ChatGPT z impetem wkroczył w świat technologii, zaskakując swoją zdolnością do prowadzenia konwersacji na poziomie zbliżonym do ludzkiego. Niemniej jednak, nawet tak zaawansowane narzędzie ma swoje ograniczenia. Pomimo tego, że ChatGPT potrafi przedstawiać rozwiązania złożonych zagadnień, nie jest w stanie ich samodzielnie realizować. W odpowiedzi na to wyzwanie, OpenAI wprowadziło Code Interpreter – narzędzie, które ma przekształcić ChatGPT z generatora pomysłów w aktywnego agenta sztucznej inteligencji, zdolnego do wprowadzania tych pomysłów w życie.
Konsekwencje tej nowej funkcjonalności są znaczące. Poniżej omówimy najważniejsze aspekty interpretera kodu ChatGPT i wyjaśnimy, dlaczego jest to tak przełomowe rozwiązanie.
Czym jest interpreter kodu w ChatGPT?
Interpreter kodu to w istocie środowisko programistyczne Pythona, zintegrowane z ChatGPT. Umożliwia ono realizację różnorodnych zadań poprzez wykonywanie kodu napisanego w tym języku. Ze względu na swoje powiązanie z programowaniem, wielu użytkowników często pomija tę funkcję lub błędnie ją interpretuje. Mimo nazwy „Interpreter kodu” i wykorzystania Pythona, nie jest to rozwiązanie przeznaczone wyłącznie dla osób z umiejętnościami programistycznymi. Choć pewne doświadczenie w programowaniu może ułatwić efektywniejsze wykorzystanie tej funkcji, nie jest ono niezbędne do jej obsługi.
Aby lepiej zrozumieć działanie interpretera kodu, warto spojrzeć na to z perspektywy operacyjnej.
Zanim interpreter kodu lub inne wtyczki zostały zaimplementowane w ChatGPT, każde zadanie, które można było z jego pomocą rozwiązać, musiało mieć rozwiązanie możliwe do przedstawienia w formie tekstu. Czy potrzebujesz, aby ChatGPT wytłumaczył, czym jest generatywna sztuczna inteligencja? To jest coś, co można rozwiązać poprzez generowanie tekstu. A co z tłumaczeniem tekstu na inny język? To również jest możliwe poprzez generowanie tekstu. W tych przypadkach rozwiązanie problemu można przedstawić tekstowo.
Jednak, co jeśli chcesz rozwiązać problem, który wymaga generowania złożonego wykresu, edycji obrazu lub pobrania wartości koloru z obrazu? To są zadania, których rozwiązania nie można zapisać w postaci tekstu – wymagają konkretnego działania. Bez wtyczek, takich jak interpreter kodu, ChatGPT mógłby jedynie opisać, jak należy to zrobić. Interpreter kodu działa jak ukryte narzędzie, które bierze opis rozwiązania przedstawiony przez ChatGPT i realizuje je za pomocą kodu Pythona. Ale jak to działa?
Jak działa interpreter kodu w ChatGPT?
Interpreter kodu łączy moc dużego modelu językowego z możliwościami programowania w Pythonie, dzięki czemu ChatGPT staje się czymś więcej niż tylko generatorem tekstu. Te dwa elementy są kluczowe dla zrozumienia, jak funkcjonuje ta funkcja. Załóżmy, że chcesz, aby ChatGPT podzielił obraz na dwie równe części i odwrócił kolory na jednej z nich, a następnie połączył je, tworząc nowy obraz. Jak ChatGPT by to osiągnął?
Prawdopodobnie przebiegłoby to następująco. ChatGPT, wykorzystując swój model językowy GPT, opracowałby sposób rozwiązania tego zadania, który w tym konkretnym przypadku wymagałby użycia Pythona. Tak więc ChatGPT generuje skrypt w języku Python, który jest w stanie podzielić obraz na dwie równe części, odwrócić kolory jednej z nich i połączyć je w nowy obraz, zgodnie z Twoim życzeniem.
