Jaka przyszłość czeka generatywną sztuczną inteligencję i chatboty?

  • Sukces ChatGPT pociągnął za sobą szerokie inwestycje w badania i integrację sztucznej inteligencji, co doprowadziło do bezprecedensowych możliwości i postępu w tej dziedzinie.
  • Wyszukiwanie semantyczne za pomocą wektorowych baz danych rewolucjonizuje algorytmy wyszukiwania, wykorzystując osadzanie słów i semantykę w celu zapewnienia bardziej dokładnych kontekstowo wyników.
  • Rozwój agentów AI i wieloagentowych start-upów ma na celu osiągnięcie pełnej autonomii i przezwyciężenie bieżących ograniczeń poprzez samoocenę, korektę i współpracę między wieloma agentami.

Fenomenalny sukces ChatGPT zmusił każdą firmę technologiczną do rozpoczęcia inwestycji w badania nad sztuczną inteligencją i znalezienia sposobu na zintegrowanie sztucznej inteligencji ze swoimi produktami. To sytuacja niepodobna do niczego, co kiedykolwiek widzieliśmy, a jednak sztuczna inteligencja dopiero zaczyna.

Ale nie chodzi tylko o fantazyjne chatboty AI i generatory zamiany tekstu na obraz. Na horyzoncie pojawiają się wysoce spekulacyjne, ale niezwykle imponujące narzędzia AI.

Wyszukiwanie semantyczne z wektorowymi bazami danych

Źródło obrazu: Firmbee.com/Usuń rozpryski

Testowane są zapytania wyszukiwania semantycznego, aby zapewnić użytkownikom lepsze wyniki wyszukiwania. Wyszukiwarki korzystają obecnie z algorytmów opartych na słowach kluczowych, aby zapewnić użytkownikom odpowiednie informacje. Jednak nadmierne poleganie na słowach kluczowych stwarza kilka problemów, takich jak ograniczone zrozumienie kontekstu, wykorzystywanie SEO przez marketerów i wyniki wyszukiwania o niskiej jakości ze względu na trudności w formułowaniu złożonych zapytań.

W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów wyszukiwania, wyszukiwanie semantyczne wykorzystuje osadzanie słów i mapowanie semantyczne, aby zrozumieć kontekst zapytania przed udostępnieniem wyników wyszukiwania. Zamiast więc polegać na wielu słowach kluczowych, wyszukiwanie semantyczne zapewnia wyniki oparte na semantyce lub znaczeniu danego zapytania.

Koncepcja wyszukiwania semantycznego istnieje już od dłuższego czasu. Jednak firmy mają trudności z wdrożeniem takiej funkcjonalności ze względu na powolne i wymagające dużych zasobów wyszukiwanie semantyczne.

Rozwiązaniem jest mapowanie osadzonych wektorów i przechowywanie ich w dużej bazie danych wektorowych. Takie postępowanie znacznie zmniejsza zapotrzebowanie na moc obliczeniową i przyspiesza wyniki wyszukiwania, zawężając je tylko do najbardziej istotnych informacji.

Duże firmy technologiczne i start-upy, takie jak Pinecone, Redis i Milvus, inwestują obecnie w wektorowe bazy danych, aby zapewnić możliwości wyszukiwania semantycznego w systemach rekomendacji, wyszukiwarkach, systemach zarządzania treścią i chatbotach.

Demokratyzacja sztucznej inteligencji

Chociaż niekoniecznie jest to postęp techniczny, kilka dużych firm technologicznych jest zainteresowanych demokratyzacją sztucznej inteligencji. Na dobre i na złe, modele sztucznej inteligencji typu open source są obecnie szkolone i otrzymują bardziej liberalne licencje, dzięki którym organizacje mogą je wykorzystywać i dostrajać.

Donosi „Wall Street Journal”. że Meta kupuje akceleratory AI Nvidia H100 i ma na celu opracowanie sztucznej inteligencji, która będzie konkurować z najnowszym modelem GPT-4 OpenAI.

Obecnie nie ma publicznie dostępnego LLM, który mógłby dorównać surowej wydajności GPT-4. Jednak dzięki temu, że Meta obiecuje konkurencyjny produkt z bardziej liberalną licencją, firmy mogą w końcu udoskonalić potężny LLM bez ryzyka ujawnienia i wykorzystania przeciwko nim tajemnic handlowych i wrażliwych danych.

Agenci AI i startupy wieloagentowe

Źródło obrazu:Annie Spratt/Usuń rozpryski

Obecnie prowadzonych jest kilka projektów eksperymentalnych mających na celu opracowanie agentów AI, którzy do osiągnięcia określonego celu wymagają niewielu instrukcji lub nie wymagają ich wcale. Być może pamiętacie koncepcje agentów AI z Auto-GPT, narzędzia AI automatyzującego swoje działania.

Chodzi o to, aby agent osiągnął pełną autonomię poprzez ciągłą samoocenę i samokorektę. Robocza koncepcja osiągnięcia autorefleksji i korekty polega na tym, że agent stale podpowiada sobie na każdym kroku, jakie działania należy podjąć, jakie kroki należy podjąć, jakie kroki należy podjąć, jakie błędy popełnił i co może zrobić, aby ulepszyć .

Problem polega na tym, że obecne modele stosowane w agentach AI mają niewielkie zrozumienie semantyczne. To powoduje, że agenci mają halucynacje i podpowiadają fałszywe informacje, co powoduje, że utknęli w nieskończonej pętli samooceny i korygowania.

Projekty takie jak MetaGPT Multi-agent Framework mają na celu rozwiązanie problemu poprzez jednoczesne wykorzystanie kilku agentów AI w celu ograniczenia takich halucynacji. Struktury wieloagentowe są skonfigurowane tak, aby naśladować sposób działania firmy start-up. Każdemu agentowi w tym startupie zostaną przydzielone stanowiska takie jak kierownik projektu, projektant projektu, programista i tester. Dzieląc złożone cele na mniejsze zadania i delegując je różnym agentom AI, agenci ci mają większe szanse na osiągnięcie wyznaczonych celów.

Oczywiście te frameworki są wciąż na bardzo wczesnym etapie rozwoju i wiele problemów nadal wymaga rozwiązania. Jednak dzięki wydajniejszym modelom, lepszej infrastrukturze sztucznej inteligencji oraz ciągłym badaniom i rozwojowi, pojawienie się skutecznych agentów sztucznej inteligencji i wieloagentowych firm zajmujących się sztuczną inteligencją jest tylko kwestią czasu.

Kształtowanie naszej przyszłości za pomocą sztucznej inteligencji

Duże korporacje i start-upy intensywnie inwestują w badania i rozwój sztucznej inteligencji oraz jej infrastruktury. Możemy zatem oczekiwać, że przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji zapewni lepszy dostęp do przydatnych informacji poprzez wyszukiwanie semantyczne, w pełni autonomicznych agentów AI i firmy zajmujące się sztuczną inteligencją oraz swobodnie dostępne, wysokowydajne modele do wykorzystania i udoskonalenia przez firmy i osoby prywatne.

Chociaż jest to ekscytujące, ważne jest również, abyśmy poświęcili czas na rozważenie etyki sztucznej inteligencji, prywatności użytkowników oraz odpowiedzialnego rozwoju systemów i infrastruktury sztucznej inteligencji. Pamiętajmy, że ewolucja generatywnej sztucznej inteligencji nie polega tylko na budowaniu inteligentniejszych systemów; chodzi także o zmianę sposobu myślenia i bycie odpowiedzialnym za sposób, w jaki korzystamy z technologii.