Крупные корпорации, внедряющие генеративный искусственный интеллект (ИИ) в свои системы и процессы, столкнулись с ключевой проблемой: чтобы ИИ стал по-настоящему эффективным в практическом применении, он должен обладать памятью и работать с постоянно обновляемыми данными. Это направление известно как «живой ИИ», и его развитие активно поддерживают стартапы, включая Pathway, который недавно привлёк $10 млн на разработку технологий, позволяющих ИИ обучаться и принимать решения в реальном времени, как это делает человек.
Кто инвестирует в Pathway?
Раунд финансирования Pathway возглавила компания TQ Ventures, а также приняли участие Kadmos, Innovo, Market One Capital, Id4 и несколько инвесторов-ангелов. Среди последних — Лукаш Кайзер, один из создателей модели Transformers и ведущий исследователь OpenAI.
Pathway специализируется на создании инфраструктурных компонентов для живых ИИ-систем, которые могут обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные. Это позволяет корпоративным платформам адаптироваться к изменениям и принимать решения на основе актуальной информации. Уже сейчас клиентами стартапа являются такие организации, как НАТО и La Poste — французская почтовая служба.
Решение проблемы памяти ИИ
Современные большие языковые модели (LLM) обучаются на основе существующих данных, предоставляя ответы и решения в рамках полученных знаний. Однако они, по сути, работают как новый сотрудник в первый день на работе, не обладая способностью запоминать и обновлять свою базу знаний.
«Наш подход в Pathway позволяет разработчикам создавать ИИ-системы, которые в режиме реального времени получают и используют актуальные данные. Это особенно важно на этапе обработки запросов при создании приложений на основе генеративного ИИ», — объясняет соучредитель и генеральный директор компании Зузанна Стамеровска.
Команда и амбиции стартапа
Зузанна Стамеровска, переезжающая в Менло-Парк (Калифорния), собрала сильную команду для реализации амбициозных целей Pathway. Среди её соучредителей — Адриан Косовский, занимающий должность главного научного директора, и Ян Хоровский, технический директор. Оба ранее работали с Джеффом Хинтоном, лауреатом Нобелевской премии по физике и одним из ведущих специалистов в области ИИ.
Стамеровска также известна своим вкладом в создание прогнозируемых моделей сложных сетей, которые нашли применение в морской торговле и были опубликованы Академией наук США.
В интервью она рассказала, что идея создания Pathway пришла к ней на конференции по теоретической информатике в Чикаго. «Я сопровождала друга на мероприятие, где во время дискуссии у нас возник спор. Именно тогда я осознала, что хочу начать собственный проект. Я помню вкус кофе в тот момент, когда начала писать коллегам и знакомым с предложением обсудить эту идею», — поделилась она.
Конкуренция и место Pathway на рынке
Pathway позиционирует себя как компанию, способную предложить решения в области инженерии генеративного ИИ и управления знаниями. Сопоставимые компании, такие как Cohere и Writer, также активно развиваются в этом направлении, однако Pathway выделяется благодаря акценту на продуктах для корпоративных клиентов.
«Часто мы сталкиваемся с Palantir при участии в тендерах, связанных с трансформацией бизнеса с помощью ИИ. Однако они больше ориентированы на комплексные проекты, чем на продукты, которые мы предлагаем», — отметила Стамеровска.
Мнение инвесторов
Шустер Тангер, партнёр и соучредитель TQ Ventures, высоко оценил опыт команды Pathway. «Зузанна и её команда обладают передовыми знаниями и работают в одной из самых увлекательных областей современного бизнеса. Их разработки уже получили мощный отклик от сообщества разработчиков», — подчеркнул он.
Перспективы живого ИИ
Недавние исследования показывают, что ИИ может учиться так же, как люди — через объяснения, аналогии, симуляции и рассуждения. Это направление подчеркивает сходства и различия между человеческим мышлением и искусственным познанием, открывая новые перспективы для совершенствования ИИ и понимания его ограничений.
Pathway продолжает задавать тренды в области живого ИИ, стремясь изменить подход к созданию систем, которые не просто реагируют на запросы, но и обучаются в процессе взаимодействия.