Hoe ziet de toekomst van generatieve AI en chatbots eruit?

Het fenomenale succes van ChatGPT heeft elk technologiebedrijf gedwongen te gaan investeren in AI-onderzoek en manieren te vinden om kunstmatige intelligentie in hun producten te integreren. Dat is echter nog maar het begin van kunstmatige intelligentie.

Het gaat niet alleen om fraaie AI-chatbots en tekst-naar-afbeelding-tools. Er komen een aantal serieus indrukwekkende AI-tools uit.

Semantisch zoeken met vectordatabases

Zoek met Google

Semantische zoekopdrachten worden getest om voor iedereen betere zoekresultaten te bieden. Zoekmachines gebruiken nu trefwoordgerichte algoritmen om gebruikers relevante informatie te bieden. Als u echter te zwaar op zoekwoorden vertrouwt, ontstaat er een aantal problemen, zoals beperkt contextueel begrip, SEO-exploitatie door marketeers en zoekresultaten van lage kwaliteit als gevolg van problemen bij het uiten van complexe zoekopdrachten.

In tegenstelling tot traditionele zoekalgoritmen maakt Semantic Search gebruik van woordinsluitingen en semantische mapping om de context van de zoekopdracht te begrijpen voordat zoekresultaten worden weergegeven. Dus in plaats van te vertrouwen op een reeks trefwoorden, biedt Semantic Search resultaten op basis van de semantiek of betekenis van een bepaalde zoekopdracht.

Het concept van Semantisch Zoeken bestaat al geruime tijd. Bedrijven hebben echter moeite met het implementeren van deze functie omdat het semantische zoekproces traag en arbeidsintensief is.

De oplossing is om de vectorinbedding in kaart te brengen en deze op te slaan in een grote vectordatabase. Hierdoor wordt de benodigde rekenkracht aanzienlijk verminderd en worden de zoekresultaten versneld door de resultaten te beperken tot alleen de meest relevante informatie.

Grote technologiebedrijven en startups als Pinecone, Redis en Milvus investeren nu in vectordatabases om semantische zoekmogelijkheden te bieden in aanbevelingssystemen, zoekmachines en contentmanagementsystemen, content en chatbots.

Democratisering van AI

Hoewel dit niet noodzakelijkerwijs een technische vooruitgang is, zijn sommige grote technologiebedrijven nog steeds geïnteresseerd in het democratiseren van AI. Ten goede of ten kwade worden open source AI-modellen nu gemakkelijker getraind en gelicenseerd zodat organisaties ze kunnen gebruiken en verfijnen.

De Wall Street Journal meldt dat Meta de Nvidia H100 AI Accelerator koopt en een AI wil ontwikkelen die concurreert met OpenAI's recente GPT-4-model.

Er zijn momenteel geen publiekelijk beschikbare LLM's die de ruwe prestaties van GPT-4 kunnen evenaren. Maar nu Meta een concurrerend product belooft met eenvoudiger licentieverlening, kunnen bedrijven eindelijk de krachtige LLM verfijnen zonder bang te hoeven zijn dat openbaar gemaakte bedrijfsgeheimen en gevoelige gegevens worden gebruikt om deze opnieuw te bestrijden.

AI-agenten en startups met meerdere agenten

Er lopen momenteel verschillende proefprojecten om AI-agenten te ontwikkelen die weinig of geen instructies nodig hebben om een ​​bepaald doel te bereiken. Misschien herinner je je de concepten van AI-agents van Auto-GPT, de AI-engine die zijn acties automatiseert.

Het idee is dat de agent volledige autonomie bereikt door middel van voortdurende zelfevaluatie en foutcorrectie. Het concept werkt aan het bereiken van zelfreflectie en correctie, zodat medewerkers zichzelf voortdurend stap voor stap herinneren aan de te ondernemen actie, de stappen hoe dat te doen, de gemaakte fouten en wat er gedaan kan worden om te verbeteren.

Het probleem is dat de huidige modellen die in AI-agenten worden gebruikt, zeer weinig begrip hebben van de semantiek. Dat zorgt ervoor dat agenten gaan hallucineren en valse informatie geven, waardoor ze gevangen blijven in een oneindige lus van zelfevaluatie en correctie.

Projecten zoals MetaGPT Multi-agent Framework hebben tot doel het probleem op te lossen door meerdere AI-agents tegelijkertijd te gebruiken om deze situatie te verlichten. Multi-agent-frameworks zijn opgezet om te simuleren hoe een startend bedrijf opereert. Elke agent in deze startup krijgt functies toegewezen zoals projectmanager, projectontwerper, programmeur en tester. Door complexe doelen in kleinere taken te verdelen en deze aan verschillende AI-agenten toe te wijzen, is de kans groter dat deze agenten een bepaald doel bereiken.

Uiteraard bevinden deze raamwerken zich nog in een zeer vroeg ontwikkelingsstadium en zijn er nog veel problemen die moeten worden opgelost. Maar met krachtigere modellen, een betere AI-infrastructuur en voortdurend onderzoek en ontwikkeling worden effectieve AI-agenten en multi-agent AI-bedrijven een realiteitsprobleem.

De toekomst vormgeven met AI

Grote bedrijven en startups investeren zwaar in onderzoek en ontwikkeling van AI en de infrastructuur ervan. We kunnen dus verwachten dat de toekomst van de volgende generatie AI betere toegang zal bieden tot nuttige informatie via Semantic Search, volledig autonome AI-agenten en AI-bedrijven, en volledig autonome AI-modellen. De krachtige imager is gratis beschikbaar voor bedrijven en bedrijven. individuen om te gebruiken en aan te passen.

Hoewel spannend, is het belangrijk dat we de tijd nemen om ethische kwesties te overwegen die verband houden met AI, gebruikersprivacy en de verantwoorde ontwikkeling van systemen en infrastructuur van de WHO. Bedenk dat de ontwikkeling van generatieve AI niet alleen gaat over het bouwen van slimmere systemen; het gaat ook over het hervormen van ons denken en het nemen van verantwoordelijkheid voor de manier waarop we technologie gebruiken.