Основні Висновки
- Стрімкий успіх ChatGPT став каталізатором масштабних інвестицій у дослідження та впровадження штучного інтелекту, відкриваючи безпрецедентні можливості та сприяючи значному прогресу в цій сфері.
- Семантичний пошук, що використовує векторні бази даних, кардинально змінює підходи до пошукових алгоритмів, застосовуючи векторне представлення слів і семантику для забезпечення більш точних і контекстуально релевантних результатів.
- Розробка інтелектуальних агентів та стартапів, що використовують мультиагентний підхід, націлена на досягнення повної автономії та подолання існуючих обмежень через самостійну оцінку, виправлення помилок та взаємодію між різними агентами.
Феноменальний злет ChatGPT спонукав кожну технологічну компанію активно інвестувати в розробки ШІ та шукати шляхи інтеграції штучного інтелекту у свої продукти. Ми є свідками безпрецедентної ситуації, коли сфера штучного інтелекту тільки починає розкривати свій потенціал.
Однак, крім популярних чат-ботів та інструментів генерації зображень, на горизонті з’являються інші, не менш інноваційні та вражаючі розробки у сфері штучного інтелекту.
Семантичний Пошук із Застосуванням Векторних Баз Даних
Кредит зображення: Firmbee.com/Unsplash
Семантичний пошук активно тестується як інструмент для покращення якості пошукових результатів. Наразі пошукові системи орієнтуються на ключові слова для надання релевантної інформації. Проте, надмірна залежність від ключових слів створює певні обмеження, такі як недостатнє розуміння контексту, можливості для маніпуляцій з боку SEO-фахівців та зниження якості пошукових результатів для складних запитів.
На відміну від традиційних алгоритмів, семантичний пошук використовує векторне представлення слів та семантичне зіставлення, щоб розуміти контекст запиту перед наданням результатів. Замість того, щоб зосереджуватися на наборі ключових слів, семантичний пошук надає результати, базуючись на семантиці або значенні запиту.
Концепція семантичного пошуку не є новою, однак компанії стикаються зі складнощами у її впровадженні через те, що такий пошук може бути ресурсомістким і повільним.
Рішення полягає у відображенні векторних вбудовувань та їх зберіганні у великих векторних базах даних. Це значно знижує вимоги до обчислювальних потужностей та прискорює процес пошуку, звужуючи результати до найбільш релевантної інформації.
Великі технологічні компанії та стартапи, такі як Pinecone, Redis і Milvus, активно інвестують у векторні бази даних, щоб забезпечити можливості семантичного пошуку в системах рекомендацій, пошукових системах, платформах керування контентом та чат-ботах.
Демократизація ШІ
Хоча це не є технічним проривом, низка великих технологічних компаній висловлюють зацікавленість у демократизації ШІ. Чи то на краще, чи ні, моделі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом стають доступними, а організаціям надаються більш гнучкі ліцензії на їх використання та налаштування.
Згідно з Wall Street Journal, компанія Meta закуповує прискорювачі штучного інтелекту Nvidia H100 та працює над розробкою ШІ, що конкурував би з нещодавньою моделлю OpenAI GPT-4.
Наразі немає загальнодоступної великої мовної моделі (LLM), яка б могла зрівнятися з продуктивністю GPT-4. Однак, оскільки Meta обіцяє випустити конкурентоспроможний продукт з більш широкою ліцензією, компанії зможуть налаштовувати потужні LLM без ризику розголошення комерційної таємниці та конфіденційних даних.
Агенти Штучного Інтелекту та Мультиагентні Стартапи
Автор зображення: Енні Спратт/Unsplash
Зараз проводиться робота над експериментальними проєктами для розробки агентів ШІ, які зможуть досягати поставлених цілей без будь-яких вказівок. Можливо, ви пам’ятаєте концепцію агентів ШІ з Auto-GPT, інструменту, що автоматизує свої дії.
Ідея полягає в тому, щоб агент досяг повної автономії шляхом постійної самооцінки та виправлення своїх дій. Робочий механізм досягнення саморефлексії та виправлення передбачає, що агент постійно запитує себе на кожному кроці, які дії необхідно виконати, як їх виконати, які помилки були допущені та як можна покращити результати.
Проблема полягає в тому, що існуючі моделі, які використовуються в агентах ШІ, мають обмежене семантичне розуміння. Це може призводити до галюцинацій та надання неправдивої інформації, через що агенти можуть потрапляти в нескінченний цикл самооцінки та виправлення.
Такі проєкти, як MetaGPT Multi-agent Framework, намагаються вирішити цю проблему шляхом одночасного використання кількох агентів ШІ для зменшення галюцинацій. Мультиагентні фреймворки створюються, щоб імітувати роботу стартап-компанії. Кожному агенту в стартапі призначаються різні ролі, такі як керівник проєкту, дизайнер проєкту, програміст та тестувальник. Розбиваючи складні цілі на менші завдання та делегуючи їх різним агентам ШІ, вони мають більший шанс на успіх.
Звичайно, ці фреймворки все ще знаходяться на ранній стадії розробки, і багато проблем ще потрібно вирішити. Але, з появою більш потужних моделей, покращеної інфраструктури ШІ та постійних досліджень, питання часу, коли ефективні агенти ШІ та мультиагентні компанії штучного інтелекту стануть звичайною справою.
Формування Нашого Майбутнього за Допомогою ШІ
Великі корпорації та стартапи активно інвестують у дослідження та розробку ШІ та його інфраструктури. Тому можна очікувати, що майбутнє генеративного ШІ забезпечить кращий доступ до корисної інформації за допомогою семантичного пошуку, автономних агентів ШІ та компаній, що базуються на ШІ, а також вільно доступних потужних моделей для використання та налаштування компаніями та окремими користувачами.
Попри всі ці захоплюючі перспективи, важливо пам’ятати про етику ШІ, конфіденційність користувачів та відповідальний розвиток систем та інфраструктур ШІ. Еволюція генеративного штучного інтелекту – це не тільки про створення розумніших систем, але й про зміну нашого мислення та про відповідальність за те, як ми використовуємо технології.