Особенно ценной для стартапа является сотрудничество с Vista Equity Partners, которое открывает прямой доступ к широкому портфелю компаний, заинтересованных во внедрении современных AI-решений.
Главное отличие NeoCognition заключается в том, что их агенты не ограничиваются задачами в узких специализациях, а способны быстро адаптироваться к новым областям, самостоятельно изучая новые правила и закономерности среды. Таким образом, стартап стремится преодолеть ключевую проблему современного рынка искусственного интеллекта — отсутствие надежности и универсальности в выполнении задач.