Πίνακας περιεχομένων
Βασικά Takeaways
- Η επιτυχία του ChatGPT έχει προκαλέσει εκτεταμένες επενδύσεις στην έρευνα και την ολοκλήρωση της τεχνητής νοημοσύνης, οδηγώντας σε άνευ προηγουμένου ευκαιρίες και προόδους στον τομέα.
- Η σημασιολογική αναζήτηση με διανυσματικές βάσεις δεδομένων φέρνει επανάσταση στους αλγόριθμους αναζήτησης χρησιμοποιώντας ενσωματώσεις λέξεων και σημασιολογία για να παρέχει πιο ακριβή αποτελέσματα με βάση τα συμφραζόμενα.
- Η ανάπτυξη πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης και startups πολλαπλών πρακτόρων στοχεύει στην επίτευξη πλήρους αυτονομίας και στην επίλυση των υφιστάμενων περιορισμών μέσω της αυτοαξιολόγησης, της διόρθωσης και της συνεργασίας μεταξύ πολλών πρακτόρων.
Η εκπληκτική επιτυχία του ChatGPT ανάγκασε κάθε εταιρεία τεχνολογίας να αρχίσει να επενδύει στην έρευνα τεχνητής νοημοσύνης και να βρει πώς να ενσωματώσει την τεχνητή νοημοσύνη στα προϊόντα της. Είναι μια κατάσταση που δεν μοιάζει με οτιδήποτε έχουμε δει ποτέ, ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη μόλις ξεκινάει.
Αλλά δεν πρόκειται μόνο για φανταχτερά chatbot AI και γεννήτριες κειμένου σε εικόνα. Υπάρχουν κάποια εξαιρετικά εικασίες, αλλά απίστευτα εντυπωσιακά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης στον ορίζοντα.
Σημασιολογική αναζήτηση με διανυσματικές βάσεις δεδομένων
Πίστωση εικόνας: Firmbee.com/Ξεβιδώστε
Τα ερωτήματα σημασιολογικής αναζήτησης δοκιμάζονται για να παρέχουν καλύτερα αποτελέσματα αναζήτησης για τους χρήστες. Οι μηχανές αναζήτησης χρησιμοποιούν επί του παρόντος αλγόριθμους με επίκεντρο τις λέξεις-κλειδιά για να παρέχουν σχετικές πληροφορίες στους χρήστες. Ωστόσο, η υπερβολική εξάρτηση από λέξεις-κλειδιά δημιουργεί αρκετά προβλήματα, όπως περιορισμένη κατανόηση του πλαισίου, οι έμποροι που εκμεταλλεύονται το SEO και αποτελέσματα αναζήτησης χαμηλής ποιότητας λόγω δυσκολίας έκφρασης σύνθετων ερωτημάτων.
Σε αντίθεση με τους παραδοσιακούς αλγόριθμους αναζήτησης, η σημασιολογική αναζήτηση χρησιμοποιεί ενσωματώσεις λέξεων και σημασιολογική χαρτογράφηση για να κατανοήσει το πλαίσιο ενός ερωτήματος πριν από την παροχή αποτελεσμάτων αναζήτησης. Έτσι, αντί να βασίζεται σε ένα σωρό λέξεις-κλειδιά, η σημασιολογική αναζήτηση παρέχει αποτελέσματα με βάση τη σημασιολογία ή το νόημα ενός δεδομένου ερωτήματος.
Η έννοια της σημασιολογικής αναζήτησης υπάρχει εδώ και αρκετό καιρό. Ωστόσο, οι εταιρείες δυσκολεύονται να εφαρμόσουν μια τέτοια λειτουργικότητα λόγω του πόσο αργή και με ένταση πόρων μπορεί να είναι η σημασιολογική αναζήτηση.
Η λύση είναι να χαρτογραφήσετε τις ενσωματώσεις διανυσμάτων και να τις αποθηκεύσετε σε μια μεγάλη διανυσματική βάση δεδομένων. Κάτι τέτοιο μειώνει σημαντικά τις απαιτήσεις υπολογιστικής ισχύος και επιταχύνει τα αποτελέσματα αναζήτησης περιορίζοντας τα αποτελέσματα μόνο στις πιο σχετικές πληροφορίες.
Μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας και startups όπως η Pinecone, η Redis και η Milvus επενδύουν αυτήν τη στιγμή σε διανυσματικές βάσεις δεδομένων για να παρέχουν δυνατότητες σημασιολογικής αναζήτησης σε συστήματα συστάσεων, μηχανές αναζήτησης, συστήματα διαχείρισης περιεχομένου και chatbots.
Εκδημοκρατισμός της τεχνητής νοημοσύνης
Αν και δεν είναι απαραίτητα τεχνική πρόοδος, αρκετές μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας ενδιαφέρονται για τον εκδημοκρατισμό της τεχνητής νοημοσύνης. Καλώς ή κακώς, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης ανοιχτού κώδικα εκπαιδεύονται τώρα και δίνονται πιο επιτρεπτές άδειες χρήσης και βελτίωσης των οργανισμών.
