Verder dan ChatGPT: Wat heeft de toekomst in petto voor generatieve AI en chatbots?
Belangrijkste resultaten
De triomf van ChatGPT heeft geleid tot aanzienlijke investeringen in kunstmatig intelligentieonderzoek en -implementatie, wat resulteert in uitzonderlijke vooruitzichten en vooruitgang binnen het domein die voorheen onbereikbaar waren.
Semantisch zoeken, waarbij de kracht van vectordatabases wordt benut door het gebruik van woordinbeddingen en semantische analyse, heeft de mogelijkheden van zoekalgoritmes veranderd door meer contextueel relevante resultaten te leveren.
Het uiteindelijke doel van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie-agenten en multi-agent-startups is om volledige autonomie te bereiken door middel van voortdurende zelfevaluatie, aanpassingen en samenwerking tussen verschillende agenten om bestaande beperkingen te overwinnen en de algehele prestaties te verbeteren.
De buitengewone prestaties van ChatGPT hebben bedrijven uit alle sectoren van de technologische industrie ertoe aangezet om middelen toe te wijzen aan onderzoek naar kunstmatige intelligentie (AI) en methoden te verkennen om het in hun productaanbod op te nemen. Dit ongekende niveau van interesse in AI vertegenwoordigt een geheel nieuw paradigma, al is het slechts een voorbode van het enorme potentieel dat in het verschiet ligt naarmate dit veld zich verder ontwikkelt en zijn mogelijkheden uitbreidt.
Hoewel de aantrekkingskracht van geavanceerde AI-technologieën zoals intelligente chatbots en algoritmen voor het genereren van afbeeldingen onmiskenbaar is, zijn er bepaalde baanbrekende innovaties op het gebied van kunstmatige intelligentie die een gevoel van verwondering oproepen en anticiperen op wat komen gaat.
Semantisch zoeken met vectordatabases
Afbeelding Credit:Firmbee.com/ Unsplash
Semantisch zoeken is een zich ontwikkelende technologie die de nauwkeurigheid van zoekmachineresultaten wil verbeteren door de intentie van gebruikers te analyseren in plaats van alleen te vertrouwen op afzonderlijke woorden of zinnen. Deze benadering maakt een uitgebreidere contextuele analyse mogelijk, wat weer leidt tot een betere relevantie en kwaliteit van de geretourneerde gegevens. Conventionele zoekmethoden op basis van trefwoorden kunnen soms resulteren in oppervlakkige matches die niet de ware essentie van een zoekopdracht bevatten, wat leidt tot suboptimale resultaten. Door de focus te verschuiven van het matchen van letterlijke woorden naar semantische betekenis, willen deze nieuwe technieken de manier waarop zoekmachines met gebruikers communiceren verfijnen.
Semantisch zoeken maakt gebruik van woordinbeddingen en semantische mapping om de contextuele betekenis van een zoekopdracht te begrijpen voordat zoekresultaten worden gepresenteerd. In tegenstelling tot conventionele zoekmethoden die alleen op trefwoordmatching vertrouwen, levert semantisch zoeken resultaten die worden bepaald door de semantische nuances van een zoekopdracht.
Het begrip semantisch zoeken bestaat al langere tijd.Toch worden bedrijven geconfronteerd met uitdagingen bij het integreren van deze functionaliteit, omdat het meestal arbeidsintensief is en veel middelen vergt.
Voor een efficiënt zoekproces is het noodzakelijk om vectorvoorstellingen van gegevenspunten te genereren en deze te archiveren in een uitgebreide database. Deze aanpak vermindert niet alleen de benodigde rekenkracht, maar versnelt ook het zoekproces door de zoekresultaten te beperken tot de meest relevante informatie.
Bekende technologiebedrijven en opkomende ondernemingen zoals Pinecone, Redis en Milvus hebben onlangs middelen ingezet voor de ontwikkeling van vectordatabases om de semantische zoekmogelijkheden van aanbevelingssystemen, zoekmachines, contentmanagementplatforms en conversatieagenten te verbeteren.
Democratisering van AI
Hoewel dit niet noodzakelijkerwijs wijst op technologische vooruitgang, hebben veel prominente technologiebedrijven interesse getoond in het verspreiden van kunstmatige intelligentie. Ongeacht de implicaties worden open-source AI-modellen momenteel getraind en krijgen ze bredere licentieovereenkomsten die instellingen in staat stellen om ze naar eigen inzicht te gebruiken en te verfijnen.
