Wychodząc poza ChatGPT: Jaka przyszłość czeka generatywną sztuczną inteligencję i chatboty?
Kluczowe wnioski
Triumf ChatGPT spowodował znaczne inwestycje w badania i wdrażanie sztucznej inteligencji, co zaowocowało wyjątkowymi perspektywami i postępem w tej dziedzinie, które wcześniej były nieosiągalne.
Wyszukiwanie semantyczne, wykorzystujące moc wektorowych baz danych poprzez zastosowanie osadzania słów i analizy semantycznej, zmieniło możliwości algorytmów wyszukiwania, dostarczając bardziej kontekstowe wyniki.
Ostatecznym celem rozwoju agentów sztucznej inteligencji i startupów wieloagentowych jest osiągnięcie pełnej autonomii poprzez ciągłą samoocenę, dostosowanie i współpracę między różnymi agentami w celu przezwyciężenia istniejących ograniczeń i zwiększenia ogólnej wydajności.
Niezwykłe osiągnięcia ChatGPT zmusiły firmy ze wszystkich sektorów branży technologicznej do przeznaczenia zasobów na badania nad sztuczną inteligencją (AI) i zbadania metod włączenia jej do swojej oferty produktowej. Ten bezprecedensowy poziom zainteresowania sztuczną inteligencją reprezentuje zupełnie nowy paradygmat, aczkolwiek taki, który jedynie wskazuje na ogromny potencjał, który leży przed nami, ponieważ ta dziedzina nadal ewoluuje i rozszerza swoje możliwości.
Podczas gdy urok zaawansowanych technologii AI, takich jak inteligentne chatboty i algorytmy generowania obrazów, jest niezaprzeczalny, istnieją pewne przełomowe innowacje sztucznej inteligencji, które wywołują poczucie zdumienia i oczekiwania na to, co nadejdzie.
Wyszukiwanie semantyczne z wektorowymi bazami danych
Image Credit:Firmbee.com/ Unsplash
Wyszukiwanie semantyczne to rozwijająca się technologia, która ma na celu zwiększenie dokładności wyników wyszukiwania poprzez analizę intencji użytkownika, a nie poleganie wyłącznie na pojedynczych słowach lub frazach. Takie podejście pozwala na bardziej kompleksową analizę kontekstową, co z kolei prowadzi do poprawy trafności i jakości zwracanych danych. Konwencjonalne metody wyszukiwania oparte na słowach kluczowych mogą czasami skutkować powierzchownymi dopasowaniami, które nie oddają prawdziwej istoty zapytania, prowadząc do nieoptymalnych wyników. Przenosząc nacisk z dosłownego dopasowywania słów na znaczenie semantyczne, te nowe techniki mają na celu udoskonalenie sposobu interakcji wyszukiwarek z użytkownikami.
Wyszukiwanie semantyczne wykorzystuje osadzanie słów i mapowanie semantyczne w celu zrozumienia kontekstowego znaczenia zapytania przed przedstawieniem wyników wyszukiwania. W przeciwieństwie do konwencjonalnych metod wyszukiwania, które opierają się wyłącznie na dopasowywaniu słów kluczowych, wyszukiwanie semantyczne zapewnia wyniki określone przez semantyczne niuanse zapytania.
Pojęcie wyszukiwania semantycznego istnieje już od dłuższego czasu.Niemniej jednak, firmy napotykają wyzwania związane z integracją tej funkcjonalności, ponieważ jest to zazwyczaj pracochłonne i wymagające zasobów.
Aby osiągnąć wydajny proces wyszukiwania, konieczne jest generowanie wektorowych reprezentacji punktów danych i archiwizowanie ich w kompleksowej bazie danych. Takie podejście nie tylko zmniejsza potrzebne zasoby obliczeniowe, ale także przyspiesza proces wyszukiwania, ograniczając zakres wyników wyszukiwania do najbardziej istotnych informacji.
Znane firmy technologiczne i wschodzące przedsięwzięcia, takie jak Pinecone, Redis i Milvus, przeznaczyły ostatnio zasoby na rozwój wektorowych baz danych w celu zwiększenia możliwości wyszukiwania semantycznego w systemach rekomendacji, wyszukiwarkach, platformach zarządzania treścią i agentach konwersacyjnych.
Demokratyzacja sztucznej inteligencji
Choć niekoniecznie wskazuje to na postęp technologiczny, wiele znanych firm technologicznych wyraziło zainteresowanie promowaniem sztucznej inteligencji. Niezależnie od implikacji, modele AI typu open source przechodzą obecnie szkolenia i otrzymują szersze ustalenia licencyjne, które umożliwiają instytucjom wykorzystywanie i udoskonalanie ich według własnego uznania.
