كيف سيكون مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي وروبوتات الدردشة؟

لقد أجبر النجاح الهائل لـ ChatGPT كل شركة تكنولوجيا على البدء في الاستثمار في أبحاث الذكاء الاصطناعي وإيجاد طرق لدمج الذكاء الاصطناعي في منتجاتها. ومع ذلك، فهذه مجرد بداية للذكاء الاصطناعي.

لا تقتصر الأمور على روبوتات الدردشة الذكية وأدوات تحويل النص إلى صورة فحسب. هناك بعض أدوات الذكاء الاصطناعي المثيرة للإعجاب.

البحث الدلالي مع قواعد البيانات المتجهة

ابحث مع جوجل

يتم اختبار استعلامات البحث الدلالي لتوفير نتائج بحث أفضل للجميع. تستخدم محركات البحث الآن خوارزميات تتمحور حول الكلمات الرئيسية لتوفير المعلومات ذات الصلة للمستخدمين. ومع ذلك، فإن الاعتماد بشكل كبير على الكلمات الرئيسية يخلق عددًا من المشكلات، مثل الفهم المحدود للسياق، واستغلال تحسين محركات البحث (SEO) من قبل المسوقين، ونتائج البحث منخفضة الجودة بسبب صعوبة التعبير عن الاستعلامات المعقدة.

على عكس خوارزميات البحث التقليدية، يستخدم البحث الدلالي تضمينات الكلمات والتخطيط الدلالي لفهم سياق الاستعلام قبل تقديم نتائج البحث. لذلك بدلاً من الاعتماد على سلسلة من الكلمات الرئيسية، يوفر البحث الدلالي نتائج بناءً على دلالات أو معنى استعلام معين.

لقد كان مفهوم البحث الدلالي موجودًا منذ فترة طويلة. ومع ذلك، تواجه الشركات صعوبة في تنفيذ هذه الوظيفة لأن عملية البحث الدلالي بطيئة وتستهلك الكثير من الموارد.

الحل هو رسم خريطة للتضمينات المتجهة وتخزينها في قاعدة بيانات متجهات كبيرة. يؤدي القيام بذلك إلى تقليل متطلبات الطاقة الحسابية بشكل كبير وتسريع نتائج البحث عن طريق تضييق النتائج إلى المعلومات الأكثر صلة فقط.

تستثمر شركات التكنولوجيا الكبرى والشركات الناشئة مثل Pinecone وRedis وMilvus الآن في قواعد بيانات المتجهات لتوفير إمكانات البحث الدلالي عبر أنظمة التوصية ومحركات البحث وأنظمة إدارة المحتوى وروبوتات الدردشة.

ديمقراطية الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن هذا لا يمثل بالضرورة تقدمًا تقنيًا، إلا أن بعض شركات التكنولوجيا الكبرى لا تزال مهتمة بإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي. للأفضل أو للأسوأ، يتم الآن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر وترخيصها بسهولة أكبر حتى تتمكن المؤسسات من استخدامها وضبطها.

ذكرت صحيفة وول ستريت جورنال أن شركة Meta تشتري Nvidia H100 AI Accelerator وتهدف إلى تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يتنافس مع نموذج GPT-4 الأخير من OpenAI.

لا توجد حاليًا أي شهادات LLM متاحة للعامة يمكنها مطابقة الأداء الأولي لـ GPT-4. ولكن مع وعد Meta بمنتج تنافسي مع ترخيص أسهل، يمكن للشركات أخيرًا تحسين LLM القوية دون خوف من الأسرار التجارية المكشوفة والبيانات الحساسة التي يتم استخدامها لمكافحتها مرة أخرى.

وكلاء الذكاء الاصطناعي والشركات الناشئة متعددة الوكلاء

يجري حاليًا تنفيذ العديد من المشاريع التجريبية لتطوير عوامل الذكاء الاصطناعي التي تتطلب القليل من التعليمات أو لا تتطلب أي تعليمات لتحقيق هدف معين. ربما تتذكر مفاهيم وكلاء الذكاء الاصطناعي من Auto-GPT، محرك الذكاء الاصطناعي الذي يقوم بأتمتة إجراءاته.

والفكرة هي أن يحقق الوكيل استقلالية كاملة من خلال التقييم الذاتي المستمر وتصحيح الأخطاء. يعمل هذا المفهوم على تحقيق التأمل الذاتي والتصحيح بحيث يذكر الموظفون أنفسهم باستمرار خطوة بخطوة بالإجراء الذي يجب اتخاذه، والخطوات المتعلقة بكيفية القيام بذلك، والأخطاء التي ارتكبت وما يمكن القيام به لتحسينه.

تكمن المشكلة في أن النماذج الحالية المستخدمة في عملاء الذكاء الاصطناعي لا تفهم سوى القليل جدًا من الدلالات. وهذا يجعل العملاء يهلوسون ويقدمون معلومات كاذبة، مما يتركهم محاصرين في حلقة لا نهاية لها من التقييم الذاتي والتصحيح.

تهدف مشاريع مثل MetaGPT Multi-agent Framework إلى حل المشكلة عن طريق استخدام العديد من عوامل الذكاء الاصطناعي في وقت واحد للتخفيف من هذا الموقف. يتم إعداد أطر عمل متعددة الوكلاء لمحاكاة كيفية عمل الشركة الناشئة. سيتم تعيين مناصب لكل وكيل في هذه الشركة الناشئة مثل مدير المشروع ومصمم المشروع والمبرمج والمختبر. من خلال تقسيم الأهداف المعقدة إلى مهام أصغر وتعيينها إلى وكلاء مختلفين للذكاء الاصطناعي، من المرجح أن يحقق هؤلاء الوكلاء هدفًا معينًا.

وبطبيعة الحال، لا تزال هذه الأطر في مرحلة مبكرة جدًا من التطوير ولا تزال هناك العديد من المشكلات التي تحتاج إلى حل. ولكن مع وجود نماذج أكثر قوة، وبنية تحتية أفضل للذكاء الاصطناعي، والبحث والتطوير المستمر، يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي الفعالون وشركات الذكاء الاصطناعي المتعددة الوكلاء حقيقة واقعة.

تشكيل المستقبل بالذكاء الاصطناعي

تستثمر الشركات الكبرى والشركات الناشئة بكثافة في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي وبنيته التحتية. لذا، يمكننا أن نتوقع أن يوفر مستقبل الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي وصولاً أفضل إلى المعلومات المفيدة من خلال البحث الدلالي، ووكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين بالكامل وشركات الذكاء الاصطناعي، ونماذج الذكاء الاصطناعي المستقلة بالكامل. ويتوفر جهاز التصوير عالي الأداء مجانًا للشركات والمؤسسات. الأفراد لاستخدام وقرص.

على الرغم من أنه أمر مثير، فمن المهم أن نأخذ الوقت الكافي للنظر في القضايا الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وخصوصية المستخدم، والتطوير المسؤول للأنظمة والبنية التحتية لمنظمة الصحة العالمية. تذكر أن تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يقتصر فقط على بناء أنظمة أكثر ذكاءً؛ يتعلق الأمر أيضًا بإعادة تشكيل تفكيرنا وتحمل المسؤولية عن كيفية استخدامنا للتكنولوجيا.