צ'טבוטים של AI גנרטיביים נמצאים רק בתחילת דרכם, אבל אנחנו כבר שוקלים את ההמשך.
טייק אווי מפתח
- ההצלחה של ChatGPT עוררה השקעה נרחבת במחקר ואינטגרציה של בינה מלאכותית, שהובילה להזדמנויות והתקדמות חסרות תקדים בתחום.
- חיפוש סמנטי עם מסדי נתונים וקטוריים מחולל מהפכה באלגוריתמי חיפוש על ידי שימוש בהטמעות מילים וסמנטיקה כדי לספק תוצאות מדויקות יותר מבחינה הקשרית.
- הפיתוח של סוכני בינה מלאכותית וסטארט-אפים מרובי סוכנים שואף להשיג אוטונומיה מלאה ולפתור את המגבלות הנוכחיות באמצעות הערכה עצמית, תיקון ושיתוף פעולה בין מספר סוכנים.
ההצלחה הפנומנלית של ChatGPT אילצה כל חברת טכנולוגיה להתחיל להשקיע במחקר בינה מלאכותית ולהבין כיצד לשלב בינה מלאכותית במוצרים שלה. זה מצב שונה מכל מה שראינו אי פעם, ובכל זאת, בינה מלאכותית רק מתחילה.
אבל לא מדובר רק בצ'אטבוטים מהודרים של AI ומחוללי טקסט לתמונה. יש כמה ספקולציות מאוד אבל כלים מרשימים להפליא בינה מלאכותית באופק.
חיפוש סמנטי עם מסדי נתונים וקטוריים
שאילתות חיפוש סמנטיות נבדקות כדי לספק תוצאות חיפוש טובות יותר לאנשים. מנועי חיפוש משתמשים כיום באלגוריתמים ממוקדי מילות מפתח כדי לספק מידע רלוונטי למשתמשים. עם זאת, הסתמכות יתר על מילות מפתח מציבה מספר בעיות, כגון הבנת הקשר מוגבלת, משווקים המנצלים קידום אתרים ותוצאות חיפוש באיכות נמוכה עקב קושי להביע שאילתות מורכבות.
שלא כמו אלגוריתמי חיפוש מסורתיים, חיפוש סמנטי משתמש בהטמעות מילים ובמיפוי סמנטי כדי להבין את ההקשר של שאילתה לפני מתן תוצאות חיפוש. לכן, במקום להסתמך על חבורה של מילות מפתח, החיפוש הסמנטי מספק תוצאות המבוססות על סמנטיקה או על המשמעות של שאילתה נתונה.
הרעיון של חיפוש סמנטי קיים כבר די הרבה זמן. עם זאת, לחברות יש קושי ליישם פונקציונליות כזו בגלל כמה חיפוש סמנטי איטי ועתיר משאבים יכול להיות.
הפתרון הוא למפות הטבעות וקטוריות ולאחסן אותן בגדול מסד נתונים וקטורי. פעולה זו מורידה משמעותית את דרישות כוח המחשוב ומזרזת את תוצאות החיפוש על ידי צמצום התוצאות למידע הרלוונטי ביותר בלבד.
חברות טכנולוגיה וסטארט-אפים גדולים כמו Pinecone, Redis ו-Milvus משקיעים כעת במסדי נתונים וקטוריים כדי לספק יכולות חיפוש סמנטיות במערכות המלצות, מנועי חיפוש, מערכות ניהול תוכן ועוד צ'אטבוטים.
דמוקרטיזציה של AI
למרות שלא בהכרח מדובר בקידום טכני, כמה חברות טכנולוגיה גדולות מעוניינות בדמוקרטיזציה של AI. לטוב או לרע, מודלים של AI בקוד פתוח עוברים הכשרה וקיבלו רישיונות מתירניים יותר לארגונים לשימוש ולכוונן עדין.