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 OpenAI.
Brak dużego modelu językowego (LLM) o otwartym kodzie źródłowym, który byłby w stanie przewyższyć GPT-3, narażał firmy na potencjalne naruszenia własności intelektualnej podczas wykorzystywania takiej technologii do własnych celów. Jednak wraz z nadchodzącą ofertą Meta, która ma zapewnić porównywalne wyniki w ramach mniej restrykcyjnej umowy licencyjnej, przedsiębiorstwa mogą teraz przystąpić do optymalizacji silnego LLM, jednocześnie łagodząc obawy związane z wyciekiem poufnych informacji i wykorzystaniem przez konkurencję.
Agenci AI i startupy z wieloma agentami
Image Credit:Annie Spratt/ Unsplash
Kilka trwających inicjatyw ma na celu stworzenie podmiotów AI zdolnych do autonomicznego osiągania z góry określonych celów bez wyraźnych wskazówek, przypominających samozarządzającą funkcjonalność platformy Auto-GPT, która automatycznie kieruje własnymi działaniami.
Celem jest uzyskanie przez agenta pełnej niezależności poprzez konsekwentną samoocenę i samoregulację.Aby to osiągnąć, strategia operacyjna polega na wielokrotnym zadawaniu sobie pytań przez agenta na każdym etapie jego działania w odniesieniu do niezbędnych działań do podjęcia, procedur do wykonania, wszelkich popełnionych błędów i potencjalnych metod ulepszeń.
Jednym z głównych wyzwań związanych z systemami sztucznej inteligencji (AI) jest ich ograniczona zdolność do rozumienia semantycznego. Ta wada może prowadzić do zjawiska znanego jako “halucynacja”, w którym agent generuje błędne informacje lub błędnie interpretuje dane wejściowe. W rezultacie agenci AI mogą zostać uwięzieni w niekończącym się cyklu samooceny i dostosowań, co ostatecznie utrudnia im skuteczne funkcjonowanie.
Wdrożenie systemów wieloagentowych, takich jak MetaGPT, ma na celu złagodzenie kwestii nieuzasadnionych wyników poprzez wspólne wysiłki wielu podmiotów sztucznej inteligencji. Podejście to jest wzorowane na dynamice operacyjnej startupów, w których każdy agent przyjmuje różne role, takie jak kierownik projektu, projektant, programista i tester. Rozbijając skomplikowane cele na możliwe do zarządzania podzadania i rozdzielając je między odpowiednich agentów, zwiększa to prawdopodobieństwo, że wyznaczone cele zostaną pomyślnie osiągnięte.
Podczas gdy obecne implementacje frameworków sztucznej inteligencji pozostają stosunkowo młode, istnieje wiele nierozwiązanych wyzwań, którymi należy się zająć. Jednak wraz z postępem w zakresie złożoności modeli i infrastruktury AI, a także ciągłymi badaniami i udoskonalaniem, pojawienie się kompetentnych agentów AI i przedsiębiorstw AI jest nieuchronne.
Kształtowanie naszej przyszłości dzięki sztucznej inteligencji
Napływ kapitału zarówno z dużych korporacji, jak i rozwijających się startupów spowodował intensywny nacisk na inicjatywy badawczo-rozwojowe związane ze sztuczną inteligencją i powiązanymi z nią ramami. W związku z tym przewiduje się, że postępy w generatywnej sztucznej inteligencji doprowadzą do zwiększenia dostępności odpowiednich danych poprzez wyszukiwanie semantyczne, a także do rozprzestrzeniania się autonomicznych jednostek sztucznej inteligencji zdolnych do samodzielnego funkcjonowania. Dodatkowo, rośnie tendencja do dostarczania darmowych, wysokowydajnych modeli sztucznej inteligencji, które mogą być wykorzystywane zarówno przez firmy, jak i indywidualnych użytkowników, z opcją dostosowywania i udoskonalania ich zgodnie z określonymi potrzebami.
Choć sztuczna inteligencja kryje w sobie ogromny potencjał, kluczowe znaczenie ma dokładne rozważenie jej wpływu na standardy etyczne, prywatność użytkowników i odpowiedzialny rozwój technologii AI. Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji wykracza poza zwykłe zwiększenie inteligencji; obejmuje transformację naszych procesów myślowych i wymaga odpowiedzialności za rozsądne stosowanie technologii.