Wychodząc poza ChatGPT: Jaka przyszłość czeka generatywną sztuczną inteligencję i chatboty?
Kluczowe wnioski
Niezwykłe osiągnięcie ChatGPT pobudziło znaczące inwestycje kapitałowe w badania i wdrażanie sztucznej inteligencji, co zaowocowało niezwykłymi perspektywami i przełomami w branży.
Wyszukiwanie semantyczne, które wykorzystuje wektorowe bazy danych wraz z osadzaniem słów i analizą semantyczną, znacząco zmieniło metodologie algorytmów wyszukiwania, zapewniając bardzo trafne i precyzyjne kontekstowo wyniki.
Ostatecznym celem rozwoju agentów sztucznej inteligencji, a także powstawania wieloaspektowych przedsięwzięć startupowych, jest osiągnięcie pełnej autonomii poprzez ciągłą samoocenę, naprawę błędów i współpracę między różnymi agentami w celu przezwyciężenia istniejących ograniczeń i zwiększenia ogólnej wydajności.
Niezwykłe osiągnięcia ChatGPT zmusiły firmy technologiczne do przeznaczenia zasobów na badania nad sztuczną inteligencją (AI) i włączenia jej do swoich ofert. Scenariusz ten stanowi bezprecedensowe wyzwanie, ale oznacza również, że sztuczna inteligencja jest dopiero na początkowym etapie rozwoju.
Podczas gdy zaawansowane technologie AI, takie jak inteligentne chatboty i oprogramowanie do generowania obrazów, przyciągają wiele uwagi, na horyzoncie pojawiają się równie niezwykłe, ale hipotetyczne innowacje AI, które z pewnością urzekną odbiorców swoimi możliwościami.
Semantic Search With Vector Databases
Image Credit:Firmbee.com/ Unsplash
W celu poprawy jakości wyników wyszukiwania zwracanych przez wyszukiwarki, opracowano semantyczne zapytania wyszukiwania, które opierają się nie tylko na poszczególnych słowach, ale także uwzględniają ich znaczenie w odniesieniu do siebie nawzajem. Konwencjonalne algorytmy wyszukiwarek wykorzystują przede wszystkim podejścia oparte na słowach kluczowych, które mogą nie zapewniać kompleksowych lub dokładnych informacji ze względu na brak głębszego zrozumienia kontekstu. Ponadto poleganie wyłącznie na słowach kluczowych może prowadzić do nadużyć ze strony praktyków marketingu próbujących manipulować technikami optymalizacji wyszukiwarek (SEO) i skutkować wyszukiwaniem treści niespełniających norm. Ograniczenia te podkreślają potrzebę bardziej zaawansowanych metod wyszukiwania, które mogą skutecznie rozwiązać te kwestie.
Wyszukiwanie semantyczne różni się od konwencjonalnych technik wyszukiwania tym, że wykorzystuje osadzanie słów i mapowanie semantyczne w celu zrozumienia konotacji zapytania przed dostarczeniem wyników wyszukiwania. W przeciwieństwie do prostego polegania na dopasowywaniu słów kluczowych, wyszukiwanie semantyczne dostarcza wyników, które są oparte na podstawowym znaczeniu zapytania, a nie tylko na zgodności leksykalnej.
Wyszukiwanie semantyczne, koncepcja od dawna stosowana w dziedzinie wyszukiwania informacji, napotyka wyzwania w praktycznym wdrażaniu przez organizacje, ponieważ często jest wymagające obliczeniowo i czasochłonne.
Wykorzystanie zagnieżdżeń wektorowych i przechowywanie ich w kompleksowej bazie danych może znacznie zmniejszyć zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe, jednocześnie przyspieszając procesy wyszukiwania poprzez skupienie się na istotnych danych, zwiększając w ten sposób wydajność.
Znane firmy, takie jak Pinecone, Redis i Milvus, przeznaczyły ostatnio zasoby na rozwój wektorowych baz danych, które oferują funkcje wyszukiwania semantycznego dla różnych aplikacji, w tym systemów rekomendacji, wyszukiwarek, systemów zarządzania treścią i chatbotów.
Demokratyzacja sztucznej inteligencji
Choć niekoniecznie wskazuje to na postęp technologiczny, wiele znanych firm technologicznych wyraziło zainteresowanie promowaniem sztucznej inteligencji. W związku z tym modele AI typu open source przechodzą obecnie szkolenia i mają złagodzone warunki licencyjne, aby umożliwić szersze wykorzystanie i dostosowanie przez organizacje.
