Att gå bortom ChatGPT: Hur ser framtiden ut för generativ AI och chatbots?

Viktiga slutsatser

ChatGPT:s anmärkningsvärda framgångar har lett till betydande investeringar i forskning och implementering av artificiell intelligens, vilket har resulterat i extraordinära möjligheter och genombrott inom branschen.

Semantisk sökning, som använder vektordatabaser tillsammans med ordinbäddningar och semantisk analys, har förändrat sökalgoritmernas metoder avsevärt genom att leverera mycket relevanta och kontextuellt exakta resultat.

Slutmålet för utvecklingen av agenter för artificiell intelligens, liksom framväxten av mångfacetterade nystartade företag, är att uppnå fullständig autonomi med hjälp av kontinuerlig självutvärdering, felkorrigering och samarbetsinteraktion mellan olika agenter för att övervinna befintliga begränsningar och förbättra den övergripande prestandan.

ChatGPT:s extraordinära prestationer har tvingat teknikföretag att avsätta resurser för att utforska forskning inom artificiell intelligens (AI) och införliva den i sina erbjudanden. Detta scenario är en utmaning utan motstycke, men det visar också att AI bara befinner sig i början av sin utveckling.

Medan avancerad AI-teknik som intelligenta chatbots och programvara för bildgenerering får mycket uppmärksamhet, finns det lika anmärkningsvärda men hypotetiska AI-innovationer på horisonten som säkert kommer att fängsla publiken med sin kapacitet.

Semantic Search With Vector Databases

Image Credit:Firmbee.com/ Unsplash

För att förbättra kvaliteten på sökresultaten från sökmotorer har semantiska sökfrågor utvecklats som inte bara bygger på enskilda ord utan också tar hänsyn till deras betydelse i förhållande till varandra. Konventionella sökmotoralgoritmer använder främst nyckelordsbaserade metoder som kan misslyckas med att tillhandahålla omfattande eller korrekt information på grund av brist på djupare förståelse av sammanhanget. Att enbart förlita sig på nyckelord kan dessutom leda till missbruk av marknadsförare som försöker manipulera tekniker för sökmotoroptimering (SEO) och resultera i att undermåligt innehåll hämtas. Dessa begränsningar understryker behovet av mer avancerade sökmetoder som kan hantera dessa problem på ett effektivt sätt.

Semantisk sökning skiljer sig från konventionella söktekniker genom sin användning av ordinbäddningar och semantiska mappningar för att förstå konnotationen av en förfrågan innan sökresultaten levereras. I motsats till en enkel förlitan på nyckelordsmatchning, ger semantisk sökning resultat som är informerade av den underliggande betydelsen av en begäran, snarare än enbart lexikala motsvarigheter.

Semantisk sökning, som länge har varit ett koncept inom informationsåtervinning, har stött på utmaningar vid praktisk implementering i organisationer eftersom det ofta är beräkningskrävande och tidskrävande.

Att använda vektorinbäddningar och lagra dem i en omfattande databas kan avsevärt minska behovet av beräkningsresurser och samtidigt påskynda sökprocesser genom att fokusera på relevanta data och därigenom öka effektiviteten.

Framstående företag som Pinecone, Redis och Milvus har nyligen avsatt resurser för att utveckla vektordatabaser, som erbjuder semantiska sökfunktioner för olika tillämpningar, inklusive rekommendationssystem, sökmotorer, innehållshanteringssystem och chatbots.

Demokratisering av AI

Många framstående teknikföretag har uttryckt intresse för att sprida artificiell intelligens, vilket inte nödvändigtvis är ett tecken på teknisk utveckling. Följaktligen genomgår AI-modeller med öppen källkod för närvarande utbildning och får sina licensvillkor lättade för att möjliggöra bredare användning och anpassning av organisationer.

Wall Street Journal rapporterar att Meta köper Nvidia H100 AI-acceleratorer och har som mål att utveckla en AI som konkurrerar med OpenAI:s senaste GPT-4-modell.

Avsaknaden av en stor språkmodell (LLM) med öppen källkod som kan konkurrera med GPT-3 har hindrat företag från att få tillgång till och använda en mycket effektiv LLM och samtidigt behålla sekretessen för sin äganderättsligt skyddade information. Men med Metas kommande lansering av en jämförbar produkt under ett mindre restriktivt licensavtal kommer organisationer att kunna optimera en robust LLM utan att äventyra sina affärshemligheter eller känsliga data från att utnyttjas av konkurrenter.

AI Agents and Multi-Agent Startups

Image Credit:Annie Spratt/ Unsplash

De nuvarande ansträngningarna handlar om att skapa artificiell intelligens som kan uppnå specifika mål utan att behöva omfattande vägledning, vilket påminner om de autonoma agenter som Auto-GPT presenterar, ett innovativt verktyg som är känt för sin förmåga att utföra uppgifter oberoende av varandra.

Målet är att agenten ska bli fullständigt oberoende genom konsekvent självutvärdering och självanpassning. För att uppnå detta innebär den operativa ramen att agenten ständigt ifrågasätter sig själv i varje steg när det gäller nödvändiga åtgärder, förfaranden för utförande, begångna fel och sätt på vilka den kan förbättra sin prestation.

Begränsningen i dagens AI-agentmodeller ligger i deras brist på inneboende semantisk förståelse, vilket leder till feltolkning och generering av felaktiga data. Detta leder till en ond cirkel av kontinuerlig utvärdering och förfining, vilket i slutändan resulterar i att agenten blir intrasslad i en oändlig regress av självanalys och justeringar.

Genomförandet av initiativ, såsom MetaGPT Multi-agent Framework, syftar till att mildra problemet genom att utnyttja den kollektiva kapaciteten hos flera artificiella intelligensagenter. Ramverket är utformat för att efterlikna hur en nystartad organisation fungerar, där enskilda agenter antar roller som motsvarar dem för en projektledare, designer, programmerare och testare. Genom att dela upp komplicerade mål i hanterbara uppgifter och tilldela dem till olika AI-agenter ökar sannolikheten för att varje agent framgångsrikt kommer att uppfylla sina tilldelade ansvarsområden.

Dessa plattformar befinner sig för närvarande i ett embryonalt utvecklingsstadium och många utmaningar måste ännu lösas. Men i takt med att avancerade modeller utvecklas, i kombination med förbättrad AI-infrastruktur och pågående utredningsarbete, verkar tillkomsten av kompetenta AI-enheter och tvärvetenskapliga AI-organisationer vara nära förestående.

Forma vår framtid med AI

Mot bakgrund av de betydande ekonomiska åtaganden som görs av både stora företag och spirande startups för att utveckla artificiell intelligens och dess underliggande arkitektur, förväntas generativ AI ge effektivare sätt att få tillgång till relevanta data via semantiska sökningar, till följd av utplaceringen av helt autonoma AI-enheter samt tillgången till toppmoderna AI-modeller utan kostnad, vilket underlättar deras användning och anpassning för en mängd olika tillämpningar inom företags- och privatdomänerna.

Även om AI erbjuder en rad lovande möjligheter är det viktigt att noggrant överväga dess konsekvenser för etiska principer, individens integritet och den genomtänkta konstruktionen av AI-system och ramverk. Utvecklingen av generativ AI sträcker sig bortom ren intelligensförstärkning, eftersom det också handlar om att omkalibrera vårt tankesätt och erkänna vårt ansvar när det gäller att utnyttja tekniska framsteg.