Инструменты ИИ 101
За пределами ChatGPT; Агент ИИ: новый мир работников
Благодаря достижениям в области глубокого обучения, обработки естественного языка (НЛП) и искусственного интеллекта мы переживаем период, когда агенты искусственного интеллекта могут составлять значительную часть глобальной рабочей силы. Эти агенты искусственного интеллекта, превосходящие чат-боты и голосовые помощники, формируют новую парадигму как для отраслей, так и для нашей повседневной жизни. Но что на самом деле значит жить в мире, дополненном этими «рабочими»? Эта статья глубоко погружается в эту развивающуюся ситуацию, оценивая последствия, потенциал и проблемы, которые ждут впереди.
Краткий обзор: эволюция работников искусственного интеллекта
Прежде чем понять грядущую революцию, крайне важно признать эволюцию, движимую искусственным интеллектом, которая уже произошла.
- Традиционные вычислительные системы: Путь начался с базовых вычислительных алгоритмов. Эти системы могли решать заранее определенные задачи, используя фиксированный набор правил.
- Чат-боты и ранние голосовые помощники: По мере развития технологий развивались и наши интерфейсы. Такие инструменты, как Siri, Cortana и ранние чат-боты, упрощали взаимодействие пользователя с искусственным интеллектом, но имели ограниченное понимание и возможности.
- Нейронные сети и глубокое обучение: Нейронные сети стали поворотным моментом, имитируя функции человеческого мозга и развиваясь на основе опыта. Методы глубокого обучения еще больше улучшили эту ситуацию, позволив усовершенствовать распознавание изображений и речи.
- Трансформеры и продвинутые модели НЛП: Внедрение архитектур-трансформеров произвело революцию в сфере НЛП. Такие системы, как ChatGPT OpenAI, BERT и T5 позволили совершить прорыв в общении человека и ИИ. Благодаря глубокому пониманию языка и контекста эти модели могут вести содержательные беседы, писать контент и отвечать на сложные вопросы с беспрецедентной точностью.
Познакомьтесь с ИИ-агентом: больше, чем просто разговор
Сегодняшние ИИ-ландшафт намекает на нечто более обширное, чем инструменты для общения. Агенты ИИ, помимо простых функций чата, теперь могут выполнять задачи, учиться на опыте своей среды, принимать решения и даже проявлять творческий подход. Они не просто отвечают на вопросы; они решают проблемы.
Традиционные модели программного обеспечения работали по четкому пути. Заинтересованные стороны выразили цель менеджерам по программному обеспечению, которые затем разработали конкретный план. Инженеры реализовали бы этот план с помощью строк кода. Эта «устаревшая парадигма» функциональности программного обеспечения была четко выражена и включала множество человеческих вмешательств.
Однако агенты ИИ действуют по-другому. Агент:
- Имеет цели оно стремится достичь.
- Может взаимодействовать с его охрана окружающей среды.
- Формулирует план на основе этих наблюдений достичь своей цели.
- Принимает необходимые действия, корректировка своего подхода основанное на изменении состояния окружающей среды.
Что действительно отличает агентов ИИ от традиционных моделей, так это их способность автономно создавать пошаговый план для достижения цели. По сути, если раньше план предлагал программист, то сегодняшние агенты ИИ прокладывают свой курс.
Рассмотрим повседневный пример. В традиционном программном обеспечении программа уведомляет пользователей о просроченных задачах на основе заранее определенных условий. Разработчики установят эти условия на основе спецификаций, предоставленных менеджером по продукту.
В парадигме ИИ-агента агент сам определяет, когда и как уведомить пользователя. Он оценивает среду (привычки пользователя, состояние приложения) и определяет наилучший курс действий. Таким образом, процесс становится более динамичным, более сиюминутным.
ChatGPT ознаменовал отход от традиционного использования благодаря интеграции плагинов, что позволило ему использовать внешние инструменты для выполнения нескольких запросов. Это стало ранним проявлением концепции агента. Если мы рассмотрим простой пример: пользователь, запрашивающий погоду в Нью-Йорке, ChatGPT, используя плагины, может взаимодействовать с внешним API погоды, интерпретировать данные и даже корректировать курс на основе полученных ответов.
Текущий ландшафт агентов ИИ
Агенты ИИ, в том числе Auto-GPT, AgentGPT и BabyAGI, открывают новую эру в обширной вселенной ИИ. Пока ChatGPT популяризировался Генеративный ИИ требуя участия человека, идея агентов ИИ заключается в том, чтобы позволить ИИ функционировать независимо, направляясь к целям практически без вмешательства человека. Этот преобразующий потенциал был подчеркнут стремительным взлетом Auto-GPT, получившим более 107,000 XNUMX звезд на GitHub всего за шесть недель после его создания, что является беспрецедентным ростом по сравнению с устоявшимися проектами, такими как пакет для анализа данных «Pandas».
Агенты ИИ против ChatGPT
Многие продвинутые агенты искусственного интеллекта, такие как Auto-GPT и BabyAGI, используют архитектуру GPT. Их основная задача — свести к минимуму необходимость вмешательства человека при выполнении задач ИИ. Описательные термины, такие как «GPT в цикле», характеризуют работу таких моделей, как AgentGPT и BabyAGI. Они работают в итеративных циклах, чтобы лучше понимать запросы пользователей и совершенствовать результаты. Между тем, Auto-GPT расширяет границы, включая доступ к Интернету и возможности выполнения кода, что значительно расширяет возможности решения проблем.
Инновации в ИИ-агентах
- Долгосрочная память: Традиционные LLM имеют ограниченную память, сохраняя только недавние сегменты взаимодействий. Для комплексных задач крайне важно вспомнить весь разговор или даже предыдущие. Чтобы преодолеть эту проблему, агенты ИИ внедрили рабочие процессы, преобразовывая текстовые разговоры в числовые массивы, предлагая решение проблемы ограничений памяти.
- Возможности просмотра веб-страниц: Чтобы быть в курсе последних событий, Auto-GPT оснащен возможностями просмотра с использованием API поиска Google. Это вызвало споры в сообществе ИИ относительно объема знаний ИИ.
- Рабочий код: Помимо генерации кода, Auto-GPT может выполнять коды как оболочки, так и Python. Эта беспрецедентная возможность позволяет ему взаимодействовать с другим программным обеспечением, тем самым расширяя сферу его применения.
На диаграмме визуализирована архитектура системы искусственного интеллекта, основанной на модели большого языка и агентах.
- входные: Система получает данные из различных источников: прямые команды пользователя, структурированные базы данных, веб-контент и датчики окружающей среды, работающие в режиме реального времени.
- LLM и агенты: По сути, LLM обрабатывает эти входные данные, сотрудничая со специализированными агентами, такими как
Auto-GPTдля цепочки мыслей,AgentGPTдля веб-задач,BabyAGIдля действий, специфичных для задачи, иHuggingGPTдля командной обработки. - Выходы: после обработки информация преобразуется в удобный для пользователя формат, а затем передается на устройства, которые могут воздействовать на внешнюю среду или влиять на нее.
- Компоненты памяти: Система сохраняет информацию как на временной, так и на постоянной основе через краткосрочные кэши и долгосрочные базы данных.
- Окружающая среда: Это внешняя сфера, которая влияет на датчики и на которую влияют действия системы.
Расширенные агенты искусственного интеллекта: Auto-GPT, BabyAGI и другие.
AutoGPT и AgentGPT
АвтоGPT, детище, выпущенное на GitHub в марте 2023 года, представляет собой гениальное приложение на основе Python, использующее возможности GPT, преобразующей генеративной модели OpenAI. Что отличает Auto-GPT от своих предшественников, так это его автономность: он предназначен для выполнения задач с минимальным участием человека и обладает уникальной способностью самостоятельно инициировать подсказки. Пользователям просто нужно определить общую цель, и Auto-GPT создает необходимые подсказки для достижения этой цели, что делает его потенциально революционным скачком к настоящему искусственному общему интеллекту (AGI).
Благодаря функциям, охватывающим подключение к Интернету, управление памятью и возможности хранения файлов с использованием GPT-3.5, этот инструмент способен решать широкий спектр задач: от обычных, таких как составление электронной почты, до сложных задач, которые обычно требуют гораздо большего участия человека.
С другой стороны, АгентGPT, также созданный на базе GPT, представляет собой ориентированный на пользователя интерфейс, для настройки и использования которого не требуется обширных знаний в области кодирования. AgentGPT позволяет пользователям определять цели ИИ, которые затем разбивается на управляемые задачи.
Пользовательский интерфейс агентаGPT
Кроме того, AgentGPT отличается своей универсальностью. Дело не ограничивается созданием чат-ботов. Платформа расширяет свои возможности для создания разнообразных приложений, таких как боты Discord, и даже легко интегрируется с Auto-GPT. Такой подход гарантирует, что даже те, у кого нет обширного опыта программирования, смогут выполнять такие задачи, как полностью автономное кодирование, генерация текста, языковой перевод и решение проблем.
Лангчейн представляет собой структуру, которая объединяет модели большого языка (LLM) с различными инструментами и использует агентов, часто воспринимаемых как «боты», для определения и выполнения конкретных задач путем выбора подходящего инструмента. Эти агенты легко интегрируются с внешними ресурсами, а векторная база данных в LangChain хранит неструктурированные данные, что облегчает быстрый поиск информации для LLM.
BabyAGI
Тогда есть BabyAGI, упрощенный, но мощный агент. Чтобы понять возможности BabyAGI, представьте себе менеджера цифровых проектов, который автономно создает, организует и выполняет задачи, уделяя особое внимание заданным целям. В то время как большинство платформ, управляемых искусственным интеллектом, ограничены заранее подготовленными знаниями, BabyAGI выделяется своей способностью адаптироваться и учиться на собственном опыте. Он обладает глубокой способностью различать обратную связь и, как и люди, принимать решения методом проб и ошибок.
Примечательно, что основная сила BabyAGI заключается не только в ее адаптивности, но и в умении запускать код для конкретных целей. Он отлично подходит для сложных областей, таких как торговля криптовалютами, робототехника и автономное вождение, что делает его универсальным инструментом во множестве приложений.
https://yoheinakajima.com/task-driven-autonomous-agent-utilizing-gpt-4-pinecone-and-langchain-for-diverse-applications/
Этот процесс можно разделить на три агента:
- Агент исполнения: Ядро системы, этот агент использует API OpenAI для обработки задач. Учитывая цель и задачу, он запрашивает API OpenAI и получает результаты задачи.
- Агент создания задач: Эта функция создает новые задачи на основе предыдущих результатов и текущих целей. Запрос отправляется в API OpenAI, который затем возвращает потенциальные задачи, организованные в виде списка словарей.
- Агент приоритезации задач: Заключительный этап включает в себя последовательность задач в зависимости от приоритета. Этот агент использует API OpenAI для изменения порядка задач, гарантируя, что наиболее важные из них будут выполняться в первую очередь.
В сотрудничестве с языковой моделью OpenAI BabyAGI использует возможности Pinecone для хранения и извлечения контекстно-ориентированных результатов задач.
Ниже приведена демонстрация использования BabyAGI. эту ссылку.
Для начала вам понадобится действительный ключ OpenAPI. Для удобства доступа в пользовательском интерфейсе есть раздел настроек, в который можно ввести ключ OpenAPI. Кроме того, если вы хотите управлять затратами, не забудьте установить ограничение на количество итераций.
Настроив приложение, я провел небольшой эксперимент. Я разместил в BabyAGI подсказку: «Создайте краткую ветку твита, посвященную пути личностного роста, затрагивая вехи, проблемы и преобразующую силу непрерывного обучения».
BabyAGI ответила хорошо продуманным планом. Это был не просто общий шаблон, а всеобъемлющая дорожная карта, которая указывала на то, что лежащий в основе ИИ действительно понял нюансы запроса.
Deepnote AI второй пилот
Deepnote AI второй пилот меняет динамику исследования данных в блокнотах. Но что отличает его?
По своей сути Deepnote AI призван улучшить рабочий процесс специалистов по обработке данных. В тот момент, когда вы даете элементарную инструкцию, ИИ начинает действовать, разрабатывая стратегии, выполняя SQL-запросы, визуализируя данные с помощью Python и четко представляя свои выводы.
Одной из сильных сторон Deepnote AI является его полное понимание вашего рабочего пространства. Понимая схемы интеграции и файловые системы, он идеально согласовывает свои планы выполнения с организационным контекстом, гарантируя, что его идеи всегда актуальны.
Интеграция ИИ с ноутбуками создает уникальную петлю обратной связи. Он активно оценивает выходные данные кода, делая его способным к самокоррекции и гарантируя, что результаты соответствуют поставленным целям.
Deepnote AI отличается прозрачностью операций и дает четкое представление о своих процессах. Переплетение кода и результатов гарантирует, что его действия всегда подотчетны и воспроизводимы.
CAMEL
CAMEL — это структура, которая призвана способствовать сотрудничеству между агентами ИИ, стремясь к эффективному выполнению задач при минимальном человеческом надзоре.
https://github.com/camel-ai/camel
Он делит свою деятельность на два основных типа агентов:
- Пользовательский агент AI дает инструкции.
- Агент AI Assistant выполняет задачи на основе предоставленных директив.
Одно из стремлений CAMEL — разгадать тонкости мыслительных процессов ИИ, стремясь оптимизировать синергию между несколькими агентами. Благодаря таким функциям, как ролевые игры и начальные подсказки, он обеспечивает плавное согласование задач ИИ с целями человека.
Моделирование мира Дикого Запада: жизнь в искусственном интеллекте
Созданный на основе таких идей, как программное обеспечение Unity, и адаптированный для Python, Моделирование мира Дикого Запада — это шаг к моделированию и оптимизации сред, в которых взаимодействуют несколько агентов ИИ, почти как в цифровом обществе.
Генеративные агенты
Эти агенты — не просто цифровые сущности. Они имитируют правдоподобное человеческое поведение: от повседневной жизни до сложных социальных взаимодействий. Их архитектура расширяет большую языковую модель для хранения опыта, его анализа и использования для динамического планирования поведения.
Интерактивная песочница Westworld, напоминающая The Sims, оживляет город, населенный генеративными агентами. Здесь пользователи могут взаимодействовать, наблюдать и направлять этих агентов в течение дня, наблюдая за возникающим поведением и сложной социальной динамикой.
Моделирование мира Дикого Запада иллюстрирует гармоничное сочетание вычислительного мастерства и человеческих сложностей. Объединив обширные языковые модели с динамическими симуляциями агентов, он прокладывает путь к созданию опыта ИИ, поразительно неотличимого от реальности.
Заключение
Агенты ИИ могут быть невероятно универсальными, они формируют отрасли, изменяют рабочие процессы и позволяют совершать поступки, которые когда-то казались невозможными. Но, как и все новаторские инновации, они не лишены недостатков.
Хотя у них есть возможность изменить саму ткань нашего цифрового существования, эти агенты по-прежнему сталкиваются с определенными проблемами, некоторые из которых являются врожденными человеческими, такими как понимание контекста в тонких сценариях или решение проблем, которые лежат за пределами их обученных наборов данных.
В следующей статье мы углубимся в AutoGPT и GPT Engineer, рассмотрим, как их настроить и использовать. Кроме того, мы рассмотрим причины, по которым эти ИИ-агенты иногда дают сбои, например, попадание в петли и другие проблемы. Так что следите за обновлениями!
