A Rabbit r1-et a CES2024-en mutatták be, és azonnal nagy sikert aratott. Az eszköz alapfeltevése, hogy egy cselekvésalapú MI; ha Ubert akarunk hívni, pizzát rendelni, zenét lejátszani, azokat intézi, miközben minimalizáljuk azokat a kattintásokat és bejelentkezéseket, melyeket általában egy okostelefonon szoktunk elvégezni.
Ennek ellenére úgy látjuk, hogy 2024-ben sok készülékre telepített mesterséges intelligencia érkezik majd még az okostelefonokra, és közben már a Samsung bemutatta a Galaxy AI-t is, mely számos más funkcióra is képes, például élőben lefordítani egy hívást vagy szöveges üzenetet, képszerkesztési és képmanipulációs képességeket és még sok minden mást, amit ma már gépi elmével ildomos megoldani.
Az Apple-ről is azt pletykálják, hogy dolgozik egy MI-n, melyet valószínűleg a júniusi WWDC24 vagy a szeptemberi iPhone 16 eseményen mutatnak be. Lassan eltávolodunk az egyszerű szöveg- és képgeneráló mesterséges intelligenciától, és egy olyan világ felé haladunk, ahol az MI olyan műveleteket hajt végre, melyekhez egyébként emberi tényezőre lenne szükség. A mesterséges intelligencia jövője folyamatosan bővül, és a LAM-ok bevezetésével a lehetőségek végtelenek lehetnek.
A működésükre vonatkozó áttekintés szempontjából a LAM-ok a valós világgal külső rendszerekkel például IoT-eszközökkel való integráción keresztül lépnek kapcsolatba. Ezekkel a rendszerekkel összekapcsolódva a LAM-ok fizikai műveleteket végezhetnek, eszközöket vezérelhetnek, adatokat kérhetnek le vagy információkat manipulálhatnak. Ez lehetővé teszi a LAM-ok számára, hogy teljes folyamatokat gépesítsenek, és okosan interakcióba lépjenek a világgal, beszélgessenek az emberekkel, alkalmazkodjanak a körülmények változásához, és akár más LAM-okkal együtt dolgozzanak.
A LAM-ok számos olyan képességgel rendelkeznek, melyek a mesterséges intelligencia területén meghatározó eszközzé teszik őket.
- Először is, a LAM-okat arra fejlesztették ki, hogy megértsék a természetes nyelven megfogalmazott összetett emberi célokat, ezeket a szándékokat cselekvőképes lépésekké alakítsák, és valós időben reagáljanak.
- Másodszor, a LAM-ok képesek intelligensen interakcióba lépni a világgal, beleértve az embereket, a körülmények változásához való alkalmazkodást és más LAM-okat.
- Harmadszor, a LAM-ok külső rendszerekkel való integráción keresztül lépnek kölcsönhatásba a valós világgal.
- Végül a LAM-ok elősegítik, hogy a generatív mesterséges intelligencia a szelíd eszközből funkcionális munkatárssá váljon a munka valós idejű elvégzésében.
A Large Action Model potenciális felhasználási esetei különböző területeken alkalmazhatók. Az egészségügyben a LAM a modern diagnosztika és a személyre szabott kezelési stratégia révén átalakíthatja a betegellátást. A pénzügyi szektorban a LAM segíthet a kockázatmérésben, a csalások felderítésében és az algoritmikus tranzakciókban. Az autóiparban a LAM segíthet az önvezető járművek előállításában és a járműbiztonsági rendszerek javításában.
A LAM-ok gyakorlati termékekben is alkalmazhatók, az egyik figyelemre méltó példa erre a már említett „első fecske” a Rabbit r1 készülék, mely jelenleg 199 dollárért előrendelhető. A Rabbit r1 egy önálló megoldás, mely körülbelül fele akkora, mint egy iPhone, és érintőképernyővel, valamint egy egyedülálló, 360 fokban forgó kamerával rendelkezik, mellyel fényképeket és videókat lehet rögzíteni. Egy görgetőkerék egyszerűsíti a navigációt a készülékben, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy könnyedén interakcióba lépjenek (távoli mikrofon, push to talk gomb stb.) a beépített asszisztenssel.