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 GPT-3 kan overtreffen, heeft bedrijven kwetsbaar gemaakt voor mogelijke inbreuken op intellectueel eigendom wanneer ze dergelijke technologie voor hun eigen doeleinden gebruiken. Nu Meta naar verwachting vergelijkbare resultaten zal leveren onder een minder beperkende licentieovereenkomst, kunnen bedrijven doorgaan met het optimaliseren van een krachtige LLM en tegelijkertijd hun zorgen over het lekken van vertrouwelijke informatie en exploitatie door concurrenten verminderen.
AI Agents en Multi-Agent Startups
Image Credit:Annie Spratt/ Unsplash
Verschillende lopende initiatieven zijn gericht op het creëren van AI-entiteiten die in staat zijn om zelfstandig vooraf bepaalde doelen te bereiken zonder expliciete begeleiding, zoals de zelfsturende functionaliteit van het Auto-GPT-platform, dat automatisch zijn eigen acties aanstuurt.
Het doel is dat de agent volledige onafhankelijkheid verwerft door middel van consistente zelfevaluatie en zelfaanpassing.Om dit te bereiken, houdt de operationele strategie in dat de agent zichzelf tijdens elke fase van de operatie herhaaldelijk ondervraagt over de noodzakelijke acties die moeten worden ondernomen, de procedures die moeten worden gevolgd, eventuele fouten die zijn gemaakt en mogelijke methoden voor verbetering.
Een van de belangrijkste uitdagingen van kunstmatige intelligentiesystemen (AI) is hun beperkte capaciteit voor semantisch begrip. Deze tekortkoming kan leiden tot een fenomeen dat bekend staat als “hallucinatie”, waarbij de agent foutieve informatie genereert of gegevensinvoer verkeerd interpreteert. Als gevolg hiervan kunnen deze AI-agenten verstrikt raken in een eindeloze cyclus van zelfevaluatie en aanpassingen, wat uiteindelijk hun vermogen om effectief te functioneren belemmert.
De implementatie van multi-agent systemen, zoals het MetaGPT raamwerk, probeert het probleem van ongerechtvaardigde outputs te beperken door de gezamenlijke inspanningen van meerdere kunstmatige intelligentie entiteiten. Deze benadering is gemodelleerd naar de operationele dynamiek van startups, waarbij elke agent verschillende rollen aanneemt, zoals projectmanager, ontwerper, programmeur en tester. Door ingewikkelde doelstellingen op te splitsen in behapbare subtaken en deze te verdelen over de respectieve agenten, wordt de kans groter dat de gestelde doelen met succes worden bereikt.
Hoewel de huidige implementaties van AI-raamwerken nog in de kinderschoenen staan, zijn er nog veel onopgeloste uitdagingen die moeten worden aangepakt. Echter, naarmate de complexiteit van modellen en AI-infrastructuur verder toeneemt, samen met aanhoudend onderzoek en verfijning, is de opkomst van competente AI-agenten en AI-ondernemingen nabij.
Onze toekomst vormgeven met AI
De toestroom van kapitaal van zowel grote bedrijven als startups heeft geleid tot een intense focus op onderzoeks- en ontwikkelingsinitiatieven met betrekking tot kunstmatige intelligentie en de bijbehorende raamwerken. Bijgevolg wordt verwacht dat de vooruitgang in generatieve AI zal leiden tot een betere toegankelijkheid van relevante gegevens via semantische zoekopdrachten, evenals de proliferatie van autonome AI-entiteiten die zelfstandig kunnen functioneren. Daarnaast is er een groeiende trend om gratis, goed presterende AI-modellen aan te bieden die zowel door bedrijven als individuele gebruikers kunnen worden gebruikt, met de optie om ze aan te passen en te verfijnen op basis van specifieke behoeften.
Hoewel AI een groot potentieel heeft, is het cruciaal om zorgvuldig na te denken over de gevolgen voor ethische normen, de privacy van gebruikers en een verantwoorde groei van AI-technologieën. De vooruitgang van generatieve AI gaat verder dan alleen het verbeteren van de intelligentie; het omvat een transformatie in onze denkprocessen en vraagt om verantwoording voor de oordeelkundige toepassing van technologie.