Visiems, kurie kažkaip su ja nesusidūrė – tai tikriausiai mažai tikėtina, nes „ChatGPT“ yra greičiausiai auganti programa iš visų – štai trumpa santrauka:

LLM yra programinės įrangos algoritmai, parengti naudojant didžiulius teksto duomenų rinkinius, leidžiančius jiems suprasti žmonių kalbą ir reaguoti į ją labai tikrovišku būdu.

Geriausiai žinomas pavyzdys yra „ChatGPT“, pokalbių roboto sąsaja, kurią maitina GPT-4 LLM, kuri užvaldė pasaulį. ChatGPT gali kalbėti kaip žmogus ir kurti viską nuo tinklaraščio įrašų, laiškų ir el. laiškų iki grožinės literatūros, poezijos ir net kompiuterio kodo.

Kad ir kaip įspūdinga, iki šiol LLM buvo apribotas vienu svarbiu būdu. Jie paprastai sugeba atlikti tik vieną užduotį, pvz., atsakyti į klausimą arba sukurti teksto fragmentą, prieš prašydami daugiau žmonių sąveikos (vadinamieji raginimai).

Tai reiškia, kad jie ne visada puikiai atlieka sudėtingesnes užduotis, kurioms reikalingos kelių žingsnių instrukcijos arba kurios remiasi išoriniais kintamaisiais.

Įeina Automatinis GPT – Technologija, kuri bando įveikti šią kliūtį paprastu sprendimu. Kai kas mano, kad tai gali būti kitas žingsnis dirbtinio intelekto „šventojo gralio“ link – bendro ar stipraus dirbtinio intelekto sukūrimo.

Pirmiausia pažiūrėkime, ką tai reiškia:

Stiprus AI prieš silpną AI

Paprastai sukurtos atlikti vieną užduotį, esamos AI programos tampa vis geresnės, nes į jas patenka daugiau duomenų. Kai kurie pavyzdžiai apima vaizdų analizę, kalbų vertimą arba savarankiškų transporto priemonių navigaciją. Dėl šios priežasties jie kartais vadinami „specializuotu AI“, „siauru AI“ arba „silpnu AI“.

Apibendrintas dirbtinis intelektas yra toks, kuris teoriškai gali atlikti daugybę skirtingų užduočių, net ir tas, kurioms jis iš pradžių nebuvo sukurtas, kaip ir iš prigimties protingas subjektas (pvz., žmogus). Jis kartais vadinamas „stipriu dirbtiniu intelektu“ arba „dirbtiniu bendruoju intelektu“ (AGI).

Galbūt DI tradiciškai galvojome, kai įsivaizdavome, kaip AI atrodys tais laikais, kai mašininis mokymasis ir gilus mokymasis praėjusio dešimtmečio pradžioje silpną / siaurą DI pavertė kasdiene realybe. Pagalvokite apie mokslinę fantastiką su dirbtiniu intelektu, maitinamu robotų, tokių kaip Data in Star Trek, kurie gali padaryti viską, ką gali padaryti žmogus.

Taigi, kas yra automatinis GPT?

Paprasčiausias būdas tai pažvelgti yra tai, kad Auto-GPT gali atlikti sudėtingesnius, kelių žingsnių veiksmus nei esamos programos, kuriose veikia LLM, sukurdamas savo raginimus ir grąžindamas juos sau, sukurdamas kilpą.

Štai vienas iš būdų apie tai pagalvoti: norint, kad tokios programos, kaip „ChatGPT“ būtų kuo geriau, reikia gerai apgalvoti, kaip formuluojate jai užduodamus klausimus. Taigi kodėl gi neleisti programai pačiai sukurti klausimo? Ir kol jis tai daro, taip pat paprašykite jo paklausti, koks turėtų būti kitas žingsnis – kaip tai turėtų būti padaryta… ir tt, kurdami kilpą, kol darbas bus atliktas.

Jis veikia suskaidydamas didesnę užduotį į mažesnes papildomas užduotis, o tada sukasi nepriklausomus Auto-GPT egzempliorius. Pirminis egzempliorius veikia kaip savotiškas „projekto vadovas“, koordinuojantis visą atliktą darbą ir sujungiantis jį į galutinį rezultatą.

„Auto-GPT“ ne tik naudoja GPT-4 sakiniams ir prozai kurti pagal ištirtą tekstą, bet ir gali naršyti internete ir įtraukti ten rastą informaciją į savo skaičiavimus ir išvestį. Šiuo požiūriu jis labai panašus į naująją GPT-4 palaikytą „Microsoft“ paieškos variklio „Bing“ versiją. Jis taip pat turi geresnę atmintį nei ChatGPT, todėl gali kurti ir įsiminti ilgesnes komandų eilutes.

Auto-GPT yra atvirojo kodo programa, kuri naudoja GPT-4 ir kurią sukūrė vienas asmuo Toranas Bruce’as Richardsas. Richardsas Jis pasakė Jis buvo įkvėptas jį sukurti, nes tradiciniai dirbtinio intelekto modeliai, „nors jie yra galingi, dažnai sunkiai prisitaiko prie užduočių, kurioms reikia ilgalaikio planavimo, arba negali savarankiškai tobulinti savo metodų, pagrįstų atsiliepimais realiuoju laiku“.