αναφέρει η Wall Street Journal ότι η Meta αγοράζει επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης Nvidia H100 και στοχεύει να αναπτύξει μια τεχνητή νοημοσύνη που θα ανταγωνίζεται το πρόσφατο μοντέλο GPT-4 του OpenAI.
Προς το παρόν δεν υπάρχει δημόσια διαθέσιμη LLM που να μπορεί να ταιριάζει με την πρωτογενή απόδοση του GPT-4. Αλλά με τη Meta να υπόσχεται ένα ανταγωνιστικό προϊόν με πιο επιτρεπτή άδεια, οι εταιρείες μπορούν επιτέλους να ρυθμίσουν με ακρίβεια ένα ισχυρό LLM χωρίς τον κίνδυνο να εκτεθούν εμπορικά μυστικά και ευαίσθητα δεδομένα και να χρησιμοποιηθούν εναντίον τους.
AI Agents και Multi-Agent Startups
Πίστωση εικόνας: Annie Spratt/Ξεβιδώστε
Αρκετά πειραματικά έργα βρίσκονται επί του παρόντος στα σκαριά για την ανάπτυξη πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης που απαιτούν ελάχιστες έως καθόλου οδηγίες για την επίτευξη ενός συγκεκριμένου στόχου. Ίσως θυμάστε τις έννοιες των πρακτόρων AI από το Auto-GPT, το εργαλείο AI που αυτοματοποιεί τις ενέργειές του.
Η ιδέα είναι ο πράκτορας να αποκτήσει πλήρη αυτονομία μέσω συνεχούς αυτοαξιολόγησης και αυτοδιόρθωσης. Η έννοια της εργασίας για την επίτευξη αυτοστοχασμού και διόρθωσης είναι ο πράκτορας να ενημερώνεται συνεχώς σε κάθε βήμα σχετικά με το ποια ενέργεια πρέπει να γίνει, βήματα για το πώς να το κάνει, ποια λάθη έκανε και τι μπορεί να κάνει για να βελτιώσει .
Το πρόβλημα είναι ότι τα τρέχοντα μοντέλα που χρησιμοποιούνται σε πράκτορες AI έχουν ελάχιστη σημασιολογική κατανόηση. Αυτό αναγκάζει τους πράκτορες να έχουν παραισθήσεις και να προτρέπουν ψευδείς πληροφορίες, γεγονός που τους κάνει να κολλήσουν σε έναν άπειρο βρόχο αυτοαξιολόγησης και διόρθωσης.
Έργα όπως το MetaGPT Multi-agent Framework στοχεύουν να λύσουν το πρόβλημα χρησιμοποιώντας ταυτόχρονα αρκετούς παράγοντες AI για τη μείωση τέτοιων παραισθήσεων. Τα πλαίσια πολλαπλών πρακτόρων έχουν δημιουργηθεί για να μιμηθούν το πώς θα λειτουργούσε μια startup εταιρεία. Σε κάθε πράκτορα σε αυτήν την εκκίνηση θα ανατεθούν θέσεις όπως διευθυντής έργου, σχεδιαστής έργου, προγραμματιστής και δοκιμαστής. Διαχωρίζοντας σύνθετους στόχους σε μικρότερες εργασίες και αναθέτοντάς τους σε διαφορετικούς πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης, αυτοί οι πράκτορες είναι πιο πιθανό να επιτύχουν τους στόχους τους.
Φυσικά, αυτά τα πλαίσια είναι ακόμη πολύ νωρίς στην ανάπτυξη και πολλά ζητήματα πρέπει ακόμη να επιλυθούν. Αλλά με πιο ισχυρά μοντέλα, καλύτερη υποδομή τεχνητής νοημοσύνης και συνεχή έρευνα και ανάπτυξη, είναι θέμα χρόνου να γίνουν αποτελεσματικοί πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης και εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης πολλαπλών πρακτόρων.
Διαμορφώνοντας το μέλλον μας με την τεχνητή νοημοσύνη
Οι μεγάλες εταιρείες και οι νεοφυείς επιχειρήσεις επενδύουν σε μεγάλο βαθμό στην έρευνα και ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης και των υποδομών της. Έτσι, μπορούμε να περιμένουμε το μέλλον της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης να παρέχει καλύτερη πρόσβαση σε χρήσιμες πληροφορίες μέσω της σημασιολογικής αναζήτησης, των πλήρως αυτόνομων πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης και των εταιρειών τεχνητής νοημοσύνης και των ελεύθερα διαθέσιμων μοντέλων υψηλής απόδοσης για χρήση και βελτιστοποίηση εταιρειών και ιδιωτών.
Αν και συναρπαστικό, είναι επίσης σημαντικό να αφιερώσουμε τον χρόνο μας για να εξετάσουμε την ηθική της τεχνητής νοημοσύνης, το απόρρητο των χρηστών και την υπεύθυνη ανάπτυξη συστημάτων και υποδομών τεχνητής νοημοσύνης. Ας θυμηθούμε ότι η εξέλιξη της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης δεν αφορά μόνο την κατασκευή εξυπνότερων συστημάτων. είναι επίσης να αναδιαμορφώσουμε τις σκέψεις μας και να είμαστε υπεύθυνοι για τον τρόπο που χρησιμοποιούμε την τεχνολογία.