Üretken yapay zekanın ve sohbet robotlarının geleceği nasıl olacak?

ChatGPT'nin olağanüstü başarısı, her teknoloji şirketini yapay zeka araştırmalarına yatırım yapmaya ve yapay zekayı ürünlerine entegre etmenin yollarını bulmaya zorladı. Ancak bu yapay zekanın sadece başlangıcıdır.

İşler sadece süslü AI sohbet robotları ve metinden resme araçlarla ilgili değil. Gerçekten etkileyici bazı yapay zeka araçları çıkıyor.

Vektör veritabanlarıyla Semantik Arama

Google ile ara

Anlamsal Arama sorguları, herkes için daha iyi arama sonuçları sağlamak amacıyla test edilmektedir. Arama motorları artık kullanıcılara alakalı bilgileri sağlamak için anahtar kelime merkezli algoritmalar kullanıyor. Bununla birlikte, anahtar kelimelere çok fazla güvenmek, bağlamsal anlayışın sınırlı olması, pazarlamacıların SEO kullanımı ve karmaşık sorguların ifade edilmesindeki zorluk nedeniyle düşük kaliteli arama sonuçları gibi bir dizi sorun yaratır.

Geleneksel arama algoritmalarından farklı olarak Anlamsal Arama, arama sonuçlarını sağlamadan önce sorgunun içeriğini anlamak için sözcük yerleştirmeleri ve anlamsal haritalamayı kullanır. Dolayısıyla Semantik Arama, bir dizi anahtar kelimeye güvenmek yerine, belirli bir sorgunun semantiğine veya anlamına dayalı sonuçlar sağlar.

Anlamsal Arama kavramı oldukça uzun zamandır ortalıkta dolaşıyor. Ancak Semantik Arama sürecinin yavaş ve kaynak yoğun olması nedeniyle şirketler bu işlevi uygulamada zorluk yaşıyor.

Çözüm, vektör yerleştirmelerini haritalandırmak ve bunları büyük bir vektör veritabanında saklamaktır. Bunu yapmak, hesaplama gücü gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır ve sonuçları yalnızca en alakalı bilgilere göre daraltarak arama sonuçlarını hızlandırır.

Pinecone, Redis ve Milvus gibi büyük teknoloji şirketleri ve yeni kurulan şirketler artık öneri sistemleri, arama motorları ve içerik yönetim sistemleri, içerik ve sohbet robotları genelinde Anlamsal Arama yetenekleri sağlamak için vektör veritabanlarına yatırım yapıyor.

Yapay zekayı demokratikleştirme

Her ne kadar teknik bir ilerleme olmasa da, bazı büyük teknoloji şirketleri hâlâ yapay zekayı demokratikleştirmeyle ilgileniyor. İyisiyle kötüsüyle, açık kaynaklı yapay zeka modelleri artık kuruluşların kullanması ve ince ayar yapması için daha kolay bir şekilde eğitiliyor ve lisanslanıyor.

Wall Street Journal, Meta'nın Nvidia H100 AI Accelerator'ı satın aldığını ve OpenAI'nin son GPT-4 modeliyle rekabet edebilecek bir yapay zeka geliştirmeyi hedeflediğini bildirdi.

Şu anda GPT-4'ün ham performansıyla eşleşebilecek, halka açık hiçbir Yüksek Lisans eğitimi bulunmamaktadır. Ancak Meta'nın daha kolay lisanslama ile rekabetçi bir ürün vaat etmesiyle, şirketler sonunda ticari sırların açığa çıkmasından ve hassas verilerin bunlarla yeniden mücadele etmek için kullanılmasından korkmadan güçlü LLM'yi geliştirebilirler.

Yapay zeka aracıları ve çok aracılı startuplar

Belirli bir hedefe ulaşmak için çok az talimat gerektiren veya hiç talimat gerektirmeyen yapay zeka aracıları geliştirmek için şu anda çeşitli pilot projeler devam ediyor. Yapay zeka aracısı kavramlarını, eylemlerini otomatikleştiren yapay zeka motoru Auto-GPT'den hatırlayacaksınız.

Buradaki fikir, temsilcinin sürekli öz değerlendirme ve hata düzeltme yoluyla tam özerkliğe ulaşmasıdır. Konsept, çalışanların kendilerine sürekli olarak adım adım atılacak aksiyonları, nasıl yapılacağına dair adımları, yapılan hataları ve iyileştirme için neler yapılabileceğini hatırlatması ve öz yansıtma ve düzeltmeyi sağlamaya çalışıyor.

Sorun, yapay zeka ajanlarında kullanılan mevcut modellerin anlambilim konusunda çok az anlayışa sahip olmasıdır. Bu, ajanların halüsinasyon görmesine ve yanlış bilgi vermesine neden olarak onları sonsuz bir öz değerlendirme ve düzeltme döngüsü içinde sıkışıp bırakıyor.

MetaGPT Multi-agent Framework gibi projeler, bu durumu hafifletmek için birden fazla AI aracısını aynı anda kullanarak sorunu çözmeyi amaçlamaktadır. Yeni kurulan bir şirketin nasıl çalıştığını simüle etmek için çok aracılı çerçeveler kurulur. Bu başlangıçtaki her temsilciye proje yöneticisi, proje tasarımcısı, programcı ve testçi gibi pozisyonlar atanacak. Karmaşık hedefleri daha küçük görevlere bölerek ve bunları farklı yapay zeka aracılarına atayarak, bu aracıların belirli bir hedefe ulaşma olasılıkları daha yüksektir.

Elbette bu çerçeveler henüz gelişmenin çok erken aşamasındadır ve hâlâ çözülmesi gereken pek çok sorun vardır. Ancak daha güçlü modeller, daha iyi yapay zeka altyapısı ve sürekli araştırma ve geliştirmeyle, etkili yapay zeka aracıları ve çok aracılı yapay zeka şirketleri gerçek bir zaman sorunu haline geliyor.

Geleceği yapay zekayla şekillendirmek

Büyük şirketler ve yeni kurulan şirketler, yapay zeka ve altyapısının araştırma ve geliştirilmesine yoğun yatırım yapıyor. Dolayısıyla, yeni nesil yapay zekanın geleceğinin Anlamsal Arama, tamamen özerk yapay zeka aracıları ve yapay zeka şirketleri ve tamamen özerk yapay zeka modelleri aracılığıyla yararlı bilgilere daha iyi erişim sağlamasını bekleyebiliriz. bireylerin kullanması ve ayarlama yapması.

Heyecan verici olsa da, yapay zeka, kullanıcı gizliliği ve sistemlerin ve altyapının sorumlu bir şekilde geliştirilmesi (WHO) ile ilgili etik konuları dikkate almak için zaman ayırmamız önemlidir. Üretken yapay zekanın geliştirilmesinin yalnızca daha akıllı sistemler oluşturmaktan ibaret olmadığını unutmayın; aynı zamanda düşüncemizi yeniden şekillendirmek ve teknolojiyi nasıl kullandığımıza ilişkin sorumluluk almakla da ilgilidir.