Генеративные ИИ-чатботы только в начале своего пути, но уже рассматриваются перспективы.
Феноменальный успех ChatGPT заставил каждую технологическую компанию начать инвестировать в исследования искусственного интеллекта и разрабатывать способы интеграции искусственного интеллекта в свои продукты.
Это ситуация, не похожая на все, что мы когда-либо видели, однако искусственный интеллект только начинает свой путь.
Но дело не только в красивых ИИ-чатботах и генераторах текста. На горизонте уже появились некоторые высокоспекулятивные, но невероятно впечатляющие ИИ-инструменты.
Семантический поиск с векторными базами данных Семантические запросы для обеспечения лучших результатов поиска тестируются. В настоящее время поисковые системы используют алгоритмы, ориентированные на ключевые слова, чтобы предоставлять пользователям актуальную информацию. Однако чрезмерная зависимость от ключевых слов вызывает несколько проблем, таких как ограниченное понимание контекста, злоупотребление маркетологами SEO и низкокачественные результаты из-за сложности выражения сложных запросов.
В отличие от традиционных алгоритмов поиска, семантический поиск использует векторные вложения и семантическое отображение для понимания контекста запроса перед предоставлением результатов поиска. Таким образом, вместо полагания на группу ключевых слов семантический поиск предоставляет результаты на основе семантики или значения данного запроса.
Идея семантического поиска существует уже довольно долго. Однако компаниям трудно внедрять такую функциональность из-за медленности и ресурсоемкости семантического поиска.
Решением является создание векторных вложений и их хранение в большой векторной базе данных. Это существенно снижает требования к вычислительной мощности и ускоряет результаты поиска, узко направляя их только на самую актуальную информацию.
Крупные технологические компании и стартапы, такие как Pinecone, Redis и Milvus, в настоящее время инвестируют в векторные базы данных для предоставления возможностей семантического поиска в системах рекомендаций, поисковых системах, системах управления контентом и чат-ботах.
Демократизация ИИ Хотя это не обязательно технический прогресс, несколько крупных технологических компаний заинтересованы в демократизации искусственного интеллекта. Хорошо или плохо, открытые модели ИИ теперь тренируются и предоставляются организациям с более разрешительными лицензиями для использования и настройки.
По данным The Wall Street Journal, Meta покупает ускорители искусственного интеллекта Nvidia H100 и намерена создать искусственный интеллект, конкурирующий с последней моделью GPT-4 от OpenAI.
На данный момент нет общедоступной LLM, которая может сравниться с сырым производительностью GPT-4. Но с обещанием Meta предоставить конкурентоспособный продукт с более разрешительной лицензией компании, наконец, можно настраивать мощные LLM без риска раскрытия торговых секретов и использования против них чувствительных данных.
Агенты искусственного интеллекта и стартапы с множественными агентами В настоящее время ведется несколько экспериментальных проектов по созданию искусственных интеллектуальных агентов, которым требуется минимальное количество инструкций для достижения определенной цели. Вы, возможно, помните концепции искусственных интеллектуальных агентов от Auto-GPT, инструмента искусственного интеллекта, который автоматизирует свои действия.
Идея заключается в том, чтобы агент достигал полной автономии через постоянную самооценку и самокоррекцию. Рабочая концепция для достижения саморефлексии и коррекции заключается в том, чтобы агент постоянно подталкивал себя на каждом этапе о том, какое действие ему следует предпринять, шагах, как его осуществить, какие ошибки он допустил и что он может сделать для улучшения.
Проблема заключается в том, что у текущих моделей, используемых в искусственных интеллектуальных агентах, мало семантического понимания. Это вызывает галлюцинации агентов и подачу ложной информации, что заставляет их застревать в бесконечном цикле самооценки и коррекции.
Проекты, такие как MetaGPT Multi-agent Framework, стремятся решить проблему одновременным использованием нескольких искусственных интеллектуальных агентов для уменьшения таких галлюцинаций. Многозадачные фреймворки созданы для эмуляции того, как работала бы стартап-компания. Каждому агенту в этом стартапе назначаются должности, такие как руководитель проекта, дизайнер проекта, программист и тестировщик. Разбивая сложные цели на более мелкие задачи и делегируя их различным искусственным интеллектуальным агентам, эти агенты более вероятно достигнут своих поставленных целей.
Конечно, эти фреймворки все еще находятся в самом раннем развитии, и многие проблемы все еще требуют решения. Но с более мощными моделями, лучшей инфраструктурой искусственного интеллекта и непрерывными исследованиями и разработками, только вопрос времени, прежде чем эффективные искусственные интеллектуальные агенты и многозадачные искусственные интеллектуальные компании станут реальностью.
Формирование нашего будущего с помощью ИИ Крупные корпорации и стартапы с большим энтузиазмом инвестируют в исследования и разработки ИИ и его инфраструктуры. Поэтому мы можем ожидать, что будущее генеративного ИИ предоставит лучший доступ к полезной информации через семантический поиск, полностью автономные искусственные интеллектуальные агенты и компании и свободно доступные высокопроизводительные модели для использования и настройки компаниями и отдельными лицами.
Хотя это захватывающе, также важно, чтобы мы уделили время рассмотрению этики ИИ, конфиденциальности пользователей и ответственному развитию систем и инфраструктур ИИ. Давайте помнить, что эволюция генеративного ИИ не только о создании более умных систем; это также о переформировании наших мыслей и ответственном использовании технологии.
Добавить комментарий