Recomandări Esențiale
- Ascensiunea ChatGPT a impulsionat investiții majore în explorarea și aplicarea inteligenței artificiale, generând oportunități și progrese remarcabile în acest domeniu.
- Căutarea semantică, bazată pe baze de date vectoriale, transformă radical algoritmii de căutare prin utilizarea încorporărilor de cuvinte și a semanticii, oferind rezultate mai precise și relevante în context.
- Dezvoltarea agenților AI și a firmelor start-up cu agenți multipli urmărește obținerea autonomiei complete și depășirea limitărilor actuale prin auto-evaluare, corecție și colaborare între diferiți agenți.
Succesul remarcabil al ChatGPT a determinat fiecare companie din sectorul tehnologic să aloce resurse pentru cercetarea inteligenței artificiale și să identifice modalități de a integra această tehnologie în produsele sale. Aceasta reprezintă o situație inedită, iar inteligența artificială se află abia la începutul dezvoltării sale.
Dar nu este vorba doar despre chatbot-uri sofisticate și instrumente de generare a imaginilor. Se conturează noi tehnologii bazate pe inteligența artificială, care promit să fie cu adevărat impresionante.
Căutarea Semantică cu Baze de Date Vectoriale
Sursa imaginii: Firmbee.com/Unsplash
Se testează interogările de căutare semantică pentru a obține rezultate superioare. Motoarele de căutare actuale utilizează algoritmi axați pe cuvinte cheie pentru a furniza informații relevante utilizatorilor. Totuși, dependența excesivă de cuvinte cheie generează probleme, precum o înțelegere limitată a contextului, manipularea SEO de către agenții de marketing și rezultate de căutare de calitate inferioară din cauza dificultății de a formula interogări complexe.
Spre deosebire de algoritmii de căutare tradiționali, căutarea semantică folosește încorporarea cuvintelor și maparea semantică pentru a înțelege contextul interogării înainte de a oferi rezultatele. Astfel, în loc să se bazeze pe cuvinte cheie, căutarea semantică oferă rezultate bazate pe semnificația unei anumite interogări.
Conceptul de căutare semantică există de ceva timp. Cu toate acestea, implementarea unei astfel de funcționalități este dificilă din cauza faptului că procesul poate fi lent și consumator de resurse.
Soluția constă în maparea încorporărilor vectoriale și stocarea acestora într-o bază de date vectorială extinsă. Aceasta reduce semnificativ cerințele de putere de calcul și accelerează căutarea prin limitarea rezultatelor la informațiile cele mai relevante.
Companii tehnologice majore și start-up-uri precum Pinecone, Redis și Milvus investesc în prezent în baze de date vectoriale pentru a oferi funcționalități de căutare semantică pentru sisteme de recomandare, motoare de căutare, sisteme de gestionare a conținutului și chatbot-uri.
Democratizarea Inteligenței Artificiale
Deși nu este neapărat un avans tehnic, multe companii mari din domeniul tehnologiei manifestă interes pentru democratizarea inteligenței artificiale. Modelele AI open-source sunt acum instruite și licențiate cu permisiuni mai extinse, oferind posibilitatea organizațiilor să le utilizeze și să le adapteze în funcție de nevoi.
Potrivit Wall Street Journal, Meta achiziționează acceleratoare Nvidia H100 AI cu scopul de a dezvolta un sistem AI care să concureze cu modelul GPT-4 al OpenAI.
În prezent, nu există un LLM disponibil public care să egaleze performanța GPT-4. Totuși, cu promisiunea Meta de a lansa un produs competitiv cu o licență mai permisivă, companiile vor putea, în sfârșit, să adapteze un LLM puternic, fără riscul expunerii secretelor comerciale și a datelor sensibile.
Agenți AI și Start-up-uri cu Agenți Multipli
Sursa imaginii: Annie Spratt/Unsplash
Se lucrează la o serie de proiecte experimentale pentru a crea agenți AI care necesită minime instrucțiuni pentru a îndeplini un anumit obiectiv. Ideea agenților AI este similară cu cea din Auto-GPT, instrumentul AI care automatizează acțiunile.
Scopul este ca agentul să obțină autonomie deplină prin auto-evaluare și auto-corectare continuă. Mecanismul de auto-reflecție și corecție presupune ca agentul să se autoevalueze la fiecare pas cu privire la acțiunea necesară, modul de realizare, erorile comise și metodele de îmbunătățire.
Problema constă în faptul că modelele actuale utilizate în agenții AI au o înțelegere semantică limitată. Acest lucru îi determină pe agenți să halucineze și să ofere informații false, blocându-i într-o buclă infinită de auto-evaluare și corecție.
Proiecte precum cadrul multi-agent MetaGPT încearcă să rezolve această problemă prin utilizarea simultană a mai multor agenți AI pentru a reduce erorile. Aceste cadre multi-agent sunt concepute pentru a imita modul de funcționare al unui start-up. Fiecare agent din acest start-up va fi atribuit unei poziții specifice, precum manager de proiect, designer, programator și tester. Prin divizarea obiectivelor complexe în sarcini mai mici și delegarea acestora către diferiți agenți, șansele de succes cresc.
Desigur, aceste cadre se află încă în stadiul incipient de dezvoltare și mai sunt multe probleme de rezolvat. Totuși, datorită modelelor mai puternice, a unei infrastructuri AI îmbunătățite și a eforturilor continue în cercetare și dezvoltare, apariția unor agenți AI eficienți și a firmelor AI cu mai mulți agenți este o chestiune de timp.
Modelând Viitorul cu Inteligența Artificială
Atât marile corporații, cât și start-up-urile investesc masiv în cercetarea și dezvoltarea inteligenței artificiale și a infrastructurii aferente. Prin urmare, ne putem aștepta ca viitorul inteligenței artificiale generative să ofere acces îmbunătățit la informații valoroase prin intermediul căutării semantice, agenți AI complet autonomi și companii AI, precum și modele de înaltă performanță disponibile gratuit pentru utilizare și adaptare de către companii și persoane fizice.
Deși este un domeniu interesant, este esențial să luăm în considerare etica inteligenței artificiale, confidențialitatea utilizatorilor și dezvoltarea responsabilă a sistemelor și infrastructurilor AI. Să nu uităm că evoluția inteligenței artificiale generative nu constă doar în crearea de sisteme mai inteligente, ci și în remodelarea modului nostru de gândire și în asumarea responsabilității pentru utilizarea tehnologiei.