Εργαλεία AI 101
Πέρα από το ChatGPT. AI Agent: Ένας νέος κόσμος εργαζομένων
Με τις εξελίξεις στη βαθιά μάθηση, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και την τεχνητή νοημοσύνη, βρισκόμαστε σε μια χρονική περίοδο όπου οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να αποτελέσουν σημαντικό μέρος του παγκόσμιου εργατικού δυναμικού. Αυτοί οι πράκτορες AI, που ξεπερνούν τα chatbot και τους φωνητικούς βοηθούς, διαμορφώνουν ένα νέο παράδειγμα τόσο για τις βιομηχανίες όσο και για την καθημερινή μας ζωή. Αλλά τι σημαίνει πραγματικά να ζεις σε έναν κόσμο που επεκτείνεται από αυτούς τους «εργάτες»; Αυτό το άρθρο βουτάει βαθιά σε αυτό το εξελισσόμενο τοπίο, αξιολογώντας τις επιπτώσεις, τις δυνατότητες και τις προκλήσεις που βρίσκονται μπροστά μας.
Μια σύντομη ανακεφαλαίωση: Η εξέλιξη των εργαζομένων στην τεχνητή νοημοσύνη
Πριν κατανοήσουμε την επικείμενη επανάσταση, είναι σημαντικό να αναγνωρίσουμε την εξέλιξη που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη που έχει ήδη συμβεί.
- Παραδοσιακά Υπολογιστικά Συστήματα: Από βασικούς υπολογιστικούς αλγόριθμους, το ταξίδι ξεκίνησε. Αυτά τα συστήματα θα μπορούσαν να επιλύσουν προκαθορισμένες εργασίες χρησιμοποιώντας ένα σταθερό σύνολο κανόνων.
- Chatbots & Early Voice Assistants: Καθώς η τεχνολογία εξελίχθηκε, το ίδιο έκαναν και οι διεπαφές μας. Εργαλεία όπως το Siri, η Cortana και τα πρώιμα chatbots απλοποίησαν την αλληλεπίδραση χρήστη-AI, αλλά είχαν περιορισμένη κατανόηση και ικανότητα.
- Νευρωνικά Δίκτυα & Deep Learning: Τα νευρωνικά δίκτυα σημείωσαν ένα σημείο καμπής, μιμούμενοι τις λειτουργίες του ανθρώπινου εγκεφάλου και εξελίσσονταν μέσω της εμπειρίας. Οι τεχνικές βαθιάς εκμάθησης το ενίσχυσαν περαιτέρω, επιτρέποντας την εκλεπτυσμένη αναγνώριση εικόνας και ομιλίας.
- Transformers και Advanced NLP Models: Η εισαγωγή των αρχιτεκτονικών μετασχηματιστών έφερε επανάσταση στο τοπίο του NLP. Συστήματα όπως ChatGPT από τα OpenAI, BERT και T5 έχουν επιτρέψει καινοτομίες στην επικοινωνία ανθρώπου-AI. Με τη βαθιά κατανόηση της γλώσσας και του πλαισίου, αυτά τα μοντέλα μπορούν να διεξάγουν ουσιαστικές συνομιλίες, να γράφουν περιεχόμενο και να απαντούν σε σύνθετες ερωτήσεις με πρωτοφανή ακρίβεια.
Μπείτε στο AI Agent: More Than Just a Conversation
Σημερινή Τοπίο AI υπονοεί κάτι πιο εκτεταμένο από τα εργαλεία συνομιλίας. Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης, πέρα από τις απλές λειτουργίες συνομιλίας, μπορούν πλέον να εκτελούν εργασίες, να μαθαίνουν από το περιβάλλον τους, να λαμβάνουν αποφάσεις και ακόμη και να επιδεικνύουν δημιουργικότητα. Δεν απαντούν απλώς σε ερωτήσεις. λύνουν προβλήματα.