Tai viena iš programų, vadinamų pasikartojančiomis AI agentais, klasės, nes jos turi galimybę savarankiškai panaudoti gautus rezultatus, kad generuotų naujus raginimus ir sujungtų šias operacijas, kad atliktų sudėtingas užduotis.

Kitas toks veiksnys yra KūdikisAGIkurį sukūrė rizikos kapitalo investicinės įmonės partneris, siekdamas padėti jam atlikti kasdienes užduotis, kurios buvo per sudėtingos tokiam dalykui kaip „ChatGPT“, pavyzdžiui, tyrinėti naujas technologijas ir įmones.

Kokios yra kai kurios Auto-GPT ir AI agentų programos?

Nors tokios programos kaip „ChatGPT“ išpopuliarėjo dėl savo gebėjimo generuoti kodą, jos paprastai būna gana ribotos programuojant ir kuriant palyginti paprastas ir trumpas programas. Auto-GPT ir galbūt kiti panašiai veikiantys AI agentai gali būti naudojami kuriant programinės įrangos programas nuo pradžios iki pabaigos.

„Auto-GPT“ taip pat gali padėti įmonėms savarankiškai padidinti savo grynąją vertę, nagrinėdama savo veiklą ir pateikdama protingas rekomendacijas bei įžvalgas, kaip jas pagerinti.

Kitaip nei „ChatGPT“, ji taip pat turi prieigą prie interneto, o tai reiškia, kad galite paprašyti atlikti rinkos tyrimą arba atlikti kitas panašias užduotis, pavyzdžiui, „rasti geriausią golfo lazdų rinkinį iki 500 USD“.

Viena labai paini užduotis yra „sunaikinti žmoniją– ir pirmoji užduotis, kurią ji išsikėlė sau, buvo pradėti tyrinėti visų laikų galingiausius atominius ginklus. Kadangi jos darbas vis dar apsiribojo scenarijaus kūrimu, jo kūrėjas patikina, kad iš tikrųjų to toli nepavyks pasiekti. atliekant šią užduotį — Tikėkimės.

Taip pat akivaizdu, kad „Auto-GPT“ gali būti naudojamas tobulinti save – jo kūrėjas teigia, kad gali generuoti, vertinti, peržiūrėti ir išbandyti savo kodo atnaujinimus, kurie gali padaryti jį pajėgesnį ir efektyvesnį.

Jis netgi galėtų būti panaudotas kuriant geresnę LLM, kuri galėtų tapti būsimų AI agentų pagrindu Paspartinkite modelio kūrimo procesą.

Ką tai galėtų reikšti dirbtinio intelekto ateičiai?

Nuo tada, kai pradėjo atsirasti generatyvios AI programos, buvo aišku, kad esame tik labai ilgos kelionės pradžioje, kalbant apie tai, kaip AI vystysis ir paveiks mūsų gyvenimą bei visuomenę.

Ar Auto-GPT ir kiti tarpiniai serveriai, kurie vadovaujasi tais pačiais principais, yra kitas šios kelionės žingsnis? Tikrai atrodo tikėtina. Bent jau galime tikėtis, kad dirbtinio intelekto įrankiai, leidžiantys atlikti daug sudėtingesnes užduotis, nei gali atlikti palyginti paprasti dalykai, kuriuos gali atlikti ChatGPT, pradės populiarėti.

Netrukus pamatysime, kad dirbtinio intelekto išvestis yra kūrybiškesnė, sudėtingesnė, įvairesnė ir naudingesnė nei paprastas tekstas ir vaizdai, prie kurių esame įpratę. Galiausiai šie dalykai turės didesnį poveikį mūsų darbo, žaidimo ir bendravimo būdui.

Kitas galimas teigiamas poveikis yra mažesnės LLM (ir kitos su mašininiu mokymusi susijusios veiklos) sukūrimo sąnaudos ir poveikis aplinkai, nes pasikartojantys ir nepriklausomi AI agentai randa būdų, kaip procesą padaryti efektyvesnį.

Tačiau taip pat turime nepamiršti, kad savaime tai tikrai neišsprendžia jokių problemų, susijusių su generatyviniu AI. Šie kintamieji apima (gerai tariant) jos gaminamos produkcijos tikslumą, galimą piktnaudžiavimą intelektinės nuosavybės teisėmis ir galimybę jį panaudoti šališkam ar žalingam turiniui skelbti. Tiesą sakant, sukūrus ir vykdant daug dirbtinio intelekto procesų, kad būtų galima atlikti didesnes užduotis, šios problemos gali padaugėti.

Galimos problemos tuo nesibaigia – tai padarė žinomas AI ekspertas ir filosofas Nickas Bostromas Jis pasakė neseniai Jis mano, kad naujesnės kartos DI valdomi pokalbių robotai (pvz., GPT-4) pradeda rodyti jausmų požymius. Tai gali sukurti visiškai naują etinę kliūtį, jei mes, kaip visuomenė, planuojame pradėti juos kurti ir įgyvendinti dideliu mastu.

Sek mane Twitter arba linkedin. Atsipirkimas už mane Interneto svetainė ar kai kurie kiti mano darbai čia.