Jaka przyszłość czeka generatywną sztuczną inteligencję i chatboty?

Najważniejsze trendy w rozwoju sztucznej inteligencji

• Spektakularny sukces ChatGPT zainicjował masowe inwestycje w badania i implementację sztucznej inteligencji, co skutkuje niespotykanymi dotąd możliwościami i postępem w tej dziedzinie.
• Wyszukiwanie semantyczne, wykorzystujące wektorowe bazy danych, przeobraża algorytmy wyszukiwania, posługując się osadzaniem słów i analizą semantyczną w celu dostarczenia wyników o wyższej trafności kontekstowej.
• Rozwój autonomicznych agentów AI oraz startupów opartych na systemach wieloagentowych zmierza do osiągnięcia pełnej niezależności działania i pokonania obecnych ograniczeń poprzez zdolność do samooceny, korekty i interakcji między różnymi agentami.

Oszałamiający sukces ChatGPT sprawił, że każda firma technologiczna zaczęła intensywnie inwestować w badania nad sztuczną inteligencją, szukając jednocześnie sposobów na włączenie jej do swoich produktów. To sytuacja bez precedensu, a jednocześnie sztuczna inteligencja jest dopiero u progu swoich możliwości.

Jednak nie chodzi tylko o zaawansowane chatboty i narzędzia do generowania obrazów z tekstu. Na horyzoncie pojawiają się wyjątkowo obiecujące, choć jeszcze spekulatywne, rozwiązania oparte na AI.

Wyszukiwanie semantyczne oparte na wektorowych bazach danych

Źródło obrazu: Firmbee.com/Zobacz zdjęcie

Testowane są nowatorskie metody wyszukiwania semantycznego, mające na celu podniesienie jakości wyników wyszukiwania. Dotychczasowe wyszukiwarki stosują algorytmy oparte na słowach kluczowych, co ma na celu dostarczenie użytkownikom adekwatnych informacji. Jednak nadmierne poleganie na słowach kluczowych generuje liczne problemy, takie jak ograniczone rozumienie kontekstu, wykorzystanie technik SEO przez marketerów, a także wyniki wyszukiwania o niskiej jakości, wynikające z trudności w formułowaniu skomplikowanych zapytań.

W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, wyszukiwanie semantyczne wykorzystuje osadzanie słów i mapowanie semantyczne, aby zrozumieć kontekst zapytania przed udostępnieniem wyników. Zamiast więc opierać się na wielu słowach kluczowych, wyszukiwanie semantyczne dostarcza wyniki oparte na semantyce, czyli faktycznym znaczeniu zapytania.

Idea wyszukiwania semantycznego nie jest nowa. Jednak firmy miały dotychczas trudności z wdrożeniem takiej funkcjonalności, ze względu na wolne działanie i wysokie wymagania obliczeniowe.

Rozwiązaniem jest mapowanie osadzonych wektorów i ich przechowywanie w rozległych bazach wektorowych. Takie podejście radykalnie obniża zapotrzebowanie na moc obliczeniową i przyspiesza uzyskiwanie wyników wyszukiwania, zawężając je do najbardziej istotnych informacji.

Wielkie firmy technologiczne oraz innowacyjne start-upy, jak Pinecone, Redis i Milvus, inwestują obecnie w wektorowe bazy danych, aby zaimplementować funkcjonalność wyszukiwania semantycznego w systemach rekomendacji, wyszukiwarkach, platformach do zarządzania treścią oraz w chatbotach.

Demokratyzacja dostępu do sztucznej inteligencji

Chociaż nie jest to bezpośredni postęp techniczny, wiele dużych firm z branży technologicznej aktywnie dąży do demokratyzacji dostępu do sztucznej inteligencji. Modele sztucznej inteligencji o otwartym kodzie źródłowym są rozwijane i udostępniane na bardziej liberalnych zasadach licencyjnych, co umożliwia organizacjom ich wykorzystywanie i dostosowywanie.

„The Wall Street Journal” informuje, że Meta kupuje akceleratory AI Nvidia H100, planując stworzenie systemu sztucznej inteligencji, który będzie konkurować z najnowszym modelem GPT-4 OpenAI.

Obecnie nie ma publicznie dostępnego, dużego modelu językowego (LLM), który mógłby dorównać wydajności GPT-4. Jednak obietnica Mety dotycząca konkurencyjnego produktu z bardziej liberalną licencją daje firmom szansę na udoskonalenie potężnego LLM bez ryzyka ujawnienia i wykorzystania ich tajemnic handlowych oraz wrażliwych danych.

Agenci AI i startupy oparte na systemach wieloagentowych

Źródło obrazu:Annie Spratt/Odwiedź galerię

Aktualnie trwają prace nad wieloma eksperymentalnymi projektami, których celem jest stworzenie agentów AI wymagających minimalnych instrukcji, bądź działających całkowicie autonomicznie. Być może pamiętasz ideę agentów AI z Auto-GPT, narzędzia AI automatyzującego swoje działania.

Chodzi o to, aby agent osiągnął pełną autonomię poprzez stałą samoocenę i samokorektę. Koncepcja autorefleksji i korekty opiera się na tym, że agent na każdym etapie działania sam analizuje, jakie kroki powinien podjąć, jakie błędy popełnił i co może zrobić, aby się ulepszyć.

Problem polega na tym, że współczesne modele wykorzystywane w agentach AI mają niewielkie zdolności rozumienia semantycznego. W efekcie agenci generują halucynacje i podają fałszywe informacje, co prowadzi do ich utknięcia w nieskończonej pętli samooceny i korygowania.

Projekty takie jak MetaGPT Multi-agent Framework mają za zadanie rozwiązanie tego problemu poprzez jednoczesne wykorzystanie kilku agentów AI w celu ograniczenia takich halucynacji. Struktury wieloagentowe mają naśladować działanie firmy startup. Każdemu z agentów w takim startupie przypisuje się role takie jak kierownik projektu, projektant, programista i tester. Dzieląc skomplikowane cele na mniejsze zadania i delegując je różnym agentom, wzrasta szansa na osiągnięcie zamierzonych rezultatów.

Oczywiście, te frameworki są jeszcze we wczesnej fazie rozwoju i wiele kwestii pozostaje do rozwiązania. Jednak dzięki wydajniejszym modelom, lepszej infrastrukturze sztucznej inteligencji oraz nieustannym badaniom i rozwojowi, pojawienie się efektywnych agentów AI i firm działających w oparciu o sztuczną inteligencję jest tylko kwestią czasu.

Kształtowanie przyszłości za pomocą sztucznej inteligencji

Zarówno wielkie korporacje, jak i innowacyjne startupy, intensywnie inwestują w badania, rozwój sztucznej inteligencji i jej infrastrukturę. Możemy zatem oczekiwać, że przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji przyniesie lepszy dostęp do przydatnych informacji dzięki wyszukiwaniu semantycznemu, w pełni autonomiczne agenty AI, firmy oparte o AI, oraz swobodnie dostępne, wysokowydajne modele, które będą mogły być wykorzystywane i ulepszane zarówno przez firmy, jak i osoby prywatne.

Choć to wszystko jest ekscytujące, istotne jest również, abyśmy poświęcili czas na refleksję nad etyką sztucznej inteligencji, ochroną prywatności użytkowników, a także nad odpowiedzialnym rozwojem systemów i infrastruktury AI. Pamiętajmy, że ewolucja generatywnej sztucznej inteligencji to nie tylko tworzenie inteligentniejszych systemów, ale również zmiana naszego sposobu myślenia oraz przejęcie odpowiedzialności za sposób, w jaki korzystamy z tej technologii.