超越 ChatGPT:生成式 AI 和聊天機器人的未來會是什麼?

要點

ChatGPT的卓越成就刺激了人工智慧研究和實施的大量資本投入，在業界帶來了非凡的前景和突破。

語義搜尋採用向量資料庫以及詞嵌入和語義分析，透過提供高度相關和上下文精確的結果，顯著改變了搜尋演算法方法。

人工智慧代理發展的最終目標，以及多元化新創企業的出現，是透過不斷的自我評估、錯誤糾正以及各代理之間的合作互動，實現完全自主，以克服現有的約束，提高整體水平。表現。

ChatGPT 的非凡成就迫使科技公司分配資源來探索人工智慧 (AI) 研究並將其納入自己的產品中。這種情況是前所未有的挑戰，但也標誌著人工智慧僅處於發展的初級階段。

雖然智慧聊天機器人和影像生成軟體等先進的人工智慧技術備受關注，但同樣引人注目但假設的人工智慧創新即將出現，它們肯定會以其能力吸引觀眾。

使用向量資料庫進行語意搜索

圖片來源:Firmbee.com/Unsplash

為了提高搜尋引擎返回的搜尋結果的質量，已經開發了語義搜尋查詢，其不僅依賴單個單詞，而且還考慮它們彼此之間的含義。傳統的搜尋引擎演算法主要採用基於關鍵字的方法，由於缺乏對上下文的更深入理解，可能無法提供全面或準確的資訊。此外，僅依賴關鍵字可能會導致行銷從業者濫用搜尋引擎優化 (SEO) 技術並導致檢索到不合格的內容。這些限制強調需要更先進的搜尋方法來有效解決這些問題。

語義搜尋與傳統搜尋技術的區別在於，它利用詞嵌入和語義映射來在提供搜尋結果之前理解查詢的內涵。與簡單依賴關鍵字匹配相比，語義搜尋提供的結果是根據請求的潛在含義而不僅僅是詞彙對應。

語義搜尋是資訊檢索領域中一個長期存在的概念，在組織的實際實施中面臨挑戰，因為它通常計算要求高且耗時。

利用向量嵌入並將其儲存在綜合資料庫中可以顯著減少運算資源需求，同時透過專注於相關資料來加速搜尋過程，從而提高效率。

Pinecone、Redis 和 Milvus 等著名公司最近分配了資源來開發向量資料庫，這些資料庫為各種應用程式提供語義搜尋功能，包括推薦系統、搜尋引擎、內容管理系統和聊天機器人。

人工智慧的民主化

雖然不一定代表技術進步，但許多知名科技公司都表示有興趣推廣人工智慧。因此，開源人工智慧模型目前正在接受培訓，並放寬其授權條款，以允許組織更廣泛地使用和客製化。

《華爾街日報》報告，這阻礙了企業存取和利用高效 LLM 同時保持其專有資訊機密性的能力。然而，隨著 Meta 即將在限制較少的許可協議下發布類似產品，組織將能夠優化強大的法學碩士，而不會危及其商業機密或敏感數據被競爭對手利用。

AI 代理商和多代理商新創公司

圖片來源:Annie Spratt/Unsplash

目前的努力涉及創建能夠在不需要廣泛指導的情況下實現特定目標的人工智慧實體，讓人想起 Auto-GPT 展示的自主代理，這是一種以其獨立執行任務的能力而聞名的創新工具。

其目標是讓主體透過持續的自我評價和自我調整獲得完全的獨立性。為了實現這一目標，操作框架要求智能體在每個階段不斷質疑自己，了解必要的行動、執行程序、所犯的錯誤以及增強其性能的方法。

當代人工智慧代理模型的限制在於缺乏內在的語義理解，導致誤解和產生錯誤數據。隨後形成了一個不斷評估和完善的惡性循環，最終導致智能體陷入自我分析和調整的無限倒退之中。

MetaGPT 多代理框架等措施的實施旨在透過利用多個人工智慧代理的集體能力來緩解這一問題。該框架旨在模仿新創組織的功能，其中各個代理商承擔相當於專案經理、設計師、程式設計師和測試人員的角色。透過將複雜的目標細分為可管理的任務並將其分配給不同的人工智慧代理，可以提高每個代理成功履行其分配職責的可能性。

當然，這些平台目前正處於發展的萌芽階段，仍有許多挑戰需要解決。然而，隨著先進模型的出現，加上人工智慧基礎設施的增強和持續的研究工作，有能力的人工智慧實體和跨學科人工智慧組織的出現似乎迫在眉睫。

用人工智慧塑造我們的未來

鑑於大型企業和新興新創公司對人工智慧及其底層架構的進步做出了大量的財務承諾，預計生成式人工智慧領域將產生更有效的方法來透過語義搜尋存取相關數據，從而完全自主的人工智慧實體的部署以及免費提供最先進的人工智慧模型，從而促進它們在企業和個人領域內的各種應用程式的利用和客製化。

雖然人工智慧提供了一系列有希望的可能性，但仔細思考它對道德原則、個人隱私以及人工智慧系統和框架的深思熟慮的建構的影響至關重要。生成式人工智慧的進步不僅僅是智力放大，因為它還涉及重新調整我們的思維方式並承認我們在利用技術進步方面的責任。