超越 ChatGPT:生成式人工智慧和聊天機器人的未來會是什麼?

要點

ChatGPT 的成功引發了對人工智慧研究和實施的大量投資，從而在該領域帶來了以前無法實現的非凡前景和進步。

語義搜尋透過使用詞嵌入和語義分析來利用向量資料庫的力量，透過提供更多上下文相關的結果來改變搜尋演算法的功能。

人工智慧Agent和多Agent新創發展的最終目標是透過各Agent之間不斷的自我評估、調整和協作努力，達到完全自治，以克服現有的約束，提高整體性能。

ChatGPT 的非凡成就迫使科技業各個領域的公司將資源分配給人工智慧（AI）研究，並探索將其納入其產品的方法。人們對人工智慧前所未有的興趣代表了一種全新的範式，儘管它僅僅暗示了隨著該領域不斷發展和擴展其能力而存在的巨大潛力。

雖然智慧聊天機器人和影像生成演算法等先進人工智慧技術的吸引力是不可否認的，但某些尖端人工智慧創新的存在會喚起人們對未來的驚嘆和期待。

使用向量資料庫進行語意搜索

圖片來源:Firmbee.com/Unsplash

語義搜尋是一項正在發展的技術，旨在透過分析使用者意圖而不是僅依賴單字或短語來提高搜尋引擎結果的準確性。這種方法可以進行更全面的上下文分析，從而提高返回資料的相關性和品質。傳統的基於關鍵字的搜尋方法有時會導致膚淺的匹配，無法捕捉查詢的真正本質，從而導致結果不理想。透過將焦點從字面匹配轉移到語義，這些新技術旨在改善搜尋引擎與用戶互動的方式。

語意搜尋採用詞嵌入和語意映射來在呈現搜尋結果之前理解查詢的上下文意義。與僅依賴關鍵字匹配的傳統搜尋方法相反，語義搜尋提供由查詢的語義細微差別確定的結果。

語義搜尋的概念已經存在很長一段時間了。儘管如此，企業在整合此功能時遇到了挑戰，因為它通常很費力且需要資源。

為了實現高效的搜尋過程，必須產生資料點的向量表示並將其存檔在綜合資料庫中。這種方法不僅減少了所需的計算資源，而且還透過將搜尋結果的範圍限制為最相關的資訊來加快檢索過程。

著名科技公司和新興企業（例如 Pinecone、Redis 和 Milvus）最近分配資源以開發向量資料庫，以增強推薦系統、搜尋引擎、內容管理平台和會話代理的語義搜尋能力。

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。無論其影響如何，開源人工智慧模型目前正在接受培訓，並獲得更廣泛的許可安排，使機構能夠根據自己的需求使用和完善它們。

《華爾街日報》報告，企業在將此類技術用於自己的目的時容易受到潛在的智慧財產權侵犯。然而，由於 Meta 即將推出的產品預計將在限制較少的許可協議下提供可比的結果，企業現在可以繼續優化有效的法學碩士，同時減輕對機密資訊洩露和競爭對手利用的擔憂。

AI 代理商和多代理商新創公司

圖片來源:Annie Spratt/Unsplash

一些正在進行的舉措旨在創建能夠在沒有明確指導的情況下自主完成預定目標的人工智慧實體，這讓人想起 Auto-GPT 平台所展示的自治功能，該平台會自動指導自己的行動。

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，操作策略涉及代理人在操作的每個階段反覆質疑自己，包括要採取的必要行動、要遵循的程序、所犯的任何錯誤以及潛在的增強方法。

與人工智慧 (AI) 系統相關的主要挑戰之一是其語義理解能力有限。這一缺點可能會導致一種稱為“幻覺”的現象，其中代理會產生錯誤訊息或誤解資料輸入。結果，這些人工智慧代理人可能會陷入自我評估和調整的無休止的循環中，最終阻礙它們有效運作的能力。

多智能體系統（例如 MetaGPT 框架）的實施旨在透過多個人工智慧實體的共同努力來緩解無根據的輸出問題。這種方法是根據新創公司的營運動態建模的，每個代理商承擔不同的角色，例如專案經理、設計師、程式設計師和測試人員。透過將複雜的目標分解為可管理的子任務並將其分配給各個代理，可以提高成功實現指定目標的可能性。

儘管目前人工智慧框架的實施仍相對較新，但仍存在大量必須解決的未解決挑戰。然而，隨著模型複雜度和人工智慧基礎設施的不斷進步，以及不斷的研究和完善，有能力的人工智慧代理和人工智慧企業的出現迫在眉睫。

用人工智慧塑造我們的未來

來自大公司和新興新創企業的資本湧入，引發了人們對人工智慧及其相關框架的研發計劃的強烈關注。因此，預計生成式人工智慧的進步將導致透過語義搜尋增加對相關數據的可近性，以及能夠獨立運作的自主人工智慧實體的擴散。此外，提供免費、高效能的人工智慧模型的趨勢日益明顯，企業和個人用戶都可以使用這些模型，並可以根據特定需求進行客製化和完善。

雖然人工智慧擁有巨大潛力，但仔細考慮其對道德標準、使用者隱私和人工智慧技術負責任發展的影響至關重要。生成式人工智慧的進步不僅限於智慧的增強；它包含了我們思維過程的轉變，並要求對技術的明智應用負責。