مثل كثيرين آخرين ، ربما تكون قد أذهلت مؤخرًا إمكانيات ChatGPT ونماذج اللغات الكبيرة الأخرى (LLMs) مثل Bing الجديد أو Google Bard.
بالنسبة لأي شخص لم يرها بطريقة ما – وهو أمر غير مرجح منذ أن يُقال إن ChatGPT هو التطبيق الأسرع نموًا على الإطلاق – إليك ملخص سريع:
LLMs هي خوارزميات برمجية مدربة على مجموعات بيانات نصية كبيرة لمساعدتهم على فهم اللغة البشرية والاستجابة لها بطريقة أكثر وضوحًا.
أفضل مثال على ذلك هو ChatGPT ، وهي واجهة chatbot مدعومة من GPT-4 LLM والتي أحدثت ثورة في العالم. يمكن لـ ChatGPT التحدث كإنسان وإنشاء كل شيء من منشورات المدونة والرسائل ورسائل البريد الإلكتروني إلى الخيال والشعر ورمز الكمبيوتر.
ومن المثير للاهتمام ، أنه حتى الآن ، كانت LLM محدودة بشكل كبير. يمكنهم فقط إكمال مهمة واحدة ، مثل الإجابة على سؤال أو إنشاء جزء من النص.
هذا يعني أنهم لا يتفوقون دائمًا في المهام الأكثر تعقيدًا التي تتطلب تعليمات متعددة الخطوات أو تعتمد على المتغيرات الخارجية.
يدخل السيارات- GBT – تقنية تحاول تجاوز هذه العقبة بحل بسيط. يعتقد البعض أنها قد تكون الخطوة التالية نحو إنشاء “الكأس المقدسة” للذكاء الاصطناعي – الذكاء الاصطناعي العام أو القوي.
دعونا نرى ما يعنيه ذلك أولاً:
ذكاء اصطناعي قوي مقابل ذكاء اصطناعي ضعيف
تم تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية عادةً لأداء مهمة واحدة ، وتحسينها لأنها توفر المزيد من البيانات. تتضمن بعض الأمثلة تحليل الصور أو ترجمة اللغات أو التنقل في المركبات ذاتية القيادة. لهذا السبب ، يشار إليها أحيانًا باسم “ذكاء اصطناعي خاص” أو “ذكاء اصطناعي قصير” أو “ذكاء اصطناعي ضعيف”.
يمكن للذكاء الاصطناعي المعمم نظريًا أداء مجموعة متنوعة من المهام التي يمكن أن يؤديها كيان ذكي طبيعي (مثل الإنسان) ، ولكن لم يتم إنشاؤه في الأصل للقيام به. في بعض الأحيان يسمى هذا “الذكاء الاصطناعي القوي” أو “الذكاء العام الاصطناعي” (AGI).
الذكاء الاصطناعي العام هو ما كنا نفكر فيه تقليديًا عندما تصورنا شكل الذكاء الاصطناعي في الأيام الأولى من العقد الماضي قبل أن يجعل التعلم الآلي والتعلم العميق الذكاء الاصطناعي الضعيف / القصير حقيقة يومية. فكر في الخيال العلمي بالذكاء الاصطناعي كما يتضح من الروبوتات مثل Data في Star Trek ، والتي يمكنها فعل أي شيء يمكن للإنسان القيام به.
ما هو Auto-GBT؟
إن أبسط طريقة للنظر إليها هي أن Auto-GBT يمكنها إجراء عمليات أكثر تعقيدًا ومتعددة الخطوات من التطبيقات الحالية التي تعمل بنظام LLM عن طريق إنشاء مشغلات خاصة بها ، وإعادتها إلى نفسها ، وإنشاء حلقة.
إليك طريقة واحدة للتفكير في الأمر: للحصول على أفضل النتائج من تطبيق مثل ChatGPT ، عليك التفكير مليًا في كيفية صياغة الأسئلة التي تطرحها. فلماذا لا تدع التطبيق يولد السؤال؟ عندما يكون الأمر كذلك ، اسأل ما يجب أن تكون الخطوة التالية – كيف يجب أن تكون … وما إلى ذلك ، قم بإنشاء دورة حتى تكتمل المهمة.
يقوم بتقسيم مهمة كبيرة إلى مهام فرعية أصغر ثم يقوم بتدوير مثيلات GBT التلقائية المستقلة للعمل عليها. يعمل حدث الأصل كنوع من “مدير المشروع” ، حيث ينسق جميع الأعمال المنجزة ويجمعها في نتيجة نهائية.
باستخدام GPT-4 لإنشاء جمل ونثر بناءً على النص الذي يقرأه ، فإن Auto-GPT قادر على تصفح الويب ودمج المعلومات في حساباته ومخرجاته. في هذا الصدد ، يشبه الإصدار الجديد الممكّن لـ GPT-4 من محرك بحث Bing من Microsoft. كما أن لديها ذاكرة أفضل من ChatGPT ، لذلك يمكنها إنشاء وتذكر سلاسل أوامر أطول.
Auto-GPT هي أداة مساعدة مفتوحة المصدر تستخدم GPT-4 ، طورها شخص يدعى Doran Bruce Richards. ريتشاردز قال لقد كان متحمسًا لتطويره لأن نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية “رغم قوتها ، غالبًا ما تكافح للتكيف مع المهام التي تتطلب تخطيطًا طويل المدى أو لا يمكنها تحسين مناهجها تلقائيًا بناءً على ردود الفعل في الوقت الفعلي”.
إنها واحدة من فئة التطبيقات المعروفة باسم عوامل الذكاء الاصطناعي التكرارية لأنها يمكن أن تستخدم النتائج التي تولدها تلقائيًا لإنشاء محفزات جديدة ودمج هذه العمليات لإكمال المهام المعقدة.
عامل آخر من هذا القبيل بيبي جيتم إنشاء ChatGPT بواسطة شريك في شركة رأس المال الاستثماري لمساعدته في المهام اليومية الأكثر تعقيدًا مثل البحث عن التقنيات والشركات الجديدة.
ما هي بعض تطبيقات وكلاء Auto-GBT و AI؟
على الرغم من أن التطبيقات مثل ChatGPT شائعة لقدرتها على إنشاء التعليمات البرمجية ، إلا أنها تقتصر على تصميم البرامج والبرمجة القصيرة والبسيطة نسبيًا. يمكن استخدام Auto-GBT وعوامل الذكاء الاصطناعي الأخرى التي تعمل بطريقة مماثلة لإنشاء تطبيقات برمجية من البداية إلى النهاية.
يمكّن Auto-GBT الشركات من زيادة صافي ثروتها تلقائيًا من خلال تحليل عملياتها وتقديم توصيات ورؤى ذكية حول كيفية تحسينها.
بخلاف ChatGPT ، يمكنه أيضًا الوصول إلى الإنترنت ، مما يعني أنه يمكنك أن تطلب منه إجراء أبحاث السوق أو مهام أخرى مماثلة – على سبيل المثال ، “اعثر على أفضل مضارب الجولف التي تقل قيمتها عن 500 دولار.”
إنها واحدة من أكثر المهام المربكة التي تم تحديدها على الإطلاق “.يدمر الرجل“- ولتحقيق ذلك ، كانت المهمة الفرعية الأولى التي كلفتها نفسها هي البدء في البحث عن أقوى الأسلحة النووية في كل العصور. يؤكد لنا منشئه أن مخرجاته لا تزال مقصورة على إنشاء نص.
من الواضح أيضًا أنه يمكن استخدام Auto-GBT لتحسين نفسها – يقول منشئها إنه يمكنه إنشاء وتقييم ومراجعة واختبار التحديثات للرمز الخاص به ، مما يجعله أكثر كفاءة وفعالية.
يمكن استخدامه أيضًا لإنشاء LLM أفضل يمكن أن تشكل أساسًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي في المستقبل يسرع عملية النمذجة.
ماذا يعني هذا بالنسبة لمستقبل الذكاء الاصطناعي؟
منذ أن بدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في الظهور ، من الواضح أننا ما زلنا في بداية رحلة طويلة جدًا من حيث كيفية تطور الذكاء الاصطناعي والتأثير على حياتنا ومجتمعنا.
هل يتبع Auto-GPT والوكلاء الآخرون نفس المبادئ هي الخطوة التالية في تلك الرحلة؟ يبدو ذلك ممكنا بالتأكيد. على أقل تقدير ، يمكننا أن نتوقع أن تصبح أدوات الذكاء الاصطناعي شائعة ، مما يسمح لها بأداء مهام أكثر تعقيدًا من الأشياء البسيطة نسبيًا التي يمكن أن يقوم بها ChatGPT.
قبل مضي وقت طويل ، سنبدأ في رؤية مخرجات ذكاء اصطناعي إبداعية ومتطورة ومتنوعة ومفيدة تتجاوز النصوص والصور البسيطة التي اعتدنا عليها. لا شك أن هذه الأمور سيكون لها تأثير أكبر في نهاية المطاف على طريقة عملنا ولعبنا وتواصلنا.
تشمل الآثار الإيجابية المحتملة الأخرى التكلفة والأثر البيئي لتطوير LLM (والأنشطة الأخرى المرتبطة بالتعلم الآلي) كعوامل ذاتية للذكاء الاصطناعي متكررة تجد طرقًا لجعل العملية أكثر كفاءة.
ومع ذلك ، نحتاج أيضًا إلى اعتبار أنه لا يحل فعليًا أي مشاكل مرتبطة بالذكاء الاصطناعي. وتشمل هذه المتغيرات (على أقل تقدير) دقة المخرجات التي ينتجها ، وإمكانية إساءة استخدام حقوق الملكية الفكرية ، وإمكانية استخدامها لنشر محتوى متحيز أو ضار. في الواقع ، يمكن تضخيم هذه المشكلات من خلال إنشاء وتشغيل العديد من عمليات الذكاء الاصطناعي لتحقيق مهام أكبر.
لا تتوقف المشاكل المحتملة عند هذا الحد – لاحظ خبير الذكاء الاصطناعي والفيلسوف نيك بوستروم قال مؤخرا وهو يعتقد أن الجيل الجديد من روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي (مثل GBT-4) بدأت تظهر علامات على الشعور. إذا كنا كمجتمع نخطط لتطويرها وتنفيذها على نطاق واسع ، فقد يخلق هذا معضلة أخلاقية وأخلاقية جديدة تمامًا.
اتبعني تويتر أو ينكدين. يفحص ن موقع إلكتروني أو بعض أعمالي الأخرى هنا.
“مهووس البيرة. النينجا الشرير لثقافة البوب. عالم القهوة في الحياة. مدرس محترف للإنترنت. مدرس اللحوم.”