Ponieważ interpreter kodu jest środowiskiem Pythona zdolnym do wykonywania kodu w tym języku, ChatGPT przekazuje wygenerowany skrypt do interpretera. Po wykonaniu skryptu, Python przesyła z powrotem wynikowy obraz do ChatGPT. Problem rozwiązany. To tak, jakby programista pisał program na zamówienie, który rozwiązuje każdy opisany przez Ciebie problem w czasie rzeczywistym.
Dlaczego interpreter kodu jest tak ważny?
Choć wprowadzenie interpretera kodu nie wzbudziło tak dużego entuzjazmu, jakiego można by oczekiwać, biorąc pod uwagę jego potencjalny wpływ, może to być najważniejsza funkcja ekosystemu ChatGPT, obok samego modelu bazowego. Jest to tak istotna innowacja.
Chociaż obecne możliwości tej funkcji nie ukazują pełni jej potencjału, interpreter kodu, a przynajmniej jego model działania, prawdopodobnie zdefiniuje przyszłość chatbota ChatGPT. Jak to możliwe?
Obecne iteracje dużych modeli językowych, takie jak GPT-3.5 i GPT-4, które są wykorzystywane w ChatGPT, mają pewne ograniczenia. Jak wspomnieliśmy wcześniej, potrafią opisać sposób rozwiązania problemu, ale ich zdolność do faktycznego wdrażania tych rozwiązań jest ograniczona. Z tego powodu chatboty AI oparte na LLM nie stały się jeszcze prawdziwymi asystentami AI.
Aby lepiej to zobrazować, weźmy jako przykład Asystenta Google. Możesz poprosić Asystenta Google o wykonanie połączenia telefonicznego, wysłanie wiadomości SMS, a nawet umówienie wizyty u dentysty. W przeciwieństwie do obecnych chatbotów, Asystent Google nie tylko informuje, jak coś zrobić, ale faktycznie jest w stanie to zrobić.
Asystent Google nie jest może idealnym przykładem, ale stanowi pewnego rodzaju mikrokosmos tego, jak obecne wersje chatbota ChatGPT mogą ewoluować dzięki interpreterowi kodu. Możesz poprosić ChatGPT o wyodrębnienie wszystkich zdjęć kotów z pliku wideo i przesłanie ich na adres e-mail. Możesz także przeszukać Twittera i pobrać wszystkie tweety, w których o Tobie wspominają. Lub cokolwiek innego, co da się zaprogramować. ChatGPT uruchomi interpreter kodu, napisze program, który wykona to zadanie, i zwróci wyniki w ciągu kilku sekund. Ta zdolność ChatGPT do generowania konkretnych rezultatów dzięki interpreterowi kodu sprawia, że jest to tak przełomowa funkcja.
Choć trudno przewidzieć przyszły rozwój technologii, nietrudno wyobrazić sobie, że inne firmy zajmujące się sztuczną inteligencją, takie jak Google, wprowadzą podobne modele interpretacji kodu do swoich chatbotów AI. Podobne interpretery kodu zaimplementowane w innych popularnych chatbotach AI mogą stać się katalizatorem, który sprawi, że chatboty AI staną się bardziej praktycznym i powszechnie używanym narzędziem.
Model dla chatbotów AI
Interpreter kodu ChatGPT wprowadza nowy paradygmat dla chatbotów AI. Dodając możliwość aktywnej interpretacji instrukcji, pisania kodu i wykonywania programów, OpenAI umożliwiło ChatGPT generowanie rzeczywistych rezultatów poprzez samą konwersację. Jest to praktyczny model, który inne chatboty AI mogą wykorzystać, aby wyjść poza samo dostarczanie informacji i przekształcić się w asystentów AI zdolnych do podejmowania działań.
Bez wątpienia model interpretera kodu jest kluczową zmianą, która sprawi, że ChatGPT i inne chatboty AI, które go zaadoptują, staną się znacznie bardziej efektywne i użyteczne.
newsblog.pl
Maciej – redaktor, pasjonat technologii i samozwańczy pogromca błędów w systemie Windows. Zna Linuxa lepiej niż własną lodówkę, a kawa to jego główne źródło zasilania. Pisze, testuje, naprawia – i czasem nawet wyłącza i włącza ponownie. W wolnych chwilach udaje, że odpoczywa, ale i tak kończy z laptopem na kolanach.