¿Cómo será el futuro de la IA generativa y los chatbots?

El fenomenal éxito de ChatGPT ha obligado a todas las empresas de tecnología a comenzar a invertir en investigación de IA y encontrar formas de integrar la inteligencia artificial en sus productos. Sin embargo, ese es sólo el comienzo de la inteligencia artificial.

No se trata sólo de sofisticados chatbots de IA y herramientas de conversión de texto a imagen. Están apareciendo algunas herramientas de inteligencia artificial realmente impresionantes.

Búsqueda Semántica con bases de datos vectoriales

Buscar con Google

Se están probando consultas de búsqueda semántica para proporcionar mejores resultados de búsqueda para todos. Los motores de búsqueda ahora utilizan algoritmos centrados en palabras clave para proporcionar información relevante a los usuarios. Sin embargo, depender demasiado de las palabras clave crea una serie de problemas, como una comprensión contextual limitada, explotación del SEO por parte de los especialistas en marketing y resultados de búsqueda de baja calidad debido a la dificultad para expresar consultas complejas.

A diferencia de los algoritmos de búsqueda tradicionales, la búsqueda semántica utiliza incrustaciones de palabras y mapeo semántico para comprender el contexto de la consulta antes de proporcionar resultados de búsqueda. Entonces, en lugar de depender de una serie de palabras clave, la búsqueda semántica proporciona resultados basados ​​en la semántica o el significado de una consulta determinada.

El concepto de búsqueda semántica existe desde hace bastante tiempo. Sin embargo, las empresas tienen dificultades para implementar esta función porque el proceso de búsqueda semántica es lento y requiere muchos recursos.

La solución es mapear las incrustaciones de vectores y almacenarlas en una gran base de datos de vectores. Al hacerlo, se reducen significativamente los requisitos de potencia computacional y se aceleran los resultados de búsqueda al limitarlos a la información más relevante.

Las grandes empresas de tecnología y las nuevas empresas como Pinecone, Redis y Milvus ahora están invirtiendo en bases de datos vectoriales para proporcionar capacidades de búsqueda semántica en sistemas de recomendación, motores de búsqueda y sistemas de gestión de contenido y chatbots.

democratizando la IA

Si bien no es necesariamente un avance técnico, algunas empresas tecnológicas importantes todavía están interesadas en democratizar la IA. Para bien o para mal, los modelos de IA de código abierto ahora se están capacitando y otorgando licencias con mayor facilidad para que las organizaciones los utilicen y ajusten.

El Wall Street Journal informa que Meta está comprando el acelerador de IA Nvidia H100 y tiene como objetivo desarrollar una IA que compita con el reciente modelo GPT-4 de OpenAI.

Actualmente no hay ningún LLM disponible públicamente que pueda igualar el rendimiento bruto de GPT-4. Pero con Meta prometiendo un producto competitivo con licencias más fáciles, las empresas finalmente pueden perfeccionar el poderoso LLM sin temor a que se expongan secretos comerciales y datos confidenciales que se utilicen para combatirlos nuevamente.

Agentes de IA y startups multiagente

Actualmente se están llevando a cabo varios proyectos piloto para desarrollar agentes de IA que requieran pocas o ninguna instrucción para lograr un objetivo determinado. Quizás recuerdes los conceptos de agentes de IA de Auto-GPT, el motor de IA que automatiza sus acciones.

La idea es que el agente alcance total autonomía a través de una continua autoevaluación y corrección de errores. El concepto trabaja para lograr la autorreflexión y la corrección para que los empleados recuerden constantemente paso a paso la acción a tomar, los pasos a seguir, los errores cometidos y lo que se puede hacer para mejorar.

El problema es que los modelos actuales utilizados en los agentes de IA tienen muy poca comprensión de la semántica. Eso hace que los agentes alucinen y den información falsa, dejándolos atrapados en un bucle infinito de autoevaluación y corrección.

Proyectos como MetaGPT Multi-Agent Framework tienen como objetivo resolver el problema mediante el uso de varios agentes de IA simultáneamente para aliviar esta situación. Se configuran marcos de múltiples agentes para simular cómo opera una empresa de nueva creación. A cada agente de esta startup se le asignarán puestos como director de proyecto, diseñador de proyecto, programador y tester. Al dividir objetivos complejos en tareas más pequeñas y asignarlas a diferentes agentes de IA, es más probable que estos agentes alcancen un objetivo determinado.

Por supuesto, estos marcos se encuentran todavía en una etapa muy temprana de desarrollo y todavía quedan muchos problemas por resolver. Pero con modelos más potentes, una mejor infraestructura de IA y una investigación y desarrollo continuos, los agentes de IA eficaces y las empresas de IA multiagente se convierten en un problema de tiempo.

Dando forma al futuro con IA

Las grandes corporaciones y las nuevas empresas están invirtiendo fuertemente en investigación y desarrollo de IA y su infraestructura. Por lo tanto, podemos esperar que el futuro de la IA de próxima generación proporcione un mejor acceso a información útil a través de la búsqueda semántica, agentes y empresas de IA totalmente autónomos, y modelos de IA totalmente autónomos. individuos para usar y modificar.

Si bien es emocionante, es importante que nos tomemos el tiempo para considerar las cuestiones éticas relacionadas con la IA, la privacidad del usuario y el desarrollo responsable de sistemas e infraestructura de la OMS. Recuerde que el desarrollo de la IA generativa no se trata solo de construir sistemas más inteligentes; también se trata de remodelar nuestro pensamiento y asumir la responsabilidad de cómo utilizamos la tecnología.