Феноменальный успех ChatGPT заставил каждую технологическую компанию начать инвестировать в исследования в области искусственного интеллекта и придумать, как интегрировать искусственный интеллект в свои продукты. Это ситуация, не похожая ни на что, что мы когда-либо видели, однако искусственный интеллект только начинает развиваться.

Но речь идет не только о модных чат-ботах с искусственным интеллектом и генераторах текста в изображения. На горизонте есть несколько весьма спекулятивных, но невероятно впечатляющих инструментов искусственного интеллекта.

Семантический поиск с использованием векторных баз данных

Запросы семантического поиска тестируются, чтобы обеспечить людям лучшие результаты поиска. Поисковые системы в настоящее время используют алгоритмы, ориентированные на ключевые слова, для предоставления пользователям релевантной информации. Однако чрезмерная зависимость от ключевых слов создает ряд проблем, таких как ограниченное понимание контекста, использование маркетологами SEO и низкое качество результатов поиска из-за трудностей с формулированием сложных запросов.

В отличие от традиционных алгоритмов поиска, семантический поиск использует встраивание слов и семантическое сопоставление, чтобы понять контекст запроса перед предоставлением результатов поиска. Таким образом, вместо того, чтобы полагаться на набор ключевых слов, семантический поиск предоставляет результаты, основанные на семантике или значении данного запроса.

Концепция семантического поиска существует уже довольно давно. Однако компании испытывают трудности с внедрением такой функциональности из-за того, насколько медленным и ресурсоемким может быть семантический поиск.

Решение состоит в том, чтобы отобразить вложения векторов и сохранить их в большой базе данных векторов. Это существенно снижает требования к вычислительной мощности и ускоряет результаты поиска, сужая результаты до самой актуальной информации.

Крупные технологические компании и стартапы, такие как Pinecone, Redis и Milvus, в настоящее время инвестируют в векторные базы данных, чтобы обеспечить возможности семантического поиска в системах рекомендаций, поисковых системах, системах управления контентом и чат-ботах.

Демократизация ИИ

Хотя это и не обязательно является техническим достижением, несколько крупных технологических компаний заинтересованы в демократизации ИИ. К лучшему или к худшему, модели ИИ с открытым исходным кодом сейчас обучаются и получают более разрешительные лицензии, которые организации могут использовать и настраивать.

The Wall Street Journal сообщает, что Meta покупает ускорители искусственного интеллекта Nvidia H100 и стремится разработать искусственный интеллект, который будет конкурировать с последней моделью OpenAI GPT-4.

В настоящее время не существует общедоступного LLM, который мог бы сравниться по производительности с GPT-4. Но поскольку Meta обещает конкурентоспособный продукт с более либеральной лицензией, компании, наконец, могут точно настроить мощный LLM без риска раскрытия коммерческих тайн и конфиденциальных данных и их использования против них.

Агенты ИИ и мультиагентные стартапы

В настоящее время в разработке находится несколько экспериментальных проектов по разработке агентов ИИ, которые практически не требуют инструкций для достижения определенной цели. Возможно, вы помните концепцию агентов ИИ из Auto-GPT, инструмента ИИ, который автоматизирует его действия.

Идея состоит в том, чтобы агент достиг полной автономии посредством постоянной самооценки и самокоррекции. Рабочая концепция достижения саморефлексии и исправления заключается в том, что агент на каждом этапе пути постоянно подсказывает себе, какое действие необходимо выполнить, шаги, как это сделать, какие ошибки он допустил и что он может сделать, чтобы улучшиться. .

Проблема в том, что текущие модели, используемые в агентах ИИ, плохо понимают семантику. Это заставляет агентов галлюцинировать и предлагать ложную информацию, из-за чего они застревают в бесконечном цикле самооценки и исправления.

Такие проекты, как MetaGPT Multi-agent Framework, направлены на решение проблемы путем одновременного использования нескольких агентов ИИ для уменьшения таких галлюцинаций. Мультиагентные платформы созданы для имитации того, как будет работать начинающая компания. Каждому агенту в этом стартапе будут назначены такие должности, как менеджер проекта, дизайнер проекта, программист и тестировщик. Разбивая сложные цели на более мелкие задачи и делегируя их различным агентам ИИ, эти агенты с большей вероятностью достигнут поставленных целей.

Конечно, эти платформы все еще находятся на очень ранней стадии разработки, и многие проблемы еще предстоит решить. Но благодаря более мощным моделям, лучшей инфраструктуре искусственного интеллекта и постоянным исследованиям и разработкам появление эффективных агентов искусственного интеллекта и многоагентных компаний, занимающихся искусственным интеллектом, станет реальностью.

Формируем наше будущее с помощью ИИ

Крупные корпорации и стартапы вкладывают значительные средства в исследования и разработки ИИ и его инфраструктуры. Таким образом, мы можем ожидать, что будущее генеративного ИИ обеспечит лучший доступ к полезной информации посредством семантического поиска, полностью автономных агентов ИИ и компаний, занимающихся ИИ, а также свободно доступных высокопроизводительных моделей, которые компании и частные лица смогут использовать и настраивать.

Несмотря на то, что это интересно, нам также важно уделить время рассмотрению этики ИИ, конфиденциальности пользователей и ответственной разработки систем и инфраструктур ИИ. Давайте помнить, что эволюция генеративного ИИ заключается не только в создании более умных систем; речь также идет о изменении наших мыслей и ответственности за то, как мы используем технологии.