Vượt ra ngoài ChatGPT: Tương lai sẽ ra sao đối với AI và Chatbots sáng tạo?
Bài học chính
Thành tựu đáng chú ý của ChatGPT đã thúc đẩy đầu tư vốn đáng kể vào nghiên cứu và triển khai trí tuệ nhân tạo, mang lại những triển vọng và đột phá phi thường trong ngành.
Tìm kiếm ngữ nghĩa, sử dụng cơ sở dữ liệu vectơ cùng với việc nhúng từ và phân tích ngữ nghĩa, đã biến đổi đáng kể các phương pháp thuật toán tìm kiếm bằng cách cung cấp các kết quả chính xác theo ngữ cảnh và có liên quan cao.
Mục tiêu cuối cùng của việc phát triển tác nhân trí tuệ nhân tạo, cũng như sự xuất hiện của các dự án khởi nghiệp đa diện, là đạt được quyền tự chủ hoàn toàn bằng cách tự đánh giá liên tục, sửa lỗi và tương tác hợp tác giữa các tác nhân khác nhau nhằm khắc phục những hạn chế hiện có và nâng cao tổng thể. hiệu suất.
Những thành tựu phi thường của ChatGPT đã buộc các công ty công nghệ phải phân bổ nguồn lực để khám phá nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo (AI) và kết hợp nó vào các sản phẩm của họ. Kịch bản này thể hiện một thách thức chưa từng có, nhưng nó cũng biểu thị rằng AI chỉ mới ở giai đoạn phát triển ban đầu.
Trong khi các công nghệ AI tiên tiến như chatbot thông minh và phần mềm tạo hình ảnh thu hút nhiều sự chú ý, thì vẫn tồn tại những cải tiến AI mang tính giả thuyết đáng chú ý không kém trong tương lai, chắc chắn sẽ thu hút khán giả bằng khả năng của chúng.
Tìm kiếm ngữ nghĩa với cơ sở dữ liệu vectơ
Tín dụng hình ảnh: Firmbee.com/Unsplash
Để nâng cao chất lượng kết quả tìm kiếm được trả về bởi các công cụ tìm kiếm, các truy vấn tìm kiếm ngữ nghĩa đã được phát triển không chỉ dựa vào từng từ riêng lẻ mà còn xem xét ý nghĩa của chúng trong mối quan hệ với nhau. Các thuật toán của công cụ tìm kiếm thông thường chủ yếu sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên từ khóa có thể không cung cấp được thông tin toàn diện hoặc chính xác do thiếu hiểu biết sâu hơn về ngữ cảnh. Ngoài ra, việc chỉ dựa vào từ khóa có thể dẫn đến việc những người thực hiện tiếp thị sử dụng sai mục đích nhằm thao túng các kỹ thuật tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) và dẫn đến việc truy xuất nội dung không đạt tiêu chuẩn. Những hạn chế này nhấn mạnh sự cần thiết của các phương pháp tìm kiếm nâng cao hơn có thể giải quyết những vấn đề này một cách hiệu quả.
Tìm kiếm ngữ nghĩa được phân biệt với các kỹ thuật tìm kiếm thông thường ở chỗ nó sử dụng các từ nhúng và ánh xạ ngữ nghĩa để hiểu ý nghĩa của câu hỏi trước khi đưa ra kết quả tìm kiếm. Ngược lại với sự phụ thuộc đơn giản vào kết hợp từ khóa, tìm kiếm ngữ nghĩa cung cấp các kết quả được thông báo theo ý nghĩa cơ bản của một yêu cầu, thay vì chỉ tương ứng từ vựng.
Tìm kiếm ngữ nghĩa, một khái niệm lâu đời trong lĩnh vực truy xuất thông tin, đã phải đối mặt với những thách thức trong việc triển khai thực tế của các tổ chức vì nó thường đòi hỏi tính toán cao và tốn thời gian.
Việc sử dụng các vectơ nhúng và lưu trữ chúng trong cơ sở dữ liệu toàn diện có thể làm giảm đáng kể nhu cầu tài nguyên tính toán đồng thời đẩy nhanh quá trình tìm kiếm thông qua việc tập trung vào dữ liệu thích hợp, từ đó nâng cao hiệu quả.
Các công ty đáng chú ý như Pinecone, Redis và Milvus gần đây đã phân bổ nguồn lực để phát triển cơ sở dữ liệu vectơ, cung cấp chức năng tìm kiếm ngữ nghĩa cho các ứng dụng khác nhau bao gồm hệ thống đề xuất, công cụ tìm kiếm, hệ thống quản lý nội dung và chatbot.
Dân chủ hóa AI
Mặc dù không nhất thiết là dấu hiệu của tiến bộ công nghệ nhưng nhiều công ty công nghệ nổi tiếng đã bày tỏ sự quan tâm đến việc phát triển trí tuệ nhân tạo. Do đó, các mô hình AI nguồn mở hiện đang được đào tạo và nới lỏng các điều khoản cấp phép để cho phép các tổ chức sử dụng và tùy chỉnh rộng rãi hơn.