כך מדווח הוול סטריט ג'ורנל שמטה קונה מאיצי AI של Nvidia H100 ומטרתה לפתח AI שמתחרה בדגם ה-GPT-4 האחרון של OpenAI.
כרגע אין LLM זמין לציבור שיכול להתאים לביצועים הגולמיים של GPT-4. אבל עם מטה שמבטיחה מוצר תחרותי עם רישיון מתירני יותר, חברות יכולות סוף סוף כוונן LLM רב עוצמה ללא הסיכון של חשיפת סודות מסחריים ונתונים רגישים ושימוש בהם נגדם.
סוכני בינה מלאכותית וסטארט-אפים מרובי סוכנים
מספר פרויקטים ניסיוניים נמצאים כעת בעבודות לפיתוח סוכני בינה מלאכותית הדורשים מעט הנחיות עד ללא הוראות כדי להשיג מטרה מסוימת. אתה אולי זוכר את המושגים של סוכני בינה מלאכותית מ-Auto-GPT, כלי הבינה המלאכותית שממכן את פעולותיו.
הרעיון הוא שהסוכן ישיג אוטונומיה מלאה באמצעות הערכה עצמית מתמדת ותיקון עצמי. תפיסת העבודה להשגת השתקפות עצמית ותיקון היא שהסוכן יניע את עצמו ללא הרף בכל צעד של הדרך על איזו פעולה צריכה להיעשות, שלבים כיצד לעשות זאת, אילו טעויות היא עשתה, ומה היא יכולה לעשות כדי לְשַׁפֵּר.
הבעיה היא שלמודלים הנוכחיים המשמשים בסוכני AI יש מעט הבנה סמנטית. זה גורם לסוכנים להזות ולבקש מידע שקרי, מה שגורם להם להיתקע בלולאה אינסופית של הערכה עצמית ותיקון.
פרויקטים כמו MetaGPT Multi-agent Framework שואפים לפתור את הבעיה על ידי שימוש בו-זמנית במספר סוכני AI כדי להפחית הזיות כאלה. מסגרות ריבוי סוכנים מוגדרות כדי לחקות איך חברת סטארט-אפ תעבוד. לכל סוכן בסטארטאפ זה יוקצו תפקידים כגון מנהל פרויקט, מעצב פרויקט, מתכנת ובוחן. על ידי פיצול מטרות מורכבות למשימות קטנות יותר והאצלתן לסוכני AI שונים, יש סיכוי גבוה יותר שסוכנים אלה ישיגו את המטרות שנתנו.
כמובן, מסגרות אלו עדיין בשלב מוקדם מאוד בפיתוח, ובעיות רבות עדיין צריכות להיפתר. אבל עם מודלים חזקים יותר, תשתית בינה מלאכותית טובה יותר ומחקר ופיתוח מתמשכים, זה רק עניין של זמן עד שסוכני AI יעילים וחברות AI מרובות סוכנים יהפכו לשם דבר.
מעצבים את העתיד שלנו עם AI
תאגידים וסטארטאפים גדולים משקיעים רבות במחקר ופיתוח של AI ותשתיותיו. לכן, אנו יכולים לצפות שהעתיד של AI גנראטיבי יספק גישה טובה יותר למידע שימושי באמצעות חיפוש סמנטי, באופן מלא סוכני בינה מלאכותית וחברות בינה מלאכותית אוטונומית, ומודלים בעלי ביצועים גבוהים הזמינים באופן חופשי עבור חברות ויחידים לשימוש ו לכוונן.
למרות שזה מרגש, חשוב גם שניקח את הזמן לשקול אתיקה של AI, פרטיות המשתמש ופיתוח אחראי של מערכות ותשתיות AI. הבה נזכור שהאבולוציה של AI גנרטיבי אינה רק בניית מערכות חכמות יותר; מדובר גם בעיצוב מחדש של המחשבות שלנו ובאחריות לדרך בה אנו משתמשים בטכנולוגיה.