Cum va fi viitorul AI generativ și al chatbot-urilor?

Succesul fenomenal al ChatGPT a forțat fiecare companie de tehnologie să înceapă să investească în cercetarea AI și să găsească modalități de a integra inteligența artificială în produsele lor. Cu toate acestea, acesta este doar începutul inteligenței artificiale.

Lucrurile nu se referă doar la chatbot-uri AI de lux și instrumente text-to-image. Există câteva instrumente AI serios impresionante.

Căutare semantică cu baze de date vectoriale

Căutați cu Google

Interogările de căutare semantică sunt testate pentru a oferi rezultate de căutare mai bune pentru toată lumea. Motoarele de căutare folosesc acum algoritmi centrați pe cuvinte cheie pentru a oferi informații relevante utilizatorilor. Cu toate acestea, bazarea prea mult pe cuvinte cheie creează o serie de probleme, cum ar fi înțelegerea limitată a contextului, exploatarea SEO de către marketeri și rezultate de căutare de calitate scăzută din cauza dificultății de exprimare a interogărilor complexe.

Spre deosebire de algoritmii de căutare tradiționali, Căutarea semantică folosește încorporarea cuvintelor și maparea semantică pentru a înțelege contextul interogării înainte de a furniza rezultate de căutare. Deci, în loc să se bazeze pe o serie de cuvinte cheie, Căutarea semantică oferă rezultate bazate pe semantica sau semnificația unei anumite interogări.

Conceptul de căutare semantică există de destul de mult timp. Cu toate acestea, companiile au dificultăți în implementarea acestei funcție, deoarece procesul de căutare semantică este lent și necesită resurse.

Soluția este să mapați înglobările vectoriale și să le stocați într-o bază de date vectorială mare. Acest lucru reduce semnificativ cerințele de putere de calcul și accelerează rezultatele căutării prin restrângerea rezultatelor la informațiile cele mai relevante.

Marile companii tehnologice și startup-uri precum Pinecone, Redis și Milvus investesc acum în baze de date vectoriale pentru a oferi capabilități de căutare semantică prin sisteme de recomandare, motoare de căutare și sisteme de management al conținutului, conținut și chatbot.

Democratizarea AI

Deși nu este neapărat un progres tehnic, unele companii tehnologice importante sunt încă interesate de democratizarea AI. La bine sau la rău, modelele open source AI sunt acum instruite și licențiate mai ușor pentru ca organizațiile să le utilizeze și să le ajusteze.

Wall Street Journal raportează că Meta cumpără acceleratorul Nvidia H100 AI și își propune să dezvolte un AI care să concureze cu recentul model GPT-4 al OpenAI.

În prezent, nu există LLM-uri disponibile public care să se potrivească cu performanța brută a GPT-4. Dar, cu Meta promițând un produs competitiv cu licențiere mai ușoară, companiile pot în cele din urmă să perfecționeze puternicul LLM fără teama ca secretele comerciale expuse și datele sensibile să fie folosite pentru a le combate din nou.

Agenți AI și startup-uri cu mai mulți agenți

Mai multe proiecte pilot sunt în curs de desfășurare pentru a dezvolta agenți AI care necesită puține sau deloc instrucțiuni pentru a atinge un anumit obiectiv. Poate vă amintiți conceptele agenților AI de la Auto-GPT, motorul AI care își automatizează acțiunile.

Ideea este ca agentul să obțină o autonomie completă prin autoevaluare continuă și corectarea erorilor. Conceptul funcționează pentru a obține autoreflecție și corectare, astfel încât angajații să-și amintească în mod constant pas cu pas de acțiunea care trebuie întreprinsă, pașii despre cum să o facă, greșelile făcute și ce se poate face pentru a îmbunătăți.

Problema este că modelele actuale utilizate în agenții AI au o înțelegere foarte mică a semanticii. Asta îi determină pe agenți să halucineze și să ofere informații false, lăsându-i prinși într-o buclă infinită de autoevaluare și corecție.

Proiecte precum MetaGPT Multi-agent Framework urmăresc să rezolve problema folosind mai mulți agenți AI simultan pentru a atenua această situație. Cadrele multi-agenți sunt configurate pentru a simula modul în care funcționează o companie startup. Fiecărui agent din acest startup i se vor atribui poziții precum manager de proiect, designer de proiect, programator și tester. Împărțind obiectivele complexe în sarcini mai mici și atribuindu-le diferiților agenți AI, acești agenți au mai multe șanse să atingă un anumit obiectiv.

Desigur, aceste cadre sunt încă într-un stadiu foarte incipient de dezvoltare și există încă multe probleme care trebuie rezolvate. Dar cu modele mai puternice, infrastructură AI mai bună și cercetare și dezvoltare continuă, agenții AI eficienți și companiile AI multi-agenți devin o problemă de timp reală.

Modelând viitorul cu AI

Marile corporații și startup-uri investesc masiv în cercetarea și dezvoltarea AI și a infrastructurii acesteia. Prin urmare, ne putem aștepta ca viitorul AI de generație următoare să ofere un acces mai bun la informații utile prin Căutare semantică, agenți AI complet autonomi și companii AI și modele AI complet autonome. Imagerul de înaltă performanță este disponibil gratuit pentru companii și indivizi pe care să le folosească și să le modifice.

Deși este interesant, este important să luăm timp să luăm în considerare problemele etice legate de AI, confidențialitatea utilizatorilor și dezvoltarea responsabilă a sistemelor și infrastructurii OMS. Amintiți-vă că dezvoltarea IA generativă nu se referă doar la construirea de sisteme mai inteligente; este, de asemenea, să ne remodelăm gândirea și să ne asumăm responsabilitatea pentru modul în care folosim tehnologia.