Báo cáo của The Wall Street Journal rằng Meta đang mua bộ tăng tốc AI Nvidia H100 và nhằm mục đích phát triển AI cạnh tranh với mẫu GPT-4 gần đây của OpenAI.
Việc thiếu mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nguồn mở có khả năng cạnh tranh với khả năng của GPT-3 đã cản trở khả năng các doanh nghiệp truy cập và sử dụng LLM hiệu quả cao trong khi vẫn duy trì tính bảo mật về thông tin độc quyền của họ. Tuy nhiên, với việc Meta sắp phát hành một sản phẩm tương đương theo thỏa thuận cấp phép ít hạn chế hơn, các tổ chức sẽ có thể tối ưu hóa LLM mạnh mẽ mà không gây nguy hiểm cho bí mật thương mại hoặc dữ liệu nhạy cảm của họ khỏi bị đối thủ cạnh tranh khai thác.
Đại lý AI và Công ty khởi nghiệp đa đại lý
Nguồn hình ảnh:Annie Spratt/Unsplash
Những nỗ lực hiện tại liên quan đến việc tạo ra các thực thể trí tuệ nhân tạo có khả năng đạt được các mục tiêu cụ thể mà không cần hướng dẫn sâu rộng, gợi nhớ đến các tác nhân tự trị được giới thiệu bởi Auto-GPT, một công cụ đổi mới nổi tiếng với khả năng thực hiện các nhiệm vụ một cách độc lập.
Mục tiêu là để tác nhân giành được sự độc lập hoàn toàn bằng cách tự đánh giá và tự điều chỉnh nhất quán. Để thực hiện điều này, khung hoạt động yêu cầu tác nhân liên tục tự đặt câu hỏi ở từng giai đoạn về các hành động cần thiết, quy trình thực hiện, các lỗi đã xảy ra và cách thức mà nó có thể nâng cao hiệu suất của mình.
Hạn chế của các mô hình tác nhân AI hiện đại nằm ở chỗ chúng thiếu khả năng hiểu ngữ nghĩa nội tại, dẫn đến hiểu sai và tạo ra dữ liệu sai. Điều này sau đó kéo dài một vòng luẩn quẩn của việc đánh giá và sàng lọc liên tục, cuối cùng dẫn đến việc tác nhân bị vướng vào một sự thoái lui vô hạn của việc tự phân tích và điều chỉnh.
Việc triển khai các sáng kiến, chẳng hạn như Khung đa tác nhân MetaGPT, nhằm giảm thiểu vấn đề bằng cách khai thác khả năng tập thể của nhiều tác nhân trí tuệ nhân tạo. Khung này được thiết kế để mô phỏng chức năng của một tổ chức khởi nghiệp, trong đó các tác nhân riêng lẻ đảm nhận các vai trò tương đương với vai trò của người quản lý dự án, nhà thiết kế, lập trình viên và người thử nghiệm. Bằng cách chia nhỏ các mục tiêu phức tạp thành các nhiệm vụ có thể quản lý và phân bổ chúng cho các tác nhân AI riêng biệt, điều này sẽ nâng cao khả năng mỗi tác nhân sẽ thực hiện thành công trách nhiệm được giao của mình.
Chắc chắn, những nền tảng này hiện đang ở giai đoạn phát triển phôi thai và vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết. Tuy nhiên, khi các mô hình tiên tiến xuất hiện, cùng với cơ sở hạ tầng AI nâng cao và những nỗ lực điều tra đang diễn ra, sự ra đời của các thực thể AI có năng lực và các tổ chức AI liên ngành dường như sắp xảy ra.
Định hình tương lai của chúng ta bằng AI
Trước những cam kết tài chính đáng kể được thực hiện bởi cả các doanh nghiệp lớn và các công ty khởi nghiệp đang phát triển hướng tới sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo và kiến trúc cơ bản của nó, người ta dự đoán rằng lĩnh vực AI tạo sinh sẽ mang lại những phương tiện hiệu quả hơn để truy cập dữ liệu thích hợp thông qua tìm kiếm ngữ nghĩa, kết quả là từ việc triển khai các thực thể AI hoàn toàn tự động cũng như sự sẵn có của các mô hình AI tiên tiến miễn phí, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc sử dụng và tùy chỉnh chúng cho nhiều ứng dụng đa dạng trong phạm vi doanh nghiệp và cá nhân.
Mặc dù AI mang lại nhiều khả năng đầy hứa hẹn nhưng điều quan trọng là phải xem xét cẩn thận ý nghĩa của nó đối với các nguyên tắc đạo đức, quyền riêng tư cá nhân cũng như việc xây dựng các hệ thống và khuôn khổ AI một cách chu đáo. Sự phát triển của AI tổng quát không chỉ đơn thuần là khuếch đại trí thông minh, vì nó còn liên quan đến việc điều chỉnh lại tư duy của chúng ta và thừa nhận trách nhiệm của chúng ta trong việc khai thác những tiến bộ công nghệ.