Τα παραδοσιακά μοντέλα λογισμικού λειτουργούσαν σε μια ξεκάθαρη διαδρομή. Οι ενδιαφερόμενοι εξέφρασαν έναν στόχο στους διαχειριστές λογισμικού, οι οποίοι στη συνέχεια σχεδίασαν ένα συγκεκριμένο σχέδιο. Οι μηχανικοί θα εκτελούσαν αυτό το σχέδιο μέσω γραμμών κώδικα. Αυτό το «παράδειγμα κληρονομιάς» της λειτουργικότητας του λογισμικού ήταν ξεκάθαρο, περιλαμβάνοντας μια πληθώρα ανθρώπινων παρεμβάσεων.
Οι πράκτορες AI, ωστόσο, λειτουργούν διαφορετικά. Ενας πράκτορας:
- Έχει στόχοι επιδιώκει να επιτύχει.
- Μπορεί αλληλεπιδρούν με τους θετική ατμόσφαιρα.
- Διατυπώνει α σχέδιο με βάση αυτές τις παρατηρήσεις για να πετύχει τον στόχο του.
- Παίρνει απαραίτητο ενεργειών, προσαρμόζοντας την προσέγγισή του με βάση τη μεταβαλλόμενη κατάσταση του περιβάλλοντος.
Αυτό που πραγματικά διακρίνει τους πράκτορες AI από τα παραδοσιακά μοντέλα είναι η ικανότητά τους να δημιουργούν αυτόνομα ένα σχέδιο βήμα προς βήμα για την επίτευξη ενός στόχου. Ουσιαστικά, ενώ νωρίτερα ο προγραμματιστής παρείχε το σχέδιο, οι σημερινοί πράκτορες AI χαράζουν την πορεία τους.
Εξετάστε ένα καθημερινό παράδειγμα. Στον παραδοσιακό σχεδιασμό λογισμικού, ένα πρόγραμμα θα ειδοποιούσε τους χρήστες για καθυστερημένες εργασίες με βάση προκαθορισμένες συνθήκες. Οι προγραμματιστές θα θέτουν αυτούς τους όρους με βάση τις προδιαγραφές που παρέχονται από τον διαχειριστή προϊόντων.
Στο παράδειγμα πράκτορα AI, ο ίδιος ο πράκτορας καθορίζει πότε και πώς θα ειδοποιήσει τον χρήστη. Μετρά το περιβάλλον (συνήθειες του χρήστη, κατάσταση εφαρμογής) και αποφασίζει την καλύτερη πορεία δράσης. Η διαδικασία γίνεται έτσι πιο δυναμική, πιο στη στιγμή.
Το ChatGPT σηματοδότησε μια απόκλιση από την παραδοσιακή χρήση του με την ενσωμάτωση προσθηκών, επιτρέποντάς του έτσι να αξιοποιεί εξωτερικά εργαλεία για την εκτέλεση πολλαπλών αιτημάτων. Έγινε μια πρώιμη εκδήλωση της έννοιας του πράκτορα. Αν εξετάσουμε ένα απλό παράδειγμα: ένας χρήστης που ρωτά για τον καιρό της Νέας Υόρκης, το ChatGPT, αξιοποιεί πρόσθετα, θα μπορούσε να αλληλεπιδράσει με ένα εξωτερικό API καιρού, να ερμηνεύσει τα δεδομένα και ακόμη και να διορθώσει το μάθημα με βάση τις απαντήσεις που έλαβε.
