Ключові висновки
- Успіх ChatGPT спровокував широкі інвестиції в дослідження та інтеграцію ШІ, що призвело до безпрецедентних можливостей і прогресу в цій галузі.
- Семантичний пошук із векторними базами даних революціонізує алгоритми пошуку, використовуючи вбудовування слів і семантику для надання більш контекстуально точних результатів.
- Розробка агентів штучного інтелекту та мультиагентних стартапів спрямована на досягнення повної автономії та вирішення поточних обмежень шляхом самооцінки, виправлення та співпраці між декількома агентами.
Феноменальний успіх ChatGPT змусив кожну технологічну компанію почати інвестувати в дослідження ШІ та з’ясувати, як інтегрувати штучний інтелект у свої продукти. Це ситуація, яку ми ніколи не бачили, але штучний інтелект тільки починає розвиватися.
Але це не лише модні чат-боти зі штучним інтелектом і генератори тексту в зображення. На горизонті є кілька спекуляційних, але неймовірно вражаючих інструментів ШІ.
Семантичний пошук із векторними базами даних
Кредит зображення: Firmbee.com/Unsplash
Семантичні пошукові запити тестуються, щоб надати людям кращі результати пошуку. Зараз пошукові системи використовують алгоритми, орієнтовані на ключові слова, щоб надати користувачам відповідну інформацію. Однак надмірна залежність від ключових слів створює кілька проблем, таких як обмежене розуміння контексту, використання маркетологами SEO та низька якість результатів пошуку через складні запити.
На відміну від традиційних алгоритмів пошуку, семантичний пошук використовує вбудовування слів і семантичне відображення для розуміння контексту запиту перед наданням результатів пошуку. Отже, замість того, щоб покладатися на купу ключових слів, семантичний пошук надає результати на основі семантики або значення даного запиту.
Концепція семантичного пошуку існує вже досить давно. Однак компанії мають труднощі з впровадженням такої функціональності через те, наскільки повільним і ресурсомістким може бути семантичний пошук.
Рішення полягає в тому, щоб нанести на карту вбудовані вектори та зберегти їх у великій векторній базі даних. Це суттєво знижує вимоги до обчислювальної потужності та прискорює результати пошуку, звужуючи результати лише до найрелевантнішої інформації.
Великі технологічні компанії та стартапи, такі як Pinecone, Redis і Milvus, зараз інвестують у векторні бази даних, щоб забезпечити можливості семантичного пошуку в системах рекомендацій, пошукових системах, системах керування контентом і чат-ботах.
Демократизація ШІ
Хоча це не обов’язково технічний прогрес, кілька великих технологічних компаній зацікавлені в демократизації ШІ. На краще це чи на гірше, але зараз навчають моделі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, і організаціям надають більш дозволені ліцензії на використання та налагодження.
Про це повідомляє Wall Street Journal що Meta купує прискорювачі штучного інтелекту Nvidia H100 і прагне розробити штучний інтелект, який би конкурував з нещодавньою моделлю OpenAI GPT-4.
Наразі немає загальнодоступного LLM, який міг би зрівнятися з необробленою продуктивністю GPT-4. Але оскільки Meta обіцяє конкурентоспроможний продукт із більш широкою ліцензією, компанії нарешті можуть налаштувати потужний LLM без ризику розголошення та використання комерційних таємниць і конфіденційних даних проти них.
Агенти штучного інтелекту та мультиагентні стартапи
Автор зображення: Енні Спратт/Unsplash
Наразі ведеться робота над кількома експериментальними проектами для розробки агентів штучного інтелекту, які не потребують жодних інструкцій для досягнення певної мети. Можливо, ви пам’ятаєте концепції агентів ШІ з Auto-GPT, інструменту ШІ, який автоматизує свої дії.
Ідея полягає в тому, щоб агент досяг повної автономії шляхом постійної самооцінки та самокорекції. Робоча концепція досягнення саморефлексії та виправлення полягає в тому, щоб агент постійно підказував собі на кожному кроці, які дії потрібно зробити, кроки щодо того, як це зробити, які помилки він зробив і що він може зробити, щоб покращити .
Проблема полягає в тому, що поточні моделі, які використовуються в агентах ШІ, мають мало семантичного розуміння. Це змушує агентів галюцинувати та надавати неправдиву інформацію, через що вони застрягають у нескінченному циклі самооцінки та виправлення.
Такі проекти, як MetaGPT Multi-agent Framework, спрямовані на вирішення проблеми шляхом одночасного використання кількох агентів ШІ для зменшення таких галюцинацій. Мультиагентні фреймворки створені для імітації того, як працювала б стартап-компанія. Кожному агенту в цьому стартапі будуть призначені такі посади, як керівник проекту, дизайнер проекту, програміст і тестувальник. Розбиваючи складні цілі на менші завдання та делегуючи їх різним агентам ШІ, ці агенти з більшою ймовірністю досягнуть поставлених цілей.
Звичайно, ці рамки все ще знаходяться на дуже ранній стадії розробки, і багато проблем ще потрібно вирішити. Але з більш потужними моделями, кращою інфраструктурою штучного інтелекту та безперервними дослідженнями та розробками це лише питання часу, коли ефективні агенти ШІ та мультиагентні компанії штучного інтелекту стануть справою.
Формуємо наше майбутнє за допомогою ШІ
Великі корпорації та стартапи інвестують значні кошти в дослідження та розробку ШІ та його інфраструктури. Отже, ми можемо очікувати, що майбутнє генеративного штучного інтелекту забезпечить кращий доступ до корисної інформації за допомогою семантичного пошуку, повністю автономних агентів штучного інтелекту та компаній штучного інтелекту, а також вільно доступних високопродуктивних моделей для використання та тонкого налаштування компаніями та окремими особами.
Незважаючи на те, що це захоплююче, важливо, щоб ми не поспішали враховувати етику ШІ, конфіденційність користувачів і відповідальний розвиток систем та інфраструктур ШІ. Давайте пам’ятати, що еволюція генеративного штучного інтелекту полягає не лише у створенні розумніших систем; це також зміна наших думок і відповідальність за те, як ми використовуємо технології.