Jaka będzie przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji i chatbotów?

Fenomenalny sukces ChatGPT zmusił każdą firmę technologiczną do rozpoczęcia inwestycji w badania nad sztuczną inteligencją i znalezienia sposobów na zintegrowanie sztucznej inteligencji ze swoimi produktami. To jednak dopiero początek sztucznej inteligencji.

Nie chodzi tylko o fantazyjne chatboty AI i narzędzia do zamiany tekstu na obraz. Pojawia się kilka naprawdę imponujących narzędzi AI.

Wyszukiwanie semantyczne z wektorowymi bazami danych

Szukaj w Google

Zapytania wyszukiwania semantycznego są testowane, aby zapewnić każdemu lepsze wyniki wyszukiwania. Wyszukiwarki korzystają obecnie z algorytmów opartych na słowach kluczowych, aby dostarczać użytkownikom istotne informacje. Jednak nadmierne poleganie na słowach kluczowych stwarza szereg problemów, takich jak ograniczone zrozumienie kontekstu, wykorzystanie SEO przez marketerów i wyniki wyszukiwania o niskiej jakości ze względu na trudności w formułowaniu złożonych zapytań.

W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów wyszukiwania, wyszukiwanie semantyczne wykorzystuje osadzanie słów i mapowanie semantyczne, aby zrozumieć kontekst zapytania przed udostępnieniem wyników wyszukiwania. Zamiast więc polegać na serii słów kluczowych, Wyszukiwanie Semantyczne dostarcza wyniki w oparciu o semantykę lub znaczenie danego zapytania.

Koncepcja wyszukiwania semantycznego istnieje już od dłuższego czasu. Jednak firmy mają trudności z wdrożeniem tej funkcji, ponieważ proces wyszukiwania semantycznego jest powolny i wymaga dużych zasobów.

Rozwiązaniem jest zmapowanie osadzonych wektorów i przechowywanie ich w dużej bazie danych wektorowych. Takie postępowanie znacznie zmniejsza zapotrzebowanie na moc obliczeniową i przyspiesza wyniki wyszukiwania, zawężając je tylko do najbardziej istotnych informacji.

Duże firmy technologiczne i start-upy, takie jak Pinecone, Redis i Milvus, inwestują obecnie w wektorowe bazy danych, aby zapewnić możliwości wyszukiwania semantycznego w systemach rekomendujących, wyszukiwarkach i systemach zarządzania treścią, treścią i chatbotami.

Demokratyzacja sztucznej inteligencji

Choć niekoniecznie jest to postęp techniczny, niektóre duże firmy technologiczne są nadal zainteresowane demokratyzacją sztucznej inteligencji. Na dobre i na złe, modele sztucznej inteligencji typu open source są obecnie szkolone i łatwiej licencjonowane, aby organizacje mogły je wykorzystywać i dostrajać.

The Wall Street Journal donosi, że Meta kupuje akcelerator Nvidia H100 AI i zamierza opracować sztuczną inteligencję, która będzie konkurować z najnowszym modelem GPT-4 OpenAI.

Obecnie nie ma publicznie dostępnych LLM, które mogłyby równać się z surową wydajnością GPT-4. Jednak dzięki temu, że Meta obiecuje konkurencyjny produkt z łatwiejszym licencjonowaniem, firmy mogą w końcu udoskonalić potężny LLM bez obawy, że ujawnione tajemnice handlowe i wrażliwe dane zostaną ponownie wykorzystane do ich zwalczania.

Agenci AI i startupy wieloagentowe

Obecnie prowadzonych jest kilka projektów pilotażowych mających na celu opracowanie agentów AI, którzy do osiągnięcia danego celu wymagają niewielu instrukcji lub nie wymagają ich wcale. Być może pamiętacie koncepcje agentów AI z Auto-GPT, silnika AI automatyzującego swoje działania.

Chodzi o to, aby agent osiągnął pełną autonomię poprzez ciągłą samoocenę i korygowanie błędów. Koncepcja ta ma na celu osiągnięcie autorefleksji i korekty, tak aby pracownicy stale przypominali sobie krok po kroku o działaniach, które należy podjąć, krokach, jak to zrobić, popełnionych błędach i tym, co można zrobić, aby ulepszyć.

Problem polega na tym, że obecne modele stosowane w agentach AI bardzo słabo rozumieją semantykę. To powoduje, że agenci mają halucynacje i przekazują fałszywe informacje, pozostawiając ich w pułapce nieskończonej pętli samooceny i korygowania.

Projekty takie jak MetaGPT Multi-agent Framework mają na celu rozwiązanie problemu poprzez jednoczesne wykorzystanie kilku agentów AI w celu złagodzenia tej sytuacji. Struktury wieloagentowe są skonfigurowane w celu symulowania działania firmy start-up. Każdemu agentowi w tym startupie zostaną przydzielone stanowiska takie jak kierownik projektu, projektant projektu, programista i tester. Dzieląc złożone cele na mniejsze zadania i przypisując je różnym agentom AI, agenci ci mają większe szanse na osiągnięcie danego celu.

Oczywiście frameworki te są wciąż na bardzo wczesnym etapie rozwoju i nadal istnieje wiele problemów, które należy rozwiązać. Jednak dzięki wydajniejszym modelom, lepszej infrastrukturze sztucznej inteligencji oraz ciągłym badaniom i rozwojowi skuteczni agenci sztucznej inteligencji i wieloagentowe firmy zajmujące się sztuczną inteligencją stają się rzeczywistością.

Kształtowanie przyszłości za pomocą sztucznej inteligencji

Duże korporacje i start-upy intensywnie inwestują w badania i rozwój sztucznej inteligencji oraz jej infrastruktury. Możemy więc oczekiwać, że w przyszłości sztuczna inteligencja nowej generacji zapewni lepszy dostęp do przydatnych informacji za pośrednictwem wyszukiwania semantycznego, w pełni autonomicznych agentów AI i firm zajmujących się sztuczną inteligencją oraz w pełni autonomicznych modeli sztucznej inteligencji.Wysokowydajny imager jest dostępny bezpłatnie dla firm i indywidualne do wykorzystania i ulepszenia.

Choć jest to ekscytujące, ważne jest, abyśmy poświęcili czas na rozważenie kwestii etycznych związanych ze sztuczną inteligencją, prywatnością użytkowników oraz odpowiedzialnym rozwojem systemów i infrastruktury WHO. Pamiętaj, że rozwój generatywnej sztucznej inteligencji to nie tylko budowanie inteligentniejszych systemów; chodzi także o zmianę naszego myślenia i wzięcie odpowiedzialności za sposób, w jaki korzystamy z technologii.