Каким будет будущее генеративного искусственного интеллекта и чат-ботов?

Феноменальный успех ChatGPT заставил каждую технологическую компанию начать инвестировать в исследования в области искусственного интеллекта и найти способы интеграции искусственного интеллекта в свои продукты. Однако это только начало искусственного интеллекта.

Речь идет не только о модных чат-ботах с искусственным интеллектом и инструментах преобразования текста в изображение. Появляются действительно впечатляющие инструменты искусственного интеллекта.

Семантический поиск по векторным базам данных

Поиск с помощью Google

Запросы семантического поиска тестируются, чтобы обеспечить лучшие результаты поиска для всех. Поисковые системы теперь используют алгоритмы, ориентированные на ключевые слова, для предоставления пользователям релевантной информации. Однако слишком сильная зависимость от ключевых слов создает ряд проблем, таких как ограниченное понимание контекста, использование SEO маркетологами и низкое качество результатов поиска из-за сложности формулирования сложных запросов.

В отличие от традиционных алгоритмов поиска, семантический поиск использует встраивание слов и семантическое сопоставление, чтобы понять контекст запроса перед предоставлением результатов поиска. Таким образом, вместо того, чтобы полагаться на ряд ключевых слов, семантический поиск предоставляет результаты, основанные на семантике или значении данного запроса.

Концепция семантического поиска существует уже довольно давно. Однако компании испытывают трудности с реализацией этой функции, поскольку процесс семантического поиска медленный и ресурсоемкий.

Решение состоит в том, чтобы отобразить вложения векторов и сохранить их в большой базе данных векторов. Это значительно снижает требования к вычислительной мощности и ускоряет результаты поиска за счет сужения результатов до самой актуальной информации.

Крупные технологические компании и стартапы, такие как Pinecone, Redis и Milvus, сейчас инвестируют в векторные базы данных, чтобы обеспечить возможности семантического поиска в рекомендательных системах, поисковых системах и системах управления контентом и чат-ботами.

Демократизация ИИ

Хотя это и не обязательно является техническим достижением, некоторые крупные технологические компании по-прежнему заинтересованы в демократизации ИИ. К лучшему или к худшему, модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом теперь легче обучаются и лицензируются, чтобы организациям было легче их использовать и настраивать.

The Wall Street Journal сообщает, что Meta покупает ускоритель искусственного интеллекта Nvidia H100 и стремится разработать искусственный интеллект, который будет конкурировать с недавней моделью OpenAI GPT-4.

В настоящее время нет общедоступных LLM, которые могли бы сравниться по производительности с GPT-4. Но поскольку Meta обещает конкурентоспособный продукт с более простым лицензированием, компании, наконец, могут усовершенствовать мощный LLM, не опасаясь, что раскрытые коммерческие тайны и конфиденциальные данные будут снова использованы для борьбы с ними.

Агенты ИИ и мультиагентные стартапы

В настоящее время реализуется несколько пилотных проектов по разработке агентов искусственного интеллекта, которым для достижения поставленной цели требуется мало инструкций или вообще не требуется никаких инструкций. Возможно, вы помните концепции агентов ИИ из Auto-GPT, движка ИИ, автоматизирующего его действия.

Идея состоит в том, чтобы агент достиг полной автономии посредством непрерывной самооценки и исправления ошибок. Концепция направлена ​​на самоанализ и коррекцию, чтобы сотрудники постоянно, шаг за шагом, напоминали себе о действиях, которые необходимо предпринять, о том, как это сделать, о допущенных ошибках и о том, что можно сделать для улучшения.

Проблема в том, что текущие модели, используемые в агентах ИИ, очень плохо понимают семантику. Это заставляет агентов галлюцинировать и предоставлять ложную информацию, оставляя их в ловушке бесконечного цикла самооценки и исправления.

Такие проекты, как MetaGPT Multi-agent Framework, направлены на решение проблемы путем одновременного использования нескольких агентов ИИ для облегчения этой ситуации. Мультиагентные платформы созданы для моделирования работы начинающей компании. Каждому агенту в этом стартапе будут назначены такие должности, как менеджер проекта, дизайнер проекта, программист и тестировщик. Разделив сложные цели на более мелкие задачи и поручив их разным агентам ИИ, эти агенты с большей вероятностью достигнут заданной цели.

Конечно, эти фреймворки все еще находятся на очень ранней стадии разработки, и существует еще много проблем, которые необходимо решить. Но благодаря более мощным моделям, лучшей инфраструктуре искусственного интеллекта и постоянным исследованиям и разработкам эффективные агенты искусственного интеллекта и многоагентные компании, занимающиеся искусственным интеллектом, становятся реальностью.

Формируем будущее с помощью ИИ

Крупные корпорации и стартапы вкладывают значительные средства в исследования и разработки искусственного интеллекта и его инфраструктуры. Таким образом, мы можем ожидать, что будущее ИИ следующего поколения обеспечит лучший доступ к полезной информации посредством семантического поиска, полностью автономных ИИ-агентов и ИИ-компаний, а также полностью автономных ИИ-моделей. люди могут использовать и настраивать.

Хотя это и интересно, важно, чтобы мы нашли время для рассмотрения этических вопросов, связанных с ИИ, конфиденциальностью пользователей и ответственным развитием систем и инфраструктуры ВОЗ. Помните, что развитие генеративного искусственного интеллекта — это не просто создание более умных систем; речь идет также о изменении нашего мышления и принятии на себя ответственности за то, как мы используем технологии.