Zásadní body
- Úspěch, kterého dosáhl ChatGPT, vedl k rozsáhlým finančním investicím do výzkumu a integrace umělé inteligence (AI). To vytváří bezprecedentní příležitosti a urychluje pokrok v této oblasti.
- Sémantické vyhledávání využívající vektorové databáze představuje revoluci ve vyhledávacích algoritmech. Díky vkládání slov a porozumění sémantice dokáže poskytovat kontextově relevantnější výsledky.
- Vývoj inteligentních agentů a startupů zaměřených na multiagentní systémy směřuje k dosažení plné autonomie. Tyto systémy se snaží překonat současná omezení pomocí mechanismů sebehodnocení, autoregulace a spolupráce mezi jednotlivými agenty.
Ohromný úspěch ChatGPT přiměl všechny technologické firmy k investicím do výzkumu AI a hledání způsobů, jak integrovat umělou inteligenci do svých produktů. Jedná se o situaci, která nemá obdoby, ale je třeba si uvědomit, že vývoj umělé inteligence je teprve na začátku.
Nejde jen o sofistikované chatboty a generátory obrázků. Na obzoru se objevují i další, možná spekulativní, ale nesmírně působivé nástroje umělé inteligence.
Sémantické vyhledávání s vektorovými databázemi
Sémantické vyhledávání se testuje s cílem poskytnout uživatelům relevantnější výsledky. Současné vyhledávače používají algoritmy založené na klíčových slovech. Toto spoléhání na klíčová slova má ale svá omezení, například nepochopení kontextu dotazu, zneužívání optimalizace pro vyhledávače (SEO) a nekvalitní výsledky v případě složitějších dotazů.
Na rozdíl od tradičních vyhledávacích algoritmů sémantické vyhledávání využívá vkládání slov a sémantické mapování. Díky tomu porozumí kontextu dotazu a následně poskytne odpovídající výsledky. Sémantické vyhledávání tedy nehledá jen shodu s klíčovými slovy, ale poskytuje výsledky na základě sémantiky a významu dotazu.
Koncept sémantického vyhledávání není nový. Nicméně, implementace této funkce pro společnosti bývá náročná z hlediska času a výpočetních zdrojů.
Řešením je mapování vektorových vkládání a jejich uložení do rozsáhlé vektorové databáze. Tím se výrazně snižují nároky na výpočetní výkon a zrychlují se výsledky vyhledávání díky omezení na nejdůležitější informace.
Velké technologické firmy a startupy, jako jsou Pinecone, Redis a Milvus, nyní investují do vektorových databází s cílem umožnit sémantické vyhledávání v systémech doporučování, vyhledávačích, systémech pro správu obsahu a chatbotech.
Demokratizace AI
Ačkoliv to není nutně technický pokrok, několik velkých technologických firem se soustředí na demokratizaci AI. Modely umělé inteligence s otevřeným zdrojovým kódem se nyní trénují a poskytují organizacím s volnějšími licencemi, aby je mohly používat a dále dolaďovat.
Wall Street Journal informuje, že společnost Meta nakupuje akcelerátory AI Nvidia H100 s cílem vyvinout AI, která bude konkurovat modelu GPT-4 od OpenAI.
V současnosti není veřejně dostupný žádný jazykový model (LLM), který by se vyrovnal výkonu GPT-4. Avšak Meta slibuje konkurenceschopný produkt s tolerantnější licencí. To by mohlo společnostem konečně umožnit ladit výkonný LLM bez obav z odhalení obchodních tajemství a citlivých dat.
AI agenty a Multi-Agent Startupy
Pracuje se na několika experimentálních projektech pro vývoj agentů umělé inteligence, kteří k dosažení určitého cíle nevyžadují téměř žádné instrukce. Možná si vzpomínáte na koncepty AI agentů z nástroje Auto-GPT, který automatizuje jeho vlastní akce.
Cílem je, aby agent dosáhl plné autonomie díky neustálému sebehodnocení a sebekorekci. Pracovní koncept spočívá v tom, že agent se v každém kroku zamýšlí nad akcí, kterou má provést, způsobu jejího provedení, zjištěných chybách a možnostech zlepšení.
Problémem je, že stávající modely používané v AI agentech mají omezené sémantické porozumění. To vede k tomu, že agenti generují nepravdivé informace, což je uvězňuje v nekonečné smyčce sebehodnocení a oprav.
Projekty jako MetaGPT Multi-agent Framework se snaží tento problém vyřešit využitím několika AI agentů k omezení generování nepravd. Multiagentní rámce mají simulovat fungování začínající firmy. Každý agent má přidělené role, jako je projektový manažer, designer, programátor a tester. Rozdělením komplexních úkolů na menší a jejich delegováním na různé AI agenty se zvyšuje šance na splnění zadaných cílů.
Tyto rámce jsou ovšem stále v rané fázi vývoje a mnoho problémů je nutné ještě vyřešit. S pokročilejšími modely, lepší AI infrastrukturou a neustálým výzkumem a vývojem je však jen otázkou času, kdy se efektivní AI agenti a multiagentní AI společnosti stanou realitou.
Formování naší budoucnosti s pomocí AI
Velké společnosti a startupy masivně investují do výzkumu a vývoje AI a její infrastruktury. Můžeme očekávat, že budoucnost generativní umělé inteligence přinese lepší přístup k užitečným informacím díky sémantickému vyhledávání, plně autonomním AI agentům a společnostem, a volně dostupným výkonným modelům, které firmy i jednotlivci budou moci využívat a dále rozvíjet.
Kromě vzrušení, které to přináší, je důležité se věnovat etickým otázkám AI, ochraně soukromí uživatelů a odpovědnému vývoji AI systémů a infrastruktur. Pamatujme si, že vývoj generativní AI není jen o vytváření chytřejších systémů, ale také o přetváření našich myšlenek a zodpovědnosti za to, jak technologie používáme.