A Rabbit mögött egy mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat áll, mely egy természetes nyelvi interfészen és az operációs rendszer befogadására szolgáló dedikált hardveren keresztül testre szabott operációs rendszert (OS) hozott létre. A Rabbit központi terméke a Rabbit OS, melyet a saját LAM-juk működtet, lehetővé téve a Rabbit R1 eszköz számára, hogy azonosítsa és reprodukálja az emberi cselekvéseket a különböző technológiai felületeken, modernizálja az alkalmazásokon keresztüli navigációt természetes módon. Ez markáns előrelépést jelent a könnyed online felhasználói interakció felé, alkalmazások nélkül.
A Large Action Models nagy szerepet készül játszani a mesterséges intelligencia jövőjének alakításában. A nyelvi modellek megerősítésével olyan „ágensekké” válnak, melyek képesek önállóan feladatokat végrehajtani, és a generatív MI-t valós idejű cselekvéstárssá alakítják. Az olyan valós alkalmazások, mint a Rabbit, már most is kihasználják a LAM-ok erejét. Ez új perspektívák teljes kozmoszát tárja elénk, és nagy változást jelez a mesterséges intelligencia fejlődésében. Ahogy folytatjuk a felfedezést és az átalakulást, a LAM-ok mindenképpen kiemelkedő szerepet fognak játszani az MI kilátásainak befolyásolásában.
A nagy cselekvési modellek (LAM) kialakulóban lévő világa ígéretet hordoz az iparágak forradalmasítására, illetve az ember és az MI együttműködésének javítására, miközben az etikai és technikai kihívásokon is eligazodik. Integrációjuk mind a technológia, mind a társadalmi interakciók terén átalakító korszakot jelent. Azzal az analógiával élhetünk, hogy a mesterséges intelligencia az új elektromosság. Az elektromosság átalakította az iparágakat: a mezőgazdaságot, a közlekedést, a kommunikációt, a gyártást.
A nagy cselekvési modellek (Large Action Models, LAM) megjelenése átalakító korszakot jelent a mesterséges intelligencia területén, mivel a hagyományos, nyelvre összpontosító modellekről a dinamikusabb, cselekvésorientáltabb megközelítésre való áttérést hirdeti.
Érdemes megvizsgálnunk így a LAM-ok birodalmát, egy olyan technológiai újítást megismerni, mely túlmutat a nagy nyelvi modellek (Large Language Models, LLM) képességein azzal, hogy nemcsak megérti, hanem végre is hajtja az összetett feladatokat.
A LAM-ok árnyalataiban fogunk eligazodni, megvizsgálva egyedi jellemzőiket, a technológiai fejlesztéseket, melyek lehetővé teszik őket, és azt a potenciált, hogy jelentősen megváltoztathatják a különböző iparágakat. Miközben kibontjuk a LAM-ok rétegeit, utazásunk az alapkoncepcióktól a valós alkalmazásokig vezet majd, kitérve az előttük álló kihívásokra és arra, hogy milyen mélyreható hatással lehetnek a mesterséges intelligencia jövőjére. A LAM-ok többet jelentenek, mint a mesterséges intelligencia fejlődését; hidat képeznek egy olyan jövő felé, melyben a mesterséges intelligencia aktívan részt vesz és együttműködik mindennapi életünkben.
A mesterséges intelligencia modellek háttere
A mesterséges intelligencia útja a folyamatos fejlődés és áttörések útja volt, mely a LAM-ok révén egy új korszak küszöbére vezetett bennünket. A LAM-ok jelentőségének megértéséhez elengedhetetlen, hogy megértsük a mesterséges intelligencia modellek sorát, különösen az LLM-ek szerepét. Az LLM-ek, mint például az OpenAI GPT-sorozata, meghatározó szerepet játszottak a mesterséges intelligencia legújabb kori történetében, mivel példátlan képességet mutattak az emberhez hasonló szövegek megértésére és generálására. Ezek a modellek úgy működnek, hogy megjósolják a következő szót egy szekvenciában, és az emberi nyelv hatalmas adathalmazaiból tanulva olyan válaszokat produkálnak, melyek gyakran megkülönböztethetetlenek az emberek által írtaktól.
Az LLM-ek képességei azonban, bár lenyűgözőek, elsősorban a szöveggenerálásra és azok megértésére korlátozódnak. Olyan feladatokban jeleskednek, mint a nyelvi fordítás, a tartalomkészítés vagy akár a kódolás, de a világgal való interakciójuk a szövegalapú kommunikáció határaira korlátozódik. Itt lépnek a képbe a LAM-ok, melyek „paradigmaváltást” jelentenek a nyelv megértésétől a cselekvés felé.
A LAM-ok az LLM-ek alapjaira épülnek, de kiterjesztik hatókörüket a cselekvésre és az interakcióra. Míg az LLM-ek kifinomult társalgóknak tekinthetők, az LAM-ok „cselekvők”, akik képesek feladatokat végrehajtani és döntéseket hozni a nyelv és a kontextus megértése alapján.
Ez az LLM-ekből LAM-okká való átalakulás nem csupán technológiai előrelépés; ez egy „koncepcionális ugrás”, mely az emberi párbeszéd passzív résztvevőiből a mesterséges intelligenciának a valós világgal való együttműködésre és annak befolyásolására képes aktív ágensekké való átalakulását jelzi. Ahogy egyre mélyebbre merülünk a LAM-ok képességeiben és alkalmazásaiban, kezdjük látni, hogy a mesterséges intelligencia nem csupán asszisztál, hanem aktívan együttműködik az emberi élet különböző területein.
A LAM-ok lényege
A LAM-ok úttörő fejlődést jelentenek a mesterséges intelligencia területén, ahol a hangsúly a puszta nyelvfeldolgozásról a valós feladatok végrehajtására helyeződik át. A LAM-ok alapvetően olyan fejlett mesterséges intelligencia-rendszerek, melyek megértik az emberi nyelvet, és ezt a megértést cselekvőképes lépésekké alakítják. Ez a képesség különbözteti meg őket elődeiktől, lehetővé téve a mesterséges intelligencia interaktívabb és dinamikusabb formáját.
A LAM-ok lényege abban rejlik, hogy képesek „ügynökként” viselkedni a digitális világban. Az LLM-ekkel ellentétben, melyek szöveges lekérdezésekre válaszolnak, a LAM-ok képesek különböző szoftveres felületekkel interakcióba lépni, eszközöket vezérelni, sőt, a csatlakoztatott rendszereken keresztül fizikai műveleteket is végezhetnek. A fejlett gépi tanulási technikák és a valós világbeli adatfelületek integrálása lehetővé teszi a LAM-ok számára, hogy megértsék a digitális és fizikai környezetet és navigáljanak benne.
A LAM-ok egyik legfontosabb összetevője a neuro-szimbolikus programozás alkalmazása. Ez a megközelítés egyesíti a neurális hálózatok erősségeit, melyek kiválóan alkalmasak a mintafelismerésre és a nagy adathalmazokból való tanulásra, valamint a szimbolikus mesterséges intelligencia erősségeit, mely jól kezeli a strukturált, szabályalapú feladatokat. E módszerek egyesítésével a LAM-ok árnyaltabban értik meg az összetett feladatokat, és nagyobb pontossággal és alkalmazkodóképességgel képesek azokat végrehajtani.
A LAM-okat továbbá úgy tervezték, hogy idővel tanuljanak és fejlődjenek. Képesek alkalmazkodni az új forgatókönyvekhez, és a visszajelzések és a változó környezet alapján finomítani tevékenységüket.
Ez a tanulási képesség létfontosságú az olyan alkalmazások számára, melyek nagyfokú testre szabhatóságot és rugalmasságot igényelnek, mint például a személyre szabott egészségügyi ellátás vagy a dinamikus ellátási lánc menedzsment.
A LAM-ok nem csupán a meglévő MI-modellek kiterjesztése, hanem az intelligencia új fajtája is egyben, mely elmossa a digitális és a fizikai világ közötti határt. Megértési, döntési és cselekvési képességük erőteljes eszközzé teszi őket, és olyan lehetőségeket nyit meg az MI-alkalmazások előtt, melyek korábban elérhetetlenek voltak. Ahogy felfedezzük a LAM-okban rejlő lehetőségeket, láthatjuk, hogy a mesterséges intelligencia új korszakának küszöbén állunk, ahol a gépek képesek velünk beszélgetni és helyettünk cselekedni, átformálva a technológiával való interakciónkat.
Kifinomult ügynökök és élvonalbeli képességek
A LAM-ok a kereskedelmi célú mesterséges intelligencia fejlődésének jelenlegi élvonalát képviselik, és olyan képességek egész sorát kínálják, melyek túllépik a mesterséges intelligencia hagyományos határait. Ezek a képességek lehetővé teszik a LAM-ok számára, hogy kifinomult ügynökökként viselkedjenek, melyek képesek mind a digitális, mind a fizikai környezettel árnyalt és hatásos módon interakcióba lépni.
Kölcsönhatás a fizikai világgal: A LAM-ok IoT-eszközökkel és más fizikai rendszerekkel való kapcsolódási képessége megváltoztatja a játékot. Az egyszerű parancsvégrehajtáson túlmenően olyan összetett feladatokat is képesek kezelni, mint például a gépek működtetése egy gyártóüzemben vagy a beállítások módosítása egy intelligens otthonban valós idejű adatok alapján. Ez a dinamikus interakció lehetővé teszi a LAM-ok számára, hogy reagáljanak a környezeti változásokra, például az időjárásra reagálva állítsák be az energiafogyasztást, vagy valós időben optimalizálják a logisztikát az ellátási lánc megszakításai során.
Digitális tartományi szakértelem: A digitális feladatok terén a LAM-ok páratlan hatékonyságot és alkalmazkodóképességet kínálnak. Képesek automatizálni az összetett munkafolyamatokat olyan területeken, mint például az ügyfélszolgálat, ahol egyszerre kezelhetnek megkereséseket, dolgozhatnak fel megrendeléseket és adhatnak személyre szabott ajánlásokat. A különböző szoftveralkalmazásokkal való kapcsolódás révén a LAM-ok megkönnyíthetik az adatátvitelt és a kommunikációt az eltérő rendszerek között, lebontva a silókat és növelve az általános működési hatékonyságot. Ez a képesség különösen az olyan ágazatokban jelent átalakító hatást, mint az egészségügy, ahol a LAM-ok racionalizálhatják a betegadatok kezelését a különböző platformokon keresztül.
Fejlett döntéshozatal: A LAM-ok növelik a mesterséges intelligencia döntéshozatali képességét. Hatalmas mennyiségű adatot elemeznek, számos változót figyelembe vesznek, és gyorsan és pontosan megalapozott döntéseket hoznak. A pénzügyi szolgáltatásokban például egy LAM elemezheti a piaci trendeket, megjósolhatja a kockázatokat és végrehajthatja a kereskedéseket, miközben a stratégiákat a változó piaci körülményekhez igazítja. Ez a döntéshozatali szint olyan forgatókönyvekben is kritikus, mint az autonóm vezetés, ahol a másodperc töredéke alatt meghozott döntéseknek jelentős következményei lehetnek.
Folyamatos tanulás és alkalmazkodás: A LAM-ok talán egyik legmeggyőzőbb képessége az, hogy idővel képesek tanulni és alkalmazkodni. A fejlett gépi tanulási algoritmusok segítségével a LAM-ok képesek finomítani döntéshozatali folyamataikat, javítani a feladatok végrehajtását és alkalmazkodni az új kihívásokhoz. Ez a folyamatos fejlesztési ciklus biztosítja, hogy a LAM-ok egyre hatékonyabbá és eredményesebbé váljanak, válaszaik és intézkedéseik a konkrét felhasználói igényekhez és a változó forgatókönyvekhez igazodnak.
A LAM-ok képességei jelentős ugrást jelentenek a mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségek terén. A megértés és a cselekvés közötti szakadék áthidalásával a LAM-ok nem csupán reaktív rendszerek, hanem proaktív ügynökök, melyek képesek intelligens módon navigálni és befolyásolni mind a digitális, mind a fizikai világot. Ez az előrelépés a mesterséges intelligencia integráltabb, érzékenyebb és adaptívabb formája felé való elmozdulást jelzi, amely számos iparág és mindennapi tapasztalat forradalmasítására készül.
Kihívások és korlátok
Bár a LAM-ok fejlett képességeikkel a mesterséges intelligencia új korszakát jelentik, nem mentesülnek a kihívásoktól és korlátoktól. Ezeknek az akadályoknak a megértése kulcsfontosságú a LAM-ok felelősségteljes fejlesztése és alkalmazása szempontjából.
Etikai és adatvédelmi aggályok: A LAM-ok előtt álló egyik fő kihívás a használatuk etikai vonatkozásai. Mivel a LAM-ok olyan döntéseket hozhatnak és lépéseket tehetnek, melyek jelentős hatást gyakorolnak a való világra, kérdések merülnek fel az elszámoltathatósággal és e lépések erkölcsi következményeivel kapcsolatban. Emellett a LAM-ok gyakran hatalmas mennyiségű adathoz való hozzáférést igényelnek, ami aggályokat vet fel a felhasználók magánéletével és adatbiztonságával kapcsolatban. Kiemelten fontos annak biztosítása, hogy a LAM-ok etikai korlátok között működjenek, és tiszteletben tartsák a felhasználók magánéletét.
Megbízhatóság és pontosság: A LAM-ok hatékonysága nagymértékben függ a képzett adatok minőségétől és mennyiségétől. A kiképzési adatok torzításai torz vagy tisztességtelen döntéshozatalt eredményezhetnek, míg az elégtelen vagy rossz minőségű adatok veszélyeztethetik a tevékenységeik pontosságát. A LAM-ok megbízhatóságának és pártatlanságának biztosítása jelentős kihívás, amely folyamatos nyomon követést és finomítást igényel.
Skálázhatóság és integráció: További kihívást jelent a LAM-ok integrálása a meglévő rendszerekbe és skálázása a komplex, valós forgatókönyvek kezelésére. A valós környezetek összetettsége azt jelenti, hogy a LAM-oknak rendkívül sokoldalúnak és alkalmazkodóképesnek kell lenniük. Az ilyen szintű kifinomultság elérése a hatékonyság és a költséghatékonyság fenntartása mellett jelentős akadályt jelent.
Technikai korlátok: A gyors fejlődés ellenére a LAM-ok technológiai korlátai továbbra is korlátozottak. Az árnyalt emberi érzelmek megértése, a kétértelmű nyelvezet értelmezése és az összetett etikai döntések meghozatala olyan területek, ahol a LAM-ok nehézségekkel küzdenek. E korlátok leküzdése folyamatos kutatást és fejlesztést igényel.
Bár a LAM-ok hatalmas lehetőségeket rejtenek magukban, e kihívások kezelése kritikus fontosságú a sikeres és etikus alkalmazásukhoz. Az innováció és a felelősség, a pontosság és a méltányosság, valamint a technikai képességek és az etikai megfontolások egyensúlyban tartása létfontosságú lesz a LAM-okban rejlő lehetőségek teljes körű kiