Verder dan ChatGPT: Wat heeft de toekomst in petto voor generatieve AI en chatbots?
Belangrijkste resultaten
De opmerkelijke prestatie van ChatGPT heeft geleid tot aanzienlijke kapitaalinvesteringen in kunstmatig intelligentieonderzoek en -implementatie, wat resulteert in buitengewone vooruitzichten en doorbraken binnen de industrie.
Semantisch zoeken, waarbij gebruik wordt gemaakt van vectordatabases in combinatie met woordinsluitingen en semantische analyse, heeft de methoden van zoekalgoritmes aanzienlijk veranderd door zeer relevante en contextueel nauwkeurige resultaten te leveren.
Het uiteindelijke doel van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie-agenten, evenals de opkomst van veelzijdige startups, is het bereiken van volledige autonomie door middel van voortdurende zelfevaluatie, foutcorrectie en coöperatieve interactie tussen verschillende agenten om bestaande beperkingen te overwinnen en de algehele prestaties te verbeteren.
De buitengewone prestaties van ChatGPT hebben technologiebedrijven gedwongen om middelen toe te wijzen aan onderzoek naar kunstmatige intelligentie (AI) en deze in hun aanbod op te nemen. Dit scenario vormt een ongekende uitdaging, maar het geeft ook aan dat AI zich nog maar in de beginfase van zijn ontwikkeling bevindt.
Terwijl geavanceerde AI-technologieën zoals intelligente chatbots en software voor het genereren van afbeeldingen veel aandacht opeisen, liggen er even opmerkelijke maar hypothetische AI-innovaties in het verschiet die het publiek zeker zullen boeien met hun mogelijkheden.
Semantisch zoeken met vectordatabases
Image Credit:Firmbee.com/ Unsplash
Om de kwaliteit van de zoekresultaten van zoekmachines te verbeteren, zijn semantische zoekopdrachten ontwikkeld die niet alleen uitgaan van individuele woorden, maar ook rekening houden met hun betekenis in relatie tot elkaar. Conventionele algoritmen van zoekmachines gebruiken voornamelijk trefwoordgebaseerde benaderingen die mogelijk tekortschieten in het leveren van uitgebreide of nauwkeurige informatie vanwege een gebrek aan dieper begrip van de context. Bovendien kan het uitsluitend vertrouwen op trefwoorden leiden tot misbruik door marketingmedewerkers die proberen zoekmachineoptimalisatietechnieken (SEO) te manipuleren en resulteren in het ophalen van inhoud die niet aan de eisen voldoet. Deze beperkingen onderstrepen de behoefte aan meer geavanceerde zoekmethoden die deze problemen effectief kunnen aanpakken.
Semantisch zoeken onderscheidt zich van conventionele zoektechnieken door het gebruik van woordinsluitingen en semantische koppelingen om de connotatie van een vraag te begrijpen voordat zoekresultaten worden geleverd. In tegenstelling tot een eenvoudige afhankelijkheid van trefwoordmatching, levert semantisch zoeken resultaten op die worden geïnformeerd door de onderliggende betekenis van een verzoek, in plaats van louter lexicale overeenkomsten.
Semantisch zoeken, een concept dat al lang bestaat op het gebied van het ophalen van informatie, heeft te kampen met uitdagingen bij de praktische implementatie door organisaties omdat het vaak veel rekenkracht en tijd kost.
Door gebruik te maken van vector inbeddingen en deze op te slaan in een uitgebreide database kan de behoefte aan rekenkracht aanzienlijk worden verminderd, terwijl zoekprocessen worden versneld door te focussen op relevante gegevens, waardoor de efficiëntie wordt verbeterd.
Opmerkelijke bedrijven zoals Pinecone, Redis en Milvus hebben onlangs middelen toegewezen aan de ontwikkeling van vectordatabases, die semantische zoekfunctionaliteit bieden voor verschillende toepassingen, waaronder aanbevelingssystemen, zoekmachines, contentmanagementsystemen en chatbots.
Democratisering van AI
Hoewel dit niet noodzakelijkerwijs wijst op technologische vooruitgang, hebben veel prominente technologiebedrijven interesse getoond in het promoten van kunstmatige intelligentie. Daarom worden open-source AI-modellen momenteel getraind en worden de licentievoorwaarden versoepeld om breder gebruik en aanpassing door organisaties mogelijk te maken.