Τρέχον τοπίο των πρακτόρων AI
Οι πράκτορες AI, συμπεριλαμβανομένων των Auto-GPT, AgentGPT και BabyAGI, προαναγγέλλουν μια νέα εποχή στο εκτεταμένο σύμπαν της τεχνητής νοημοσύνης. Ενώ το ChatGPT έγινε δημοφιλές Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη Απαιτώντας την ανθρώπινη συνεισφορά, το όραμα πίσω από τους πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης είναι να επιτρέψουν στις τεχνητές νοημοσύνη να λειτουργούν ανεξάρτητα, κατευθύνοντας προς στόχους με ελάχιστη έως καθόλου ανθρώπινη παρέμβαση. Αυτή η δυνατότητα μετασχηματισμού έχει υπογραμμιστεί από τη μετεωρική άνοδο του Auto-GPT, συγκεντρώνοντας πάνω από 107,000 αστέρια στο GitHub μέσα σε μόλις έξι εβδομάδες από την έναρξή του, μια άνευ προηγουμένου ανάπτυξη σε σύγκριση με καθιερωμένα έργα όπως το πακέτο επιστήμης δεδομένων «pandas».
AI Agents εναντίον ChatGPT
Πολλοί προηγμένοι πράκτορες AI, όπως το Auto-GPT και το BabyAGI, χρησιμοποιούν την αρχιτεκτονική GPT. Ο κύριος στόχος τους είναι να ελαχιστοποιήσουν την ανάγκη για ανθρώπινη παρέμβαση στην ολοκλήρωση εργασιών AI. Περιγραφικοί όροι όπως "GPT σε βρόχο" χαρακτηρίζουν τη λειτουργία μοντέλων όπως το AgentGPT και το BabyAGI. Λειτουργούν σε επαναληπτικούς κύκλους για να κατανοήσουν καλύτερα τα αιτήματα των χρηστών και να βελτιώσουν τις εξόδους τους. Εν τω μεταξύ, το Auto-GPT ωθεί περαιτέρω τα όρια ενσωματώνοντας πρόσβαση στο Διαδίκτυο και δυνατότητες εκτέλεσης κώδικα, διευρύνοντας σημαντικά την εμβέλεια επίλυσης προβλημάτων.
Καινοτομίες στους πράκτορες AI
- Μακροπρόθεσμη Μνήμη: Τα παραδοσιακά LLM έχουν περιορισμένη μνήμη, διατηρώντας μόνο τα πρόσφατα τμήματα αλληλεπιδράσεων. Για ολοκληρωμένες εργασίες, η ανάκληση ολόκληρης της συνομιλίας ή ακόμα και προηγούμενων καθίσταται καθοριστική. Για να ξεπεραστεί αυτό, οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης έχουν υιοθετήσει ροές εργασίας ενσωμάτωσης, μετατρέποντας τις συνομιλίες κειμένου σε αριθμητικούς πίνακες, προσφέροντας μια λύση στους περιορισμούς μνήμης.
- Ικανότητες περιήγησης στο Web: Για να παραμένετε ενημερωμένοι για τα πρόσφατα συμβάντα, το Auto-GPT έχει εξοπλιστεί με δυνατότητες περιήγησης, χρησιμοποιώντας το API Αναζήτησης Google. Αυτό έχει προκαλέσει συζητήσεις στην κοινότητα της τεχνητής νοημοσύνης σχετικά με το εύρος των γνώσεων ενός AI.
- Κωδικός λειτουργίας: Πέρα από τη δημιουργία κώδικα, το Auto-GPT μπορεί να εκτελέσει κώδικες κελύφους και Python. Αυτή η άνευ προηγουμένου ικανότητα του επιτρέπει να διασυνδέεται με άλλο λογισμικό, διευρύνοντας έτσι τον επιχειρησιακό του τομέα.
Το διάγραμμα απεικονίζει την αρχιτεκτονική ενός συστήματος AI που τροφοδοτείται από ένα Large Language Model και Agents.
- Είσοδοι: Το σύστημα λαμβάνει δεδομένα από διάφορες πηγές: άμεσες εντολές χρήστη, δομημένες βάσεις δεδομένων, περιεχόμενο ιστού και περιβαλλοντικούς αισθητήρες σε πραγματικό χρόνο.