The Wall Street Journal donosi , że Meta kupuje akceleratory sztucznej inteligencji Nvidia H100 i zamierza opracować sztuczną inteligencję, która konkuruje z najnowszym modelem GPT-4 firmy OpenAI.
Brak dużego modelu językowego (LLM) typu open source, który mógłby konkurować z możliwościami GPT-3, utrudniał firmom dostęp do wysoce skutecznego LLM i korzystanie z niego przy jednoczesnym zachowaniu poufności w odniesieniu do ich zastrzeżonych informacji. Jednak dzięki zbliżającej się premierze porównywalnego produktu Meta w ramach mniej restrykcyjnej umowy licencyjnej, organizacje będą mogły zoptymalizować solidny LLM bez narażania swoich tajemnic handlowych lub wrażliwych danych na wykorzystanie przez konkurencję.
Agenci sztucznej inteligencji i startupy z wieloma agentami
Image Credit:Annie Spratt/ Unsplash
Obecne wysiłki obejmują tworzenie podmiotów sztucznej inteligencji zdolnych do osiągania określonych celów bez konieczności stosowania rozbudowanych wytycznych, przypominających autonomicznych agentów prezentowanych przez Auto-GPT, innowacyjne narzędzie znane ze swojej zdolności do samodzielnego wykonywania zadań.
Celem jest uzyskanie przez agenta pełnej niezależności poprzez konsekwentną samoocenę i samoregulację. Aby to osiągnąć, ramy operacyjne wymagają od agenta ciągłego kwestionowania siebie na każdym etapie w odniesieniu do niezbędnych działań, procedur wykonania, popełnionych błędów i sposobów, w jakie może poprawić swoją wydajność.
Ograniczeniem współczesnych modeli agentów sztucznej inteligencji jest ich brak wewnętrznego zrozumienia semantycznego, co prowadzi do błędnej interpretacji i generowania błędnych danych. To z kolei utrwala błędne koło ciągłej oceny i udoskonalania, ostatecznie prowadząc do uwikłania agenta w nieskończony regres samoanalizy i dostosowań.
Wdrożenie inicjatyw, takich jak MetaGPT Multi-agent Framework, ma na celu złagodzenie tego problemu poprzez wykorzystanie zbiorowych możliwości wielu agentów sztucznej inteligencji. Struktura ta została zaprojektowana tak, aby naśladować funkcjonowanie organizacji rozpoczynającej działalność, w której poszczególni agenci przyjmują role równoważne rolom kierownika projektu, projektanta, programisty i testera. Dzieląc skomplikowane cele na wykonalne zadania i przydzielając je różnym agentom sztucznej inteligencji, zwiększa prawdopodobieństwo, że każdy agent z powodzeniem wypełni przydzielone mu obowiązki.
Z pewnością platformy te znajdują się obecnie na embrionalnym etapie rozwoju i wiele wyzwań musi jeszcze zostać rozwiązanych. Jednak w miarę pojawiania się zaawansowanych modeli, w połączeniu z ulepszoną infrastrukturą AI i trwającymi wysiłkami badawczymi, pojawienie się kompetentnych podmiotów AI i interdyscyplinarnych organizacji AI wydaje się nieuchronne.
Kształtowanie naszej przyszłości za pomocą sztucznej inteligencji
W świetle znacznych zobowiązań finansowych podejmowanych zarówno przez duże przedsiębiorstwa, jak i rozwijające się startupy w celu rozwoju sztucznej inteligencji i jej podstawowej architektury, oczekuje się, że sfera generatywnej sztucznej inteligencji przyniesie bardziej efektywne środki dostępu do odpowiednich danych poprzez wyszukiwanie semantyczne, wynikające z wdrożenia w pełni autonomicznych jednostek sztucznej inteligencji, a także dostępności najnowocześniejszych modeli sztucznej inteligencji bez żadnych kosztów, ułatwiając w ten sposób ich wykorzystanie i dostosowanie do różnorodnych zastosowań w domenach korporacyjnych i indywidualnych.
Podczas gdy sztuczna inteligencja oferuje szereg obiecujących możliwości, kluczowe znaczenie ma dokładne rozważenie jej wpływu na zasady etyczne, prywatność jednostki oraz przemyślaną konstrukcję systemów i ram sztucznej inteligencji. Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji wykracza poza zwykłe wzmocnienie inteligencji, ponieważ wiąże się również z ponowną kalibracją naszego sposobu myślenia i uznaniem naszej odpowiedzialności za wykorzystanie postępu technologicznego.