Искусственный интеллект для людей
В прошлом году концепция генеративного искусственного интеллекта, при котором невидимый ранее контент создается машиной, покорила мир технологий, представив Stable Diffusion и Midjourney, две генеративные художественные модели, которые воспринимают описательный текст как вводить и создавать безумно крутые арты. (Хотя с несколько тревожной способностью выводить депрессивные, фантастические произведения.)
Быстро следуя по их стопам, компания OpenAI, основанная экстраординарным человеком из Силиконовой долины Сэмом Альтманом, выпустила долгожданный ChatGPT, чат-бот с искусственным интеллектом, обладающий сверхъестественной способностью отвечать на вопросы, генерировать планы, писать код, высказывать свое мнение и вести увлекательные беседы. ответ на вводимые пользователем запросы. Преодолев тест Тьюринга, он был быстро разрекламирован как важный шаг на пути к цели человечества по созданию машин общего искусственного интеллекта (AGI) — тех, которые обладают интеллектом хотя бы на уровне человека — быстро ввергнув сообщество ИИ в безумие разработки, связанной с ChatGPT.
В качестве демонстрации навыков ChatGPT, после того как я сказал мне, что Аристотель предпочел бы искусственный общий интеллект специализированному интеллекту, я спросил его, почему, и он ответил мне следующее:
Однако быстрое использование и исследование пользователями из разных дисциплин выявило ключевой недостаток: его неспособность эффективно специализироваться. Другими словами, это очень хорошо в том, чтобы быть достаточно хорошо во всем.
Вскоре пользователи ChatGPT поняли, что при умелом подходе к написанию подсказок, использовании хорошо разработанных методов и сосредоточении внимания на правильном взаимодействии с ИИ стало возможным сделать ChatGPT лучше. Предоставление ему контекста и ясности оказалось исключительно полезным для получения и формирования качественного ответа. Способность ИИ использовать ваши предыдущие подсказки и свои собственные предыдущие ответы, чтобы направлять будущие ответы — например, ветку чата — сделала это еще более полезным.
Интернет был наводнен руководствами-подсказками, советами по предоставлению контекста ChatGPT и первым наймом в мире как Подсказка. Инженер в ScaleAI. (Anthropic, одна из компаний, занимающихся разработкой AGI, недавно опубликовала вакансию Быстрый инженер/библиотекарь с оплатой до 335 000 долларов!).
Но проблема остается. Для специализированных задач, независимо от того, сколько контекста вам удастся предоставить или как много вы разговариваете с ИИ, чтобы привести его к ответу, часто будет относительно низкая верхняя граница его способности формировать полезные ответы на конкретный вопрос. область знаний, особенно для тех более тонких доменов. По словам сотрудника IBM Грэди Буча: это демонстративно производит чушь в больших масштабах. Кроме того, тратить время на разработку идеальной методологии подсказок или биться головой о стену, пытаясь направить ИИ к полезному ответу, может быть дорого и отнимать много времени.
Ответ на эту проблему постепенно и естественным образом появился в невероятно любопытном сообществе разработчиков ИИ: возьмите ChatGPT или генеративную технологию ИИ в более общем смысле и «настройте» ее для понимания конкретного продукта или специализации. Внезапно у вас появляется мощь GPT с опытом работы в данной области на протяжении всей жизни. И это именно то, что люди начали делать. Существует множество стартапов, онлайн-инструментов и учебных пособий, которые превращают генеративный ИИ во что-то с специализацией предметной области.
От онлайн-инструментов, которые подводят итоги собраний, до ботов, которые пишут твиты в вашем собственном личном стиле, до юридических консультантов, отмечающих несоответствия в документах УИ strong>, коммерческий и простой в использовании рынок наводнен невероятно полезными инструментами, которые используют технологию генеративного искусственного интеллекта — или непосредственно ChatGPT — в качестве основы и превращают ее во что-то, что очень хорошо в чем-то очень конкретно.
И инвесторам это нравится. Рассмотрим Scenario, стартап, специализирующийся на использовании ИИ для создания игрового искусства, который только что получил финансирование в размере 6 млн долларов от 8 различных инвесторов. Они добавили отлаженную технологию поверх существующих крупных генеративных моделей, демонстрируя себя как прекрасный пример разработки, ориентированной на предметную область. Пользователи могут загружать примеры в своем стиле, а ИИ может создавать сотни оригинальных продуктов подобного типа — от изображений пейзажей до персонажей, готовых отправиться в футуристический бой. Соучредитель Эммануэль Де Мэтр объяснил TechCrunch, что проблема с текущим состоянием заключается в применении технологии, а не самой технологии. Это говорит о том, что процесс специализации — это путь к предоставлению реальных приложений ИИ более широкому населению.
Но, конечно, само по себе наличие разделения технологии на разные области специализации полностью отрицает идею общего интеллекта.
Внедрение искусственного предметного интеллекта (ADI) — процесс использования машины или технологии общего интеллекта в качестве корня, что позволяет многим ветвям специализированных технологий вырасти до небывалых высот потенциала генеративного ИИ. , создав экосистему предметной аналитики с гораздо большей мощностью и возможностями, чем одни только современные машины General Intelligence.
ADI – это AGI потребителя.
Это не означает, что ADI — это путь вперед для будущего развития ИИ, или что усилия и внимание должны быть направлены в сторону от AGI. Действительно, Буч утверждает, что основным препятствием для развития ОИИ является архитектура — тот факт, что мы далеки от создания единой машины, которая может успешно транслировать навыки в разных областях. И поэтому новые исследования должны быть направлены в этом более широком направлении. Я не мог не согласиться.
Тем не менее, ADI предоставляет коммерческому сообществу разработчиков искусственного интеллекта возможность совершить скачок в прогрессе самих исследований в области искусственного интеллекта, чтобы охватить более широкого круга потребителей; разработать экосистему продуктов, которые в совокупности могут приравниваться к общему интеллекту с точки зрения повседневного пользователя.
На самом деле никому не нужен AGI, но каждому нужен набор ADI, который подходит для его повседневной жизни.
Спасибо за чтение! Найдите меня в Твиттере @ollyprice__
Любые созданные мной представления или сообщения не отражают моего работодателя и полностью независимы.
