Come sarà il futuro dell’intelligenza artificiale generativa e dei chatbot?

Il fenomenale successo di ChatGPT ha costretto ogni azienda tecnologica a iniziare a investire nella ricerca sull'intelligenza artificiale e a trovare modi per integrare l'intelligenza artificiale nei propri prodotti. Tuttavia, questo è solo l’inizio dell’intelligenza artificiale.

Le cose non riguardano solo fantasiosi chatbot AI e strumenti di conversione del testo in immagine. Stanno uscendo alcuni strumenti di intelligenza artificiale davvero impressionanti.

Ricerca semantica con database vettoriali

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Le query di ricerca semantica vengono testate per fornire risultati di ricerca migliori per tutti. I motori di ricerca ora utilizzano algoritmi incentrati sulle parole chiave per fornire informazioni pertinenti agli utenti. Tuttavia, fare troppo affidamento sulle parole chiave crea una serie di problemi, come una comprensione contestuale limitata, lo sfruttamento SEO da parte degli esperti di marketing e risultati di ricerca di bassa qualità a causa della difficoltà nell’esprimere query complesse.

A differenza degli algoritmi di ricerca tradizionali, la ricerca semantica utilizza incorporamenti di parole e mappatura semantica per comprendere il contesto della query prima di fornire risultati di ricerca. Pertanto, invece di fare affidamento su una serie di parole chiave, la ricerca semantica fornisce risultati basati sulla semantica o sul significato di una determinata query.

Il concetto di ricerca semantica esiste da molto tempo. Tuttavia, le aziende hanno difficoltà a implementare questa funzione perché il processo di ricerca semantica è lento e dispendioso in termini di risorse.

La soluzione è mappare gli incorporamenti vettoriali e memorizzarli in un ampio database vettoriale. In questo modo si riducono significativamente i requisiti di potenza di calcolo e si accelerano i risultati della ricerca restringendo i risultati solo alle informazioni più rilevanti.

Grandi aziende tecnologiche e startup come Pinecone, Redis e Milvus stanno ora investendo in database vettoriali per fornire funzionalità di ricerca semantica attraverso sistemi di raccomandazione, motori di ricerca e sistemi di gestione dei contenuti e chatbot.

Democratizzare l’intelligenza artificiale

Sebbene non si tratti necessariamente di un progresso tecnico, alcune delle principali aziende tecnologiche sono ancora interessate a democratizzare l’intelligenza artificiale. Nel bene e nel male, i modelli di intelligenza artificiale open source vengono ora addestrati e concessi in licenza più facilmente affinché le organizzazioni possano utilizzarli e perfezionarli.

Il Wall Street Journal riporta che Meta sta acquistando l'acceleratore AI Nvidia H100 e mira a sviluppare un'intelligenza artificiale che possa competere con il recente modello GPT-4 di OpenAI.

Al momento non esistono LLM disponibili al pubblico che possano eguagliare le prestazioni grezze di GPT-4. Ma con Meta che promette un prodotto competitivo con licenze più semplici, le aziende possono finalmente perfezionare il potente LLM senza timore che segreti commerciali e dati sensibili vengano utilizzati per combatterli nuovamente.

Agenti AI e startup multi-agente

Attualmente sono in corso diversi progetti pilota per sviluppare agenti IA che richiedono poche o nessuna istruzione per raggiungere un determinato obiettivo. Potresti ricordare i concetti degli agenti AI di Auto-GPT, il motore AI che automatizza le sue azioni.

L'idea è che l'agente raggiunga la completa autonomia attraverso l'autovalutazione continua e la correzione degli errori. Il concetto mira a raggiungere l'autoriflessione e la correzione in modo che i dipendenti ricordino costantemente a se stessi, passo dopo passo, l'azione da intraprendere, i passaggi su come eseguirla, gli errori commessi e cosa si può fare per migliorare.

Il problema è che gli attuali modelli utilizzati negli agenti IA hanno una comprensione molto scarsa della semantica. Ciò fa sì che gli agenti abbiano allucinazioni e forniscano false informazioni, lasciandoli intrappolati in un ciclo infinito di autovalutazione e correzione.

Progetti come MetaGPT Multi-agent Framework mirano a risolvere il problema utilizzando diversi agenti AI contemporaneamente per alleviare questa situazione. Vengono impostati framework multi-agente per simulare il modo in cui opera una startup. Ad ogni agente di questa startup verranno assegnate posizioni come project manager, progettista, programmatore e tester. Dividendo obiettivi complessi in compiti più piccoli e assegnandoli a diversi agenti IA, è più probabile che questi agenti raggiungano un determinato obiettivo.

Naturalmente, questi quadri sono ancora in una fase iniziale di sviluppo e ci sono ancora molti problemi che devono essere risolti. Ma con modelli più potenti, una migliore infrastruttura di intelligenza artificiale e una ricerca e sviluppo continui, gli agenti di intelligenza artificiale efficaci e le società di intelligenza artificiale multi-agente diventano una realtà.

Plasmare il futuro con l’intelligenza artificiale

Le grandi aziende e le startup stanno investendo molto nella ricerca e nello sviluppo dell’intelligenza artificiale e delle sue infrastrutture. Quindi, possiamo aspettarci che il futuro dell’intelligenza artificiale di prossima generazione fornisca un migliore accesso alle informazioni utili attraverso la ricerca semantica, agenti di intelligenza artificiale e aziende di intelligenza artificiale completamente autonome e modelli di intelligenza artificiale completamente autonomi. individui da utilizzare e modificare.

Sebbene sia entusiasmante, è importante prenderci il tempo per considerare le questioni etiche legate all’intelligenza artificiale, alla privacy degli utenti e allo sviluppo responsabile dei sistemi e delle infrastrutture dell’OMS. Ricorda che lo sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa non significa solo costruire sistemi più intelligenti; si tratta anche di rimodellare il nostro modo di pensare e di assumerci la responsabilità del modo in cui utilizziamo la tecnologia.