დიდი სამოქმედო მოდელები (LAMs): შემდეგი საზღვარი AI-ით მომუშავე ურთიერთქმედებაში

თითქმის ერთი წლის წინ, მუსტაფა სულეიმანი, DeepMind-ის თანადამფუძნებელი, წინასწარმეტყველებს რომ ეპოქა გენერაციული AI მალე გზას დაუთმობს რაღაც უფრო ინტერაქტიულს: სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ ამოცანების შესრულება პროგრამულ პროგრამებთან და ადამიანურ რესურსებთან ურთიერთქმედებით. დღეს ჩვენ ვიწყებთ იმის ხილვას, რომ ეს ხედვა ყალიბდება განვითარებასთან ერთად კურდღლის AIAI-ის ახალი ოპერაციული სისტემა, R1. ამ სისტემამ აჩვენა შთამბეჭდავი უნარი აპლიკაციებთან ადამიანის ურთიერთქმედების მონიტორინგისა და მიბაძვისთვის. R1-ის გულში დევს დიდი მოქმედების მოდელი (LAM), მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი, რომელსაც შეუძლია გაიგოს მომხმარებლის განზრახვები და შეასრულოს დავალებები მათი სახელით. მიუხედავად იმისა, რომ ადრე ცნობილი იყო სხვა ტერმინებით, როგორიცაა ინტერაქტიული AI მდე დიდი აგენტური მოდელი, LAM-ების კონცეფცია სულ უფრო და უფრო მატულობს, როგორც ძირითადი ინოვაცია ხელოვნური ინტელექტის მქონე ურთიერთქმედებებში. ეს სტატია იკვლევს LAM-ების დეტალებს, როგორ განსხვავდებიან ისინი ტრადიციული l-ისგანarge ენის მოდელები (LLMs), წარმოგიდგენთ Rabbit AI-ს R1 სისტემას და უყურებს, თუ როგორ მოძრაობს Apple LAM-ის მსგავსი მიდგომისკენ. იგი ასევე განიხილავს LAM-ების პოტენციურ გამოყენებას და მათ წინაშე არსებულ გამოწვევებს.

დიდი მოქმედების ან აგენტური მოდელების (LAMs) გაგება

LAM არის მოწინავე AI აგენტი, რომელიც შექმნილია ადამიანის განზრახვების გასაგებად და კონკრეტული მიზნების შესასრულებლად. ეს მოდელები გამოირჩევიან ადამიანის საჭიროებების გაგებით, კომპლექსური ამოცანების დაგეგმვით და სხვადასხვა მოდელებთან, აპლიკაციებთან ან ადამიანებთან ურთიერთობისას მათი გეგმების განსახორციელებლად. LAM-ები სცილდება მარტივ AI ამოცანებს, როგორიცაა პასუხების ან სურათების გენერირება; ისინი სრულფასოვანი სისტემებია, რომლებიც შექმნილია რთული აქტივობების მოსაგვარებლად, როგორიცაა მოგზაურობის დაგეგმვა, შეხვედრების დაგეგმვა და ელფოსტის მართვა. მაგალითად, მოგზაურობის დაგეგმვისას, LAM კოორდინაციას უწევს ამინდის აპლიკაციას პროგნოზებისთვის, ურთიერთქმედებს ფრენის დაჯავშნის სერვისებთან შესაბამისი ფრენების მოსაძებნად და სასტუმროს დაჯავშნის სისტემებთან ურთიერთობისას საცხოვრებლის უზრუნველსაყოფად. განსხვავებით ბევრი ტრადიციული AI მოდელისგან, რომლებიც დამოკიდებულია მხოლოდ ნეირონული ქსელები, LAM-ები იყენებენ ჰიბრიდულ მიდგომას კომბინირებას ნეირო-სიმბოლური პროგრამირება. ეს ინტეგრაცია სიმბოლური პროგრამირება ეხმარება ლოგიკურ მსჯელობასა და დაგეგმვაში, ხოლო ნერვული ქსელები ხელს უწყობს რთული სენსორული შაბლონების ამოცნობას. ეს ნაზავი საშუალებას აძლევს LAM-ებს გადაწყვიტონ ამოცანების ფართო სპექტრი, რაც მათ აღნიშნავს, როგორც ნიუანსურ განვითარებას ხელოვნური ინტელექტის მქონე ურთიერთქმედებებში.

LAM-ების შედარება LLM-ებთან

LAM-ებისგან განსხვავებით, LLM-ები არიან AI აგენტები, რომლებიც გამოირჩევიან მომხმარებლის მოთხოვნის ინტერპრეტაციით და ტექსტზე დაფუძნებული პასუხების გენერირებით, ძირითადად ეხმარებიან ამოცანებს, რომლებიც მოიცავს ენის დამუშავებას. თუმცა, მათი ფარგლები ზოგადად შემოიფარგლება ტექსტთან დაკავშირებული აქტივობებით. მეორეს მხრივ, LAM-ები აფართოებენ AI-ს შესაძლებლობებს ენის მიღმა, რაც მათ საშუალებას აძლევს შეასრულონ რთული მოქმედებები კონკრეტული მიზნების მისაღწევად. მაგალითად, მიუხედავად იმისა, რომ LLM შეიძლება ეფექტურად შეადგინოს ელ.წერილი მომხმარებლის ინსტრუქციებზე დაყრდნობით, LAM მიდის უფრო შორს არა მხოლოდ შედგენით, არამედ კონტექსტის გაგებით, შესაბამისი პასუხის გადაწყვეტით და ელფოსტის მიწოდების მენეჯმენტით.

გარდა ამისა, LLM-ები, როგორც წესი, შექმნილია შემდეგი ნიშნის პროგნოზირებისთვის ტექსტის თანმიმდევრობით და წერილობითი ინსტრუქციების შესასრულებლად. ამის საპირისპიროდ, LAM-ები აღჭურვილია არა მხოლოდ ენის გაგებით, არამედ სხვადასხვა აპლიკაციებთან და რეალურ სამყაროსთან ურთიერთქმედების შესაძლებლობით, როგორიცაა IoT მოწყობილობები. მათ შეუძლიათ შეასრულონ ფიზიკური მოქმედებები, გააკონტროლონ მოწყობილობები და მართონ ამოცანები, რომლებიც მოითხოვს გარე გარემოსთან ინტერაქციას, როგორიცაა შეხვედრების დაჯავშნა ან დაჯავშნა. ენობრივი უნარების ეს ინტეგრაცია პრაქტიკულ შესრულებასთან საშუალებას აძლევს LAM-ებს იმუშაონ უფრო მრავალფეროვან სცენარებში, ვიდრე LLM-ები.

LAMs in Action: The Rabbit R1

ის კურდღელი R1 წარმოადგენს LAM-ების მთავარ მაგალითს პრაქტიკულ გამოყენებაში. ხელოვნური ინტელექტის მქონე ამ მოწყობილობას შეუძლია მრავალი აპლიკაციის მართვა ერთი, მოსახერხებელი ინტერფეისით. აღჭურვილია 2.88 დიუმიანი სენსორული ეკრანით, მბრუნავი კამერით და გადახვევის ბორბალით, R1 მოთავსებულია გლუვ, მომრგვალებულ შასიში, რომელიც შექმნილია Teenage Engineering-თან თანამშრომლობით. ის მუშაობს 2.3 GHz MediaTek პროცესორზე, გაძლიერებული 4 GB მეხსიერებით და 128 GB მეხსიერებით.

R1-ის გულში დევს მისი LAM, რომელიც ჭკვიანურად აკონტროლებს აპლიკაციის ფუნქციებს და ამარტივებს კომპლექსურ ამოცანებს, როგორიცაა მუსიკის კონტროლი, ტრანსპორტირების დაჯავშნა, სასურსათო პროდუქტების შეკვეთა და შეტყობინებების გაგზავნა, ეს ყველაფერი ურთიერთქმედების ერთი წერტილიდან. ამ გზით R1 გამორიცხავს ამ ამოცანების შესასრულებლად მრავალ აპს ან მრავალ შესვლას შორის გადართვის სირთულეს.

LAM R1-ში თავდაპირველად გაწვრთნილი იყო ადამიანთა ურთიერთქმედების დაკვირვებით პოპულარულ აპებთან, როგორიცაა Spotify და Uber. ამ ტრენინგმა საშუალება მისცა LAM-ს მომხმარებლის ინტერფეისების ნავიგაცია, ხატების ამოცნობა და ტრანზაქციების დამუშავება. ეს ვრცელი ტრენინგი საშუალებას აძლევს R1-ს მოერგო პრაქტიკულად ნებისმიერ აპლიკაციას. გარდა ამისა, სპეციალური ტრენინგის რეჟიმი საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს დანერგონ და ავტომატიზირდნენ ახალი ამოცანები, განუწყვეტლივ გააფართოვონ R1-ის შესაძლებლობების დიაპაზონი და გახადონ ის დინამიურ ინსტრუმენტად ხელოვნური ინტელექტის მქონე ურთიერთქმედების სფეროში.

Apple-ის მიღწევები Siri-ში LAM-ის შთაგონებული შესაძლებლობებისკენ

Apple-ის ხელოვნური ინტელექტის მკვლევარმა ჯგუფმა ცოტა ხნის წინ გააზიარა მათი მცდელობები Siri-ს შესაძლებლობების წინსვლისთვის ახალი ინიციატივით, LAM-ების მსგავსი. ინიციატივა, რომელიც ასახულია კვლევით ნაშრომში Reference Resolution As Language Modeling (ReALM), მიზნად ისახავს გააუმჯობესოს Siri-ს უნარი გაიგოს საუბრის კონტექსტი, დაამუშავოს ვიზუალური შინაარსი ეკრანზე და აღმოაჩინოს გარემო აქტივობები. ReALM-ის მიერ მიღებული მიდგომა მომხმარებლის ინტერფეისის (UI) შეყვანისას ავლებს პარალელებს Rabbit AI-ის R1-ში დაფიქსირებულ ფუნქციებთან, რაც აჩვენებს Apple-ის განზრახვას გააუმჯობესოს Siri-ს მომხმარებლის ურთიერთქმედების გაგება.

ეს განვითარება მიუთითებს რომ Apple განიხილავს LAM ტექნოლოგიების მიღებას, რათა დახვეწოს, თუ როგორ ურთიერთობენ მომხმარებლები თავიანთ მოწყობილობებთან. მიუხედავად იმისა, რომ არ არსებობს მკაფიო განცხადებები ReALM-ის განთავსებასთან დაკავშირებით, Siri-ის აპებთან ურთიერთქმედების მნიშვნელოვნად გაძლიერების პოტენციალი გვთავაზობს პერსპექტიულ წინსვლას ასისტენტის უფრო ინტუიციურ და რეაგირების საკითხში.

LAM-ების პოტენციური აპლიკაციები

LAM-ებს აქვთ პოტენციალი გააფართოვონ თავიანთი გავლენა მომხმარებელთა და მოწყობილობებს შორის ურთიერთქმედების გაღრმავებაზე; მათ შეუძლიათ მნიშვნელოვანი სარგებელი მოიტანონ მრავალ ინდუსტრიაში.   

• მომხმარებელთა მომსახურება: LAM-ებს შეუძლიათ გააუმჯობესონ მომხმარებელთა მომსახურება სხვადასხვა არხზე მოთხოვნებისა და საჩივრების დამოუკიდებლად განხილვით. ამ მოდელებს შეუძლიათ შეკითხვის დამუშავება ბუნებრივი ენის გამოყენებით, გადაწყვეტილებების ავტომატიზაცია და დაგეგმვის მართვა, მომხმარებელთა ისტორიაზე დაფუძნებული პერსონალიზებული სერვისის უზრუნველყოფა კმაყოფილების გასაუმჯობესებლად.
• Ჯანმრთელობის დაცვა: ჯანდაცვის სფეროში, LAM-ებს შეუძლიათ დაეხმარონ პაციენტთა მოვლის მართვაში შეხვედრების ორგანიზებით, რეცეპტების მართვით და სერვისებს შორის კომუნიკაციის გამარტივებით. ისინი ასევე სასარგებლოა დისტანციური მონიტორინგისთვის, სამედიცინო მონაცემების ინტერპრეტაციისთვის და პერსონალის გაფრთხილებისთვის საგანგებო სიტუაციებში, განსაკუთრებით სასარგებლოა ქრონიკული და ხანდაზმულთა მოვლის მართვისთვის.
• ფინანსთა: LAM-ებს შეუძლიათ შემოგთავაზონ პერსონალიზებული ფინანსური რჩევები და მართონ ამოცანები, როგორიცაა პორტფელის დაბალანსება და საინვესტიციო წინადადებები. მათ ასევე შეუძლიათ ტრანზაქციების მონიტორინგი, რათა აღმოაჩინონ და თავიდან აიცილონ თაღლითობა, შეუფერხებლად ინტეგრირდნენ საბანკო სისტემებთან საეჭვო მოქმედებების სწრაფად აღმოსაფხვრელად.

LAM-ების გამოწვევები

მიუხედავად მათი მნიშვნელოვანი პოტენციალისა, LAM-ები აწყდებიან რამდენიმე გამოწვევას, რომელთა მოგვარებაც საჭიროა.

• მონაცემთა კონფიდენციალურობა და უსაფრთხოება: პერსონალურ და სენსიტიურ ინფორმაციაზე ფართო წვდომის გათვალისწინებით, LAM-ებს სჭირდებათ ფუნქციონირება, მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და უსაფრთხოების უზრუნველყოფა მთავარი გამოწვევაა. LAM-ები ურთიერთქმედებენ პერსონალურ მონაცემებთან მრავალ აპლიკაციასა და პლატფორმაზე, რაც იწვევს შეშფოთებას ამ ინფორმაციის უსაფრთხო დამუშავების, შენახვისა და დამუშავების შესახებ.
• ეთიკური და მარეგულირებელი შეშფოთება: რამდენადაც LAM-ები იღებენ უფრო ავტონომიურ როლებს გადაწყვეტილების მიღებისას და ადამიანურ გარემოსთან ურთიერთობისას, ეთიკური მოსაზრებები სულ უფრო მნიშვნელოვანი ხდება. ანგარიშვალდებულების, გამჭვირვალობისა და მანქანებზე დელეგირებული გადაწყვეტილების მიღების შესახებ კითხვები კრიტიკულია. გარდა ამისა, შეიძლება არსებობდეს მარეგულირებელი გამოწვევები ასეთი მოწინავე AI სისტემების განლაგებისას სხვადასხვა ინდუსტრიებში.
• ინტეგრაციის სირთულე: LAM-ები საჭიროებენ ინტეგრაციას სხვადასხვა პროგრამულ და აპარატურულ სისტემებთან დავალებების ეფექტურად შესასრულებლად. ეს ინტეგრაცია კომპლექსურია და შეიძლება რთული იყოს მისი მართვა, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც კოორდინაციას უწევს ქმედებებს სხვადასხვა პლატფორმებსა და სერვისებში, როგორიცაა ფრენების დაჯავშნა, საცხოვრებელი და სხვა ლოგისტიკური დეტალები რეალურ დროში.
• მასშტაბურობა და ადაპტაცია: მიუხედავად იმისა, რომ LAM-ები შექმნილია იმისთვის, რომ მოერგოს სცენარებისა და აპლიკაციების ფართო სპექტრს, ამ გადაწყვეტილებების მასშტაბირება მრავალფეროვანი, რეალური სამყაროს გარემოს თანმიმდევრულად და ეფექტურად დასამუშავებლად რჩება გამოწვევად. იმის უზრუნველყოფა, რომ LAM-ებს შეუძლიათ შეეგუონ ცვალებად პირობებს და შეინარჩუნონ შესრულება სხვადასხვა ამოცანებისა და მომხმარებლის საჭიროებებისთვის, გადამწყვეტია მათი გრძელვადიანი წარმატებისთვის.

ქვედა ხაზი

Large Action Models (LAMs) ჩნდება, როგორც მნიშვნელოვანი ინოვაცია AI-ში, რომელიც გავლენას ახდენს არა მხოლოდ მოწყობილობების ურთიერთქმედებებზე, არამედ უფრო ფართო ინდუსტრიულ აპლიკაციებზე. Rabbit AI-ს R1-ის მიერ დემონსტრირებული და Siri-თან ერთად Apple-ის მიღწევებში შესწავლილი, LAM-ები ქმნიან საფუძველს უფრო ინტერაქტიული და ინტუიციური AI სისტემებისთვის. ეს მოდელები მიზნად ისახავს გაზარდოს ეფექტურობა და პერსონალიზაცია სხვადასხვა სექტორებში, როგორიცაა მომხმარებელთა მომსახურება, ჯანდაცვა და ფინანსები.

თუმცა, LAM-ების დანერგვას თან ახლავს გამოწვევები, მათ შორის მონაცემთა კონფიდენციალურობის შეშფოთება, ეთიკური საკითხები, ინტეგრაციის სირთულე და მასშტაბურობა. ამ საკითხების განხილვა აუცილებელია, რადგან ჩვენ მივდივართ LAM ტექნოლოგიების უფრო ფართო გამოყენებისკენ, რომლის მიზანია მათი შესაძლებლობების პასუხისმგებლობით და ეფექტიანად გამოყენება. რამდენადაც LAM-ები აგრძელებენ განვითარებას, მათი პოტენციალი ციფრული ურთიერთქმედების გარდაქმნისთვის რჩება მნიშვნელოვანი, რაც ხაზს უსვამს მათ მნიშვნელობას ხელოვნური ინტელექტის მომავალ ლანდშაფტში.