- LLM & Agents: Στον πυρήνα, το LLM επεξεργάζεται αυτές τις εισροές, συνεργαζόμενος με εξειδικευμένους πράκτορες όπως
Auto-GPTγια την αλυσίδα σκέψης,AgentGPTγια εργασίες ειδικά για τον ιστό,BabyAGIγια συγκεκριμένες ενέργειες καιHuggingGPTγια ομαδική επεξεργασία. - Έξοδοι: Μόλις υποβληθούν σε επεξεργασία, οι πληροφορίες μετατρέπονται σε μια φιλική προς το χρήστη μορφή και στη συνέχεια αναμεταδίδονται σε συσκευές που μπορούν να δράσουν ή να επηρεάσουν το εξωτερικό περιβάλλον.
- Στοιχεία μνήμης: Το σύστημα διατηρεί πληροφορίες, τόσο σε προσωρινή όσο και σε μόνιμη βάση, μέσω βραχυπρόθεσμης κρυφής μνήμης και μακροπρόθεσμων βάσεων δεδομένων.
- Περιβάλλον: Αυτό είναι το εξωτερικό πεδίο, το οποίο επηρεάζει τους αισθητήρες και επηρεάζεται από τις ενέργειες του συστήματος.
Advanced AI Agents: Auto-GPT, BabyAGI και άλλα
AutoGPT και AgentGPT
AutoGPT, ένα πνευματικό τέκνο που κυκλοφόρησε στο GitHub τον Μάρτιο του 2023, είναι μια έξυπνη εφαρμογή που βασίζεται σε Python που αξιοποιεί τη δύναμη του GPT, του μετασχηματιστικού γενετικού μοντέλου του OpenAI. Αυτό που διακρίνει το Auto-GPT από τους προκατόχους του είναι η αυτονομία του – έχει σχεδιαστεί για να αναλαμβάνει εργασίες με ελάχιστη ανθρώπινη καθοδήγηση και έχει τη μοναδική ικανότητα να εκκινεί μόνος του τις προτροπές. Οι χρήστες πρέπει απλώς να ορίσουν έναν πρωταρχικό στόχο και το Auto-GPT δημιουργεί τις απαιτούμενες προτροπές για να επιτύχει αυτόν τον σκοπό, καθιστώντας το ένα δυνητικά επαναστατικό άλμα προς την πραγματική τεχνητή γενική νοημοσύνη (AGI).
Με δυνατότητες που εκτείνονται στη συνδεσιμότητα στο Διαδίκτυο, τη διαχείριση μνήμης και τις δυνατότητες αποθήκευσης αρχείων χρησιμοποιώντας το GPT-3.5, αυτό το εργαλείο είναι ικανό να χειρίζεται ένα ευρύ φάσμα εργασιών, από συμβατικές όπως η σύνθεση email έως περίπλοκες εργασίες που απαιτούν συνήθως πολύ περισσότερη ανθρώπινη συμμετοχή.
Από την άλλη πλευρά, AgentGPT, που βασίζεται επίσης στο πλαίσιο GPT, είναι μια διεπαφή με επίκεντρο τον χρήστη που δεν απαιτεί εκτενή τεχνογνωσία κωδικοποίησης για τη ρύθμιση και τη χρήση. Το AgentGPT επιτρέπει στους χρήστες να ορίζουν στόχους AI, τους οποίους στη συνέχεια αναλύει σε διαχειρίσιμες εργασίες.
Διεπαφή χρήστη AgentGPT
Επιπλέον, το AgentGPT ξεχωρίζει για την ευελιξία του. Δεν περιορίζεται στη δημιουργία chatbots. Η πλατφόρμα επεκτείνει τις δυνατότητές της για τη δημιουργία διαφορετικών εφαρμογών όπως τα Discord bots και ακόμη και ενσωματώνεται απρόσκοπτα με το Auto-GPT. Αυτή η προσέγγιση διασφαλίζει ότι ακόμη και εκείνοι χωρίς εκτεταμένο υπόβαθρο κωδικοποίησης μπορούν να κάνουν εργασίες όπως πλήρως αυτόνομη κωδικοποίηση, δημιουργία κειμένου, μετάφραση γλώσσας και επίλυση προβλημάτων.
