Att gå bortom ChatGPT: Hur ser framtiden ut för generativ AI och chatbots?
Viktiga slutsatser
ChatGPT:s seger har lett till betydande investeringar i forskning och implementering av artificiell intelligens, vilket har resulterat i exceptionella utsikter och framsteg inom området som tidigare var omöjliga att uppnå.
Semantisk sökning, som utnyttjar kraften i vektordatabaser genom användning av ordinbäddning och semantisk analys, har förändrat sökalgoritmernas kapacitet genom att leverera mer kontextuellt relevanta resultat.
Det slutgiltiga målet för utvecklingen av artificiella intelligensagenter och multi-agenter är att uppnå fullständig autonomi med hjälp av kontinuerlig självutvärdering, justeringar och samarbete mellan olika agenter för att övervinna befintliga begränsningar och förbättra den övergripande prestandan.
ChatGPT:s extraordinära prestationer har tvingat företag från alla sektorer inom teknikindustrin att avsätta resurser för forskning om artificiell intelligens (AI) och utforska metoder för att införliva den i sina produkterbjudanden. Detta aldrig tidigare skådade intresse för AI representerar ett helt nytt paradigm, även om det bara är en antydan om den enorma potential som ligger framför oss när detta område fortsätter att utvecklas och utöka sin kapacitet.
Även om lockelsen med avancerad AI-teknik som intelligenta chatbots och algoritmer för bildgenerering är obestridlig, finns det vissa banbrytande innovationer inom artificiell intelligens som väcker en känsla av förundran och förväntan inför vad som komma skall.
Semantic Search With Vector Databases
Image Credit:Firmbee.com/ Unsplash
Semantisk sökning är en teknik under utveckling som syftar till att förbättra noggrannheten i sökmotorresultat genom att analysera användarens avsikt snarare än att enbart förlita sig på enskilda ord eller fraser. Detta tillvägagångssätt möjliggör en mer omfattande kontextuell analys, vilket i sin tur leder till förbättrad relevans och kvalitet på returnerade data. Konventionella sökordsbaserade sökmetoder kan ibland resultera i ytliga matchningar som inte fångar den verkliga innebörden av en fråga, vilket leder till suboptimala resultat. Genom att flytta fokus från bokstavlig ordmatchning till semantisk betydelse syftar dessa nya tekniker till att förfina det sätt på vilket sökmotorer interagerar med användare.
Semantisk sökning använder ordinbäddningar och semantisk mappning för att förstå den kontextuella betydelsen av en fråga innan sökresultaten presenteras. I motsats till konventionella sökmetoder som enbart bygger på matchning av nyckelord, ger semantisk sökning resultat som bestäms av de semantiska nyanserna i en förfrågan.
Begreppet semantisk sökning har funnits under en längre tid.Trots detta har företag svårt att integrera denna funktionalitet eftersom den vanligtvis är mödosam och resurskrävande.
För att uppnå en effektiv sökprocess är det absolut nödvändigt att generera vektorrepresentationer av datapunkter och arkivera dem i en omfattande databas. Detta tillvägagångssätt minskar inte bara de beräkningsresurser som behövs utan påskyndar också hämtningsprocessen genom att begränsa omfattningen av sökresultaten till den mest relevanta informationen.
Framstående teknikföretag och nya företag som Pinecone, Redis och Milvus har nyligen avsatt resurser för utveckling av vektordatabaser, i syfte att förbättra den semantiska sökfunktionen i rekommendationssystem, sökmotorer, innehållshanteringsplattformar och samtalsagenter.
Demokratisering av AI
Många framstående teknikföretag har uttryckt intresse för att sprida artificiell intelligens, vilket inte nödvändigtvis är ett tecken på tekniska framsteg. Oavsett konsekvenserna genomgår AI-modeller med öppen källkod för närvarande utbildning och beviljas bredare licensavtal som gör det möjligt för institutioner att använda och förfina dem efter eget gottfinnande.
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 överträffa GPT-3 har gjort företag sårbara för potentiella brott mot immateriella rättigheter när de använder sådan teknik för sina egna ändamål. Men med Metas kommande erbjudande som förväntas ge jämförbara resultat under ett mindre restriktivt licensavtal, kan företag nu fortsätta med optimeringen av en kraftfull LLM samtidigt som de minskar oron för läckage av konfidentiell information och utnyttjande av konkurrenter.
AI-agenter och multiagent-startups
Image Credit:Annie Spratt/ Unsplash
Flera pågående initiativ syftar till att skapa AI-enheter som självständigt kan uppnå förutbestämda mål utan uttrycklig vägledning, vilket påminner om den självstyrande funktionalitet som uppvisas av Auto-GPT-plattformen, som automatiskt styr sina egna handlingar.
Målet är att agenten ska uppnå fullständig självständighet genom konsekvent självutvärdering och självjustering.För att åstadkomma detta innebär den operativa strategin att agenten upprepade gånger under varje steg av sin verksamhet frågar sig själv om de nödvändiga åtgärder som ska vidtas, de förfaranden som ska följas, eventuella fel som begåtts och potentiella metoder för förbättring.
En av de främsta utmaningarna med system för artificiell intelligens (AI) är deras begränsade förmåga till semantisk förståelse. Denna brist kan leda till ett fenomen som kallas “hallucination”, där agenten genererar felaktig information eller misstolkar indata. Som ett resultat kan dessa AI-agenter bli fångade i en oändlig cykel av självutvärdering och justeringar, vilket i slutändan hindrar deras förmåga att fungera effektivt.
Implementeringen av multi-agent-system, såsom MetaGPT-ramverket, försöker mildra problemet med obefogade utgångar genom samordnade insatser från flera artificiella intelligensenheter. Detta tillvägagångssätt är modellerat efter den operativa dynamiken i nystartade företag, där varje agent antar distinkta roller som projektledare, designer, programmerare och testare. Genom att dela upp komplicerade mål i hanterbara deluppgifter och fördela dem mellan respektive agenter ökar sannolikheten för att de utvalda målen kommer att uppnås framgångsrikt.
Även om nuvarande implementeringar av AI-ramverk fortfarande är relativt nystartade finns det ett överflöd av olösta utmaningar som måste hanteras. Men i takt med att utvecklingen av modellernas komplexitet och AI-infrastrukturen fortsätter, tillsammans med ihärdiga undersökningar och förbättringar, är framväxten av kompetenta AI-agenter och AI-företag nära förestående.
Att forma vår framtid med AI
Tillströmningen av kapital från både storföretag och nystartade företag har drivit på ett intensivt fokus på forsknings- och utvecklingsinitiativ som rör artificiell intelligens och dess tillhörande ramverk. Därför förväntas framsteg inom generativ AI leda till ökad tillgång till relevanta data via semantiska sökningar, samt spridning av autonoma AI-enheter som kan fungera självständigt. Dessutom finns det en växande trend mot att tillhandahålla kostnadsfria, högpresterande AI-modeller som kan användas av både företag och enskilda användare, med möjlighet att anpassa och förfina dem efter specifika behov.
Även om AI har stor potential är det viktigt att noggrant överväga dess konsekvenser för etiska standarder, användarnas integritet och en ansvarsfull utveckling av AI-teknik. Utvecklingen av generativ AI sträcker sig bortom rena intelligensförbättringar; den omfattar en omvandling av våra tankeprocesser och kräver ansvarsskyldighet för en omdömesgill tillämpning av tekniken.