The Wall Street Journal meldt dat Meta Nvidia H100 AI-versnellers koopt en een AI wil ontwikkelen die concurreert met het recente GPT-4-model van OpenAI.
De afwezigheid van een open source groot taalmodel (LLM) dat de mogelijkheden van GPT-3 kan evenaren, heeft de mogelijkheid voor bedrijven gehinderd om toegang te krijgen tot een zeer effectief LLM en dit te gebruiken met behoud van de vertrouwelijkheid van hun bedrijfseigen informatie. Met Meta’s aanstaande release van een vergelijkbaar product onder een minder beperkende licentieovereenkomst, zullen organisaties echter in staat zijn om een robuuste LLM te optimaliseren zonder dat hun handelsgeheimen of gevoelige gegevens in gevaar worden gebracht door concurrenten.
AI Agents and Multi-Agent Startups
Image Credit:Annie Spratt/ Unsplash
De huidige inspanningen hebben betrekking op het creëren van kunstmatige intelligentie-entiteiten die in staat zijn om specifieke doelen te bereiken zonder uitgebreide begeleiding, wat doet denken aan de autonome agenten die worden getoond door Auto-GPT, een innovatief hulpmiddel dat bekend staat om zijn vermogen om zelfstandig taken uit te voeren.
Het doel is dat de agent volledig onafhankelijk wordt door middel van consistente zelfevaluatie en zelfaanpassing. Om dit te bereiken, houdt het operationele kader in dat de agent zichzelf in elke fase constant ondervraagt over de noodzakelijke acties, de procedures voor de uitvoering, de gemaakte fouten en de manieren waarop hij zijn prestaties kan verbeteren.
De beperking van de huidige AI-agentmodellen ligt in hun gebrek aan intrinsiek semantisch begrip, wat leidt tot verkeerde interpretaties en het genereren van foutieve gegevens. Dit houdt vervolgens een vicieuze cirkel van voortdurende evaluatie en verfijning in stand, wat er uiteindelijk toe leidt dat de agent verstrikt raakt in een oneindige regress van zelfanalyse en aanpassingen.
De implementatie van initiatieven, zoals het MetaGPT Multi-agent Framework, probeert dit probleem te verminderen door gebruik te maken van de collectieve capaciteiten van meerdere kunstmatige intelligentie agenten. Het raamwerk is ontworpen om het functioneren van een startende organisatie na te bootsen, waar individuele agents rollen aannemen die equivalent zijn aan die van een projectmanager, ontwerper, programmeur en tester. Door ingewikkelde doelstellingen onder te verdelen in beheersbare taken en deze toe te wijzen aan verschillende AI-agenten, wordt de kans groter dat elke agent de toegewezen verantwoordelijkheden met succes vervult.
Natuurlijk bevinden deze platforms zich nog in een embryonaal stadium van ontwikkeling en moeten er nog talloze uitdagingen worden opgelost. Naarmate er echter geavanceerde modellen ontstaan, in combinatie met een verbeterde AI-infrastructuur en voortdurende onderzoeksinspanningen, lijkt de komst van competente AI-entiteiten en interdisciplinaire AI-organisaties nabij.
Onze toekomst vormgeven met AI
In het licht van de substantiële financiële toezeggingen van zowel grote ondernemingen als startende ondernemingen voor de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie en de onderliggende architectuur, wordt verwacht dat het domein van generatieve AI effectievere manieren zal opleveren om toegang te krijgen tot relevante gegevens via semantische zoekopdrachten, als gevolg van de inzet van volledig autonome AI-entiteiten en de beschikbaarheid van geavanceerde AI-modellen zonder kosten, waardoor het gebruik en de aanpassing ervan voor een breed scala aan toepassingen binnen het zakelijke en individuele domein wordt vergemakkelijkt.
Hoewel AI veelbelovende mogelijkheden biedt, is het cruciaal om zorgvuldig na te denken over de implicaties voor ethische principes, individuele privacy en de doordachte constructie van AI-systemen en kaders. De ontwikkeling van generatieve AI gaat verder dan alleen het versterken van intelligentie, omdat het ook gaat om het herijken van onze manier van denken en het erkennen van onze verantwoordelijkheid in het gebruik van technologische vooruitgang.