LangChain είναι ένα πλαίσιο που γεφυρώνει τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) με διάφορα εργαλεία και χρησιμοποιεί πράκτορες, που συχνά θεωρούνται «Bots», για τον προσδιορισμό και την εκτέλεση συγκεκριμένων εργασιών επιλέγοντας το κατάλληλο εργαλείο. Αυτοί οι πράκτορες ενσωματώνονται απρόσκοπτα με εξωτερικούς πόρους, ενώ μια διανυσματική βάση δεδομένων στο LangChain αποθηκεύει μη δομημένα δεδομένα, διευκολύνοντας την ταχεία ανάκτηση πληροφοριών για LLMs.
BabyAGI
Μετά, υπάρχει BabyAGI, ένας απλοποιημένος αλλά ισχυρός πράκτορας. Για να κατανοήσετε τις δυνατότητες του BabyAGI, φανταστείτε έναν ψηφιακό διαχειριστή έργου που δημιουργεί, οργανώνει και εκτελεί αυτόνομα εργασίες με έντονη εστίαση σε δεδομένους στόχους. Ενώ οι περισσότερες πλατφόρμες που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη περιορίζονται από τις προεκπαιδευμένες γνώσεις τους, το BabyAGI ξεχωρίζει για την ικανότητά του να προσαρμόζεται και να μαθαίνει από τις εμπειρίες. Διαθέτει μια βαθιά ικανότητα να διακρίνει την ανατροφοδότηση και, όπως οι άνθρωποι, να βασίζει τις αποφάσεις σε δοκιμή και λάθος.
Σημειωτέον, η υποκείμενη δύναμη του BabyAGI δεν είναι μόνο η προσαρμοστικότητά του, αλλά και η επάρκειά του στην εκτέλεση κώδικα για συγκεκριμένους στόχους. Λάμπει σε σύνθετους τομείς, όπως το εμπόριο κρυπτονομισμάτων, η ρομποτική και η αυτόνομη οδήγηση, καθιστώντας το ένα ευέλικτο εργαλείο σε μια πληθώρα εφαρμογών.
https://yoheinakajima.com/task-driven-autonomous-agent-utilizing-gpt-4-pinecone-and-langchain-for-diverse-applications/
Η διαδικασία μπορεί να κατηγοριοποιηθεί σε τρεις παράγοντες:
- Εκτελεστικός Πράκτορας: Η καρδιά του συστήματος, αυτός ο πράκτορας αξιοποιεί το API του OpenAI για την επεξεργασία εργασιών. Δεδομένου ενός στόχου και μιας εργασίας, ζητά το API του OpenAI και ανακτά τα αποτελέσματα των εργασιών.
- Task Creation Agent: Αυτή η λειτουργία δημιουργεί νέες εργασίες με βάση προηγούμενα αποτελέσματα και τρέχοντες στόχους. Ένα μήνυμα προτροπής αποστέλλεται στο API του OpenAI, το οποίο στη συνέχεια επιστρέφει πιθανές εργασίες, οργανωμένες ως λίστα λεξικών.
- Πράκτορας ιεράρχησης εργασιών: Η τελική φάση περιλαμβάνει την αλληλουχία των εργασιών με βάση την προτεραιότητα. Αυτός ο πράκτορας χρησιμοποιεί το API του OpenAI για να αναδιατάξει εργασίες διασφαλίζοντας ότι οι πιο κρίσιμες εκτελούνται πρώτα.
Σε συνεργασία με το γλωσσικό μοντέλο του OpenAI, το BabyAGI αξιοποιεί τις δυνατότητες του Pinecone για αποθήκευση και ανάκτηση αποτελεσμάτων εργασιών με επίκεντρο το περιβάλλον.
Παρακάτω είναι μια επίδειξη της χρήσης του BabyAGI αυτή η σύνδεση.
Για να ξεκινήσετε, θα χρειαστείτε ένα έγκυρο κλειδί OpenAPI. Για ευκολία πρόσβασης, η διεπαφή χρήστη διαθέτει μια ενότητα ρυθμίσεων όπου μπορεί να εισαχθεί το κλειδί OpenAPI. Επιπλέον, εάν θέλετε να διαχειριστείτε το κόστος, θυμηθείτε να ορίσετε ένα όριο στον αριθμό των επαναλήψεων.
Μόλις ρύθμισα την εφαρμογή, έκανα ένα μικρό πείραμα. Δημοσίευσα μια προτροπή στο BabyAGI: «Δημιουργήστε ένα συνοπτικό νήμα tweet που εστιάζει στο ταξίδι της προσωπικής ανάπτυξης, αγγίζοντας ορόσημα, προκλήσεις και τη μεταμορφωτική δύναμη της συνεχούς μάθησης».
Το BabyAGI απάντησε με ένα καλά μελετημένο σχέδιο. Δεν ήταν απλώς ένα γενικό πρότυπο, αλλά ένας περιεκτικός οδικός χάρτης που έδειχνε ότι η υποκείμενη τεχνητή νοημοσύνη είχε πράγματι κατανοήσει τις αποχρώσεις του αιτήματος.
Deepnote AI Copilot
Deepnote AI Copilot αναδιαμορφώνει τη δυναμική της εξερεύνησης δεδομένων σε σημειωματάρια. Τι το ξεχωρίζει όμως;
Στον πυρήνα του, το Deepnote AI στοχεύει να αυξήσει τη ροή εργασίας των επιστημόνων δεδομένων. Τη στιγμή που παρέχετε μια στοιχειώδη οδηγία, η τεχνητή νοημοσύνη αναδύεται σε δράση, επινοώντας στρατηγικές, εκτελώντας ερωτήματα SQL, οπτικοποιώντας δεδομένα χρησιμοποιώντας την Python και παρουσιάζοντας τα ευρήματά της με τρόπο άρτιο.
Ένα από τα δυνατά σημεία του Deepnote AI είναι η πλήρης κατανόηση του χώρου εργασίας σας. Κατανοώντας τα σχήματα ενοποίησης και τα συστήματα αρχείων, ευθυγραμμίζει τέλεια τα σχέδια εκτέλεσής του με το οργανωτικό πλαίσιο, διασφαλίζοντας ότι οι γνώσεις του είναι πάντα σχετικές.
Η ενσωμάτωση του AI με μέσα φορητών υπολογιστών δημιουργεί έναν μοναδικό βρόχο ανατροφοδότησης. Αξιολογεί ενεργά τα αποτελέσματα του κώδικα, καθιστώντας τον ικανό στην αυτοδιόρθωση και διασφαλίζοντας ότι τα αποτελέσματα είναι συνεπή με τους καθορισμένους στόχους.
Το Deepnote AI ξεχωρίζει για τις διαφανείς λειτουργίες του, παρέχοντας σαφείς πληροφορίες για τις διαδικασίες του. Η διαπλοκή κώδικα και εξόδων διασφαλίζει ότι οι ενέργειές του είναι πάντα υπεύθυνες και αναπαραγώγιμες.
CAMEL
CAMEL είναι ένα πλαίσιο που επιδιώκει να προωθήσει τη συνεργασία μεταξύ των πρακτόρων AI, με στόχο την αποτελεσματική ολοκλήρωση εργασιών με ελάχιστη ανθρώπινη επίβλεψη.
https://github.com/camel-ai/camel
Χωρίζει τις δραστηριότητές του σε δύο κύριους τύπους πρακτόρων:
- Το AI User Agent εκθέτει οδηγίες.
- Το AI Assistant Agent εκτελεί εργασίες με βάση τις παρεχόμενες οδηγίες.
Μία από τις φιλοδοξίες της CAMEL είναι να αποκαλύψει τις περιπλοκές των διαδικασιών σκέψης της τεχνητής νοημοσύνης, με στόχο τη βελτιστοποίηση των συνεργιών μεταξύ πολλών παραγόντων. Με χαρακτηριστικά όπως το παιχνίδι ρόλων και η προτροπή έναρξης, διασφαλίζει ότι οι εργασίες AI ευθυγραμμίζονται άψογα με τους ανθρώπινους στόχους.
Westworld Simulation: Life into AI
Προέρχεται από εμπνεύσεις όπως το λογισμικό Unity και προσαρμοσμένο στην Python, το Προσομοίωση Westworld είναι ένα άλμα σε περιβάλλοντα προσομοίωσης και βελτιστοποίησης όπου αλληλεπιδρούν πολλαπλοί πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης, σχεδόν σαν μια ψηφιακή κοινωνία.
Γενετικοί Πράκτορες
Αυτοί οι πράκτορες δεν είναι απλώς ψηφιακές οντότητες. Προσομοιώνουν πιστευτές ανθρώπινες συμπεριφορές, από καθημερινές ρουτίνες έως πολύπλοκες κοινωνικές αλληλεπιδράσεις. Η αρχιτεκτονική τους επεκτείνει ένα μεγάλο μοντέλο γλώσσας για να αποθηκεύει εμπειρίες, να τις αναστοχάζεται και να τις χρησιμοποιεί για δυναμικό σχεδιασμό συμπεριφοράς.
Το διαδραστικό περιβάλλον sandbox του Westworld, που θυμίζει The Sims, ζωντανεύει μια πόλη που κατοικείται από παραγωγούς πράκτορες. Εδώ, οι χρήστες μπορούν να αλληλεπιδρούν, να παρακολουθούν και να καθοδηγούν αυτούς τους πράκτορες στη διάρκεια της ημέρας τους, παρατηρώντας αναδυόμενες συμπεριφορές και περίπλοκες κοινωνικές δυναμικές.
Η προσομοίωση Westworld αποτελεί παράδειγμα της αρμονικής συγχώνευσης της υπολογιστικής ικανότητας και των ανθρώπινων περιπλοκών. Συγχωνεύοντας τεράστια μοντέλα γλώσσας με δυναμικές προσομοιώσεις πρακτόρων, χαράζει μια πορεία προς τη δημιουργία εμπειριών τεχνητής νοημοσύνης που είναι εντυπωσιακά δυσδιάκριτες από την πραγματικότητα.
Συμπέρασμα
Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι απίστευτα ευέλικτοι και διαμορφώνουν βιομηχανίες, αλλάζουν τις ροές εργασίας και επιτρέπουν κατορθώματα που κάποτε φαινόταν αδύνατα. Αλλά όπως όλες οι πρωτοποριακές καινοτομίες, δεν είναι χωρίς τις ατέλειές τους.
Αν και έχουν τη δύναμη να αναδιαμορφώσουν τον ίδιο τον ιστό της ψηφιακής μας ύπαρξης, αυτοί οι πράκτορες εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν ορισμένες προκλήσεις, μερικές από τις οποίες είναι εγγενώς ανθρώπινες, όπως η κατανόηση του πλαισίου σε διαφορετικά σενάρια ή η αντιμετώπιση θεμάτων που βρίσκονται εκτός των εκπαιδευμένων συνόλων δεδομένων τους.
Στο επόμενο άρθρο, θα εμβαθύνουμε στο AutoGPT και στο GPT Engineer, εξετάζοντας τον τρόπο ρύθμισης και χρήσης τους. Επιπλέον, θα διερευνήσουμε τους λόγους για τους οποίους αυτοί οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης περιστασιακά παραπαίουν, όπως το να παγιδεύονται σε βρόχους, μεταξύ άλλων ζητημάτων. Μείνετε συντονισμένοι λοιπόν!
