BIZIT plus

Auto-GPT: snažan AI alat koji nadmašuje ChatGPT

Kao i mnogi ljudi, možda ste nedavno bili oduševljeni mogućnošću ChatGPT-a i drugih velikih jezičkih modela kao što su novi Bing ili Google-ov Bard.

PCPress.rs Image

Za sve koji na neki način nisu naišli na njih, što je malo verovatno pošto je ChatGPT kako se navodi najbrže rastuća aplikacija svih vremena, evo kratkog rezimea:

Veliki jezički modeli to jest Large language models (LLM) su softverski algoritmi obučeni na ogromnim tekstualnim skupovima podataka, omogućavajući im da razumeju i reaguju na ljudski jezik na veoma realističan način.

Najpoznatiji primer je ChatGPT, interfejs za ćaskanje koji pokreće GPT-4 LLM, koji je iznenada okupirao pažnju čitavog sveta. ChatGPT je u stanju da razgovara kao čovek i generiše sve, od blog postova, pisama i mejlova do proze, fikcije, poezije, pa čak i kompjuterskog koda.

Koliko god da su impresivni, do sada, LLM su bili ograničeni na jedan značajan način: obično su u stanju da završe samo jedan zadatak, kao što je odgovaranje na pitanje ili generisanje teksta, pre nego što zahtevaju više ljudske interakcije (poznate kao prompt-ovi).

To znači da nisu uvek odlični u komplikovanijim zadacima za koje su potrebna uputstva u više koraka ili zavise od spoljnih promenljivih.

Tu stupa na scenu Auto-GPT – tehnologija koja pokušava da prevaziđe ovu prepreku jednostavnim rešenjem. Neki veruju da bi to mogao biti čak i sledeći korak ka Svetom gralu veštačke inteligencije – stvaranju opšte ili jake veštačke inteligencije, General AI.

PCPress.rs Image

Hajde da prvo pogledamo šta to znači:

Jaka AI naspram slabe AI

Trenutne AI aplikacije su obično dizajnirane za obavljanje jednog zadatka, postajući sve bolje u tome kako dobijaju više podataka. Neki primeri uključuju analizu slika, prevođenje jezika ili navigaciju autonomnim vozilima. Zbog toga se ponekad nazivaju specijalizovanim AI ili slabim AI.

Generalizovana AI je ona koja je teoretski sposobna da izvrši mnogo različitih vrsta zadataka, čak i onih za koje nije prvobitno stvorena, na isti način kao što to može prirodno inteligentni entitet (kao što je čovek). Ponekad se to naziva jaka AI ili artificial general intelligence – AGI (veštačka opšta inteligencija).

Pročitajte i:  AI kao direktor kompanije?

AGI je možda ono o čemu smo tradicionalno razmišljali kada smo zamišljali kako će AI izgledati u danima pre nego što su mašinsko učenje i duboko učenje učinili da slaba AI postane svakodnevica negde početkom prethodne decenije. Zamislite AI iz naučne fantastike koju su demonstrirali roboti poput Data lika iz Zvezdanih staza, koji može da uradi skoro sve što ljudsko biće može.

Dakle, šta je Auto-GPT?

Najjednostavniji način da se objasni je da je Auto-GPT u stanju da sprovede složenije procedure u više koraka od postojećih LLM aplikacija tako što kreira sopstvene upite i vraća ih sebi, stvarajući petlju.

Evo jednog načina razmišljanja o tome: za postizanje najboljih rezultata iz aplikacije kao što je ChatGPT potrebno je pažljivo razmišljanje o načinu na koji formulišete pitanja koja joj postavljate. Međutim, zašto ne dozvoliti aplikaciji da sama postavi pitanje? I dok je na tom koraku, takođe da postavi pitanje šta bi trebalo da bude sledeći korak, i kako bi to trebalo da se reši, i tako u krug, stvarajući petlju dok se zadatak ne izvrši.

Zapravo funkcioniše tako što deli veći zadatak na manje podzadatke, a zatim izdvaja nezavisne Auto-GPT instance da bi radio na njima. Originalna instanca deluje kao neka vrsta menadžera projekta, koordiniše sav obavljeni posao i sastavlja ga u gotov rezultat.

Osim što koristi GPT-4 za konstruisanje rečenica na osnovu teksta koji je proučavao, Auto-GPT je sposoban da pretražuje internet i uključuje informacije koje tamo pronađe u svoje proračune i izlazne informacije. U tom pogledu, sličniji je novoj verziji Microsoft-ovog Bing pretraživača sa omogućenom GPT-4. Takođe ima bolju memoriju od ChatGPT-a, tako da može da konstruiše i pamti duže lance komandi.

