چت ربات های مولد هوش مصنوعی تنها در آغاز سفر خود هستند، اما ما در حال بررسی آینده هستیم.
نکات کلیدی
- موفقیت ChatGPT باعث سرمایه گذاری گسترده در تحقیقات و ادغام هوش مصنوعی شده است که منجر به فرصت ها و پیشرفت های بی سابقه ای در این زمینه شده است.
- جستجوی معنایی با پایگاه‌های داده برداری با استفاده از جاسازی‌های کلمه و معناشناسی برای ارائه نتایج دقیق‌تر از نظر متنی، الگوریتم‌های جستجو را متحول می‌کند.
- هدف توسعه عوامل هوش مصنوعی و استارت‌آپ‌های چند عاملی دستیابی به استقلال کامل و رفع محدودیت‌های فعلی از طریق خودارزیابی، اصلاح و همکاری میان چندین عامل است.
موفقیت خارق‌العاده ChatGPT همه شرکت‌های فناوری را وادار کرده است که سرمایه‌گذاری در تحقیقات هوش مصنوعی را آغاز کنند و چگونگی ادغام هوش مصنوعی را در محصولات خود بیابند. این وضعیتی است که شبیه هر چیزی است که تا به حال دیده‌ایم، اما هوش مصنوعی تازه شروع شده است.
اما این فقط مربوط به چت ربات های فانتزی هوش مصنوعی و تولیدکنندگان متن به تصویر نیست. برخی از ابزارهای هوش مصنوعی بسیار حدس و گمان اما فوق العاده چشمگیر در افق وجود دارد.
جستجوی معنایی با پایگاه داده برداری
پرس و جوهای جستجوی معنایی برای ارائه نتایج جستجوی بهتر برای افراد در حال آزمایش هستند. موتورهای جستجو در حال حاضر از الگوریتم های کلیدواژه محور برای ارائه اطلاعات مرتبط به کاربران استفاده می کنند. با این حال، اتکای بیش از حد به کلمات کلیدی مشکلات متعددی را ایجاد می کند، مانند درک متن محدود، استفاده از سئو توسط بازاریابان، و نتایج جستجوی با کیفیت پایین به دلیل مشکل در بیان پرس و جوهای پیچیده.
برخلاف الگوریتم‌های جستجوی سنتی، جستجوی معنایی از جاسازی‌های کلمه و نگاشت معنایی برای درک زمینه یک پرس و جو قبل از ارائه نتایج جستجو استفاده می‌کند. بنابراین، به جای تکیه بر دسته ای از کلمات کلیدی، جستجوی معنایی نتایجی را بر اساس معناشناسی یا معنای یک پرس و جو ارائه می کند.
مفهوم جستجوی معنایی مدتی است که وجود داشته است. با این حال، شرکت‌ها در پیاده‌سازی چنین عملکردی با مشکل مواجه هستند، زیرا جستجوی معنایی آهسته و پرمخاطب است.
راه حل این است که جاسازی های برداری را ترسیم کنید و آنها را در یک پایگاه داده برداری بزرگ ذخیره کنید. انجام این کار به طور قابل ملاحظه ای نیاز به توان محاسباتی را کاهش می دهد و با محدود کردن نتایج به مرتبط ترین اطلاعات، نتایج جستجو را سرعت می بخشد.
شرکت‌های بزرگ فناوری و استارت‌آپ‌هایی مانند Pinecone، Redis و Milvus در حال حاضر روی پایگاه‌های داده برداری سرمایه‌گذاری می‌کنند تا قابلیت‌های جستجوی معنایی را در سیستم‌های توصیه، موتورهای جستجو، سیستم‌های مدیریت محتوا و چت‌بات‌ها ارائه دهند.
دموکراتیک کردن هوش مصنوعی
اگرچه لزوماً یک پیشرفت فنی نیست، چندین شرکت بزرگ فناوری علاقه مند به دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی هستند. چه خوب و چه بد، مدل‌های AI منبع باز اکنون در حال آموزش هستند و مجوزهای مجاز بیشتری برای استفاده و تنظیم دقیق سازمان‌ها داده می‌شود.
وال استریت ژورنال گزارش می دهد که متا در حال خرید شتاب دهنده های هوش مصنوعی Nvidia H100 است و هدف آن توسعه هوش مصنوعی است که با مدل اخیر GPT-4 OpenAI رقابت می کند.
در حال حاضر هیچ LLM در دسترس عمومی وجود ندارد که بتواند با عملکرد خام GPT-4 مطابقت داشته باشد. اما با وعده متا محصولی رقابتی با مجوز مجاز تر، شرکت ها در نهایت می توانند یک LLM قدرتمند را بدون خطر افشای اسرار تجاری و داده های حساس تنظیم کنند و علیه آنها استفاده شود.
عوامل هوش مصنوعی و استارت‌آپ‌های چند نماینده
در حال حاضر چندین پروژه آزمایشی برای توسعه عوامل هوش مصنوعی در حال انجام است که برای دستیابی به یک هدف خاص نیاز به دستورالعمل‌های کمی یا بدون نیاز دارند. ممکن است مفاهیم عوامل هوش مصنوعی را از Auto-GPT، ابزار هوش مصنوعی که اقدامات خود را خودکار می کند، به خاطر بیاورید.
ایده این است که عامل از طریق خودارزیابی مداوم و اصلاح خود به استقلال کامل دست یابد. مفهوم کار برای دستیابی به خود انعکاس و اصلاح این است که عامل به طور مستمر در هر مرحله از راه خود را در مورد اینکه چه اقدامی باید انجام شود، گام هایی در مورد چگونگی انجام آن، چه اشتباهاتی که مرتکب شده است و چه کارهایی می تواند برای بهبود انجام دهد، تذکر دهد. .
مشکل این است که مدل های فعلی مورد استفاده در عامل های هوش مصنوعی درک معنایی کمی دارند. این باعث می شود که عوامل توهم ایجاد کنند و اطلاعات نادرست را ارائه دهند، که باعث می شود آنها در یک حلقه نامحدود از خود ارزیابی و اصلاح گیر کنند.
پروژه هایی مانند MetaGPT Multi-agent Framework با هدف حل مشکل با استفاده همزمان از چندین عامل هوش مصنوعی برای کاهش چنین توهماتی انجام می شود. چارچوب‌های چند عاملی برای تقلید از نحوه عملکرد یک شرکت نوپا تنظیم شده‌اند. به هر یک از نمایندگان در این استارتاپ موقعیت هایی مانند مدیر پروژه، طراح پروژه، برنامه نویس و آزمایش کننده اختصاص داده می شود. با تقسیم اهداف پیچیده به وظایف کوچکتر و واگذاری آنها به عوامل مختلف هوش مصنوعی، این عوامل به احتمال بیشتری به اهداف تعیین شده خود دست می یابند.
البته، این چارچوب ها هنوز در مراحل اولیه توسعه هستند و بسیاری از مسائل هنوز باید حل شوند. اما با مدل‌های قوی‌تر، زیرساخت‌های هوش مصنوعی بهتر، و تحقیق و توسعه مستمر، تبدیل شدن عوامل موثر هوش مصنوعی و شرکت‌های هوش مصنوعی چند عامله، فقط مسئله زمان است.
شکل دادن به آینده ما با هوش مصنوعی
شرکت های بزرگ و استارت آپ ها به شدت در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی و زیرساخت های آن سرمایه گذاری می کنند. بنابراین، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که آینده هوش مصنوعی مولد دسترسی بهتری به اطلاعات مفید از طریق جستجوی معنایی، عوامل هوش مصنوعی و شرکت‌های هوش مصنوعی کاملاً مستقل و مدل‌های با کارایی بالا در دسترس شرکت‌ها و افراد برای استفاده و تنظیم دقیق فراهم کند.
اگرچه هیجان‌انگیز است، اما مهم است که وقت خود را صرف بررسی اخلاق هوش مصنوعی، حریم خصوصی کاربر، و توسعه مسئولانه سیستم‌ها و زیرساخت‌های هوش مصنوعی کنیم. بیایید به یاد داشته باشیم که تکامل هوش مصنوعی مولد فقط ساخت سیستم های هوشمندتر نیست. همچنین در مورد تغییر شکل افکار و مسئولیت پذیری در مورد نحوه استفاده از فناوری است.