Auto-GPT je aplikacija otvorenog koda koja koristi GPT-4, a kreirao ju je Toran Bruce Richards. Richards je rekao da je bio inspirisan da razvije Auto-GPT jer tradicionalni modeli veštačke inteligencije, „iako su moćni, često se bore da se prilagode zadacima koji zahtevaju dugoročno planiranje ili nisu u stanju da autonomno preciziraju svoje pristupe zasnovane na povratnim informacijama u realnom vremenu“.

Pročitajte i:  OpenAI ne može da registruje „GPT“

To je jedna od klase aplikacija koje se nazivaju rekurzivnim AI agentima jer imaju mogućnost da autonomno koriste rezultate koje generišu za kreiranje novih upita, povezujući ove operacije zajedno kako bi završili složene zadatke.

Koje su neke od primena Auto-GPT i AI agenata?

Dok su aplikacije, kao što je ChatGPT, postale poznate po svojoj sposobnosti da generišu kod, obično su ograničene na relativno kratko i jednostavno programiranje i dizajn softvera. Auto-GPT, i potencijalno drugi AI agenti koji rade na sličan način, mogu se koristiti za razvoj softverskih aplikacija od početka do kraja.

Auto-GPT takođe može da pomogne preduzećima da samostalno povećaju svoju neto vrednost ispitivanjem svojih procesa i davanjem inteligentnih preporuka i uvida o tome kako se oni mogu poboljšati.

Za razliku od ChatGPT-a, on takođe može da pristupi internetu, što znači da možete da ga zamolite da sprovede istraživanje tržišta ili izvrši druge slične zadatke — na primer „pronađi mi najbolji set palica za golf za manje od 500 dolara“.

PCPress.rs Image

Jedan izuzetno disruptivni zadatak koji mu je postavljen je da „uništi čovečanstvo“ – a prvi pod-zadatak koji je sebi dodelio da to uradi bio je da počne istraživanje najmoćnijeg atomskog oružja svih vremena. Pošto je njegov izlaz još uvek ograničen na kreiranje teksta, njegov tvorac nas uverava da zapravo neće stići daleko sa ovim zadatkom – nadamo se.

Auto-GPT takođe može da poboljšava samog sebe – njegov kreator kaže da može da kreira, proceni, pregleda i testira ažuriranja sopstvenog koda koja ga potencijalno mogu učiniti sposobnijim i efikasnijim.

Može se čak koristiti i za kreiranje boljih LLM-ova koji bi mogli da budu osnova budućih AI agenata, ubrzavanjem procesa izrade modela.

Pročitajte i:  Stručnjaci tvrde da će AI unaprediti hakerske napade

Šta bi to moglo značiti za budućnost AI?

Od kada su generativne AI aplikacije počele da se pojavljuju, bilo je jasno da smo tek na početku veoma dugog putovanja, u smislu kako će AI evoluirati i uticati na naše živote i društvo.

Da li su Auto-GPT i drugi agenti koji slede iste principe sledeći korak na tom putu? Svakako izgleda tako. U najmanju ruku, možemo očekivati da će AI alati koji nam omogućavaju da obavljamo daleko složenije zadatke od relativno jednostavnih stvari koje ChatGPT može da uradi, početi da postaju uobičajeni.

Uskoro ćemo početi da vidimo kreativniji, sofisticiraniji, raznovrsniji i korisniji output veštačke inteligencije od jednostavnog teksta i slika na koje smo navikli. Ovo će bez sumnje na kraju imati još veći uticaj na način na koji radimo, igramo se i komuniciramo.

PCPress.rs Image

Drugi potencijalni pozitivni uticaji uključuju smanjenje troškova i uticaj na životnu sredinu stvaranja LLM-a (i drugih aktivnosti povezanih sa mašinskim učenjem) dok autonomni, rekurzivni AI agenti pronalaze načine da učine proces efikasnijim.

Međutim, takođe moramo uzeti u obzir da samo po sebi ne rešava nijedan od problema povezanih sa generativnom veštačkom inteligencijom. To uključuje promenljivu (da se lepo izrazim) tačnost rezultata koje stvara, potencijal za zloupotrebu prava intelektualne svojine i mogućnost da se ona koristi za širenje pristrasnog ili štetnog sadržaja. U stvari, generisanjem i pokretanjem mnogo više AI procesa kako bi se postigli veći zadaci, to bi potencijalno moglo povećati ove probleme.

Potencijalni problemi tu ne prestaju – eminentni stručnjak za veštačku inteligenciju i filozof Nick Bostrom je nedavno rekao da veruje da najnovija generacija AI chatbot-ova (kao što je GPT-4) čak počinje da pokazuje znake svesnosti. Što bi moglo stvoriti potpuno novu moralnu i etičku dilemu ako kao društvo planiramo da počnemo da ih stvaramo i operacionalizujemo u velikim razmerama.

Izvor: Forbes

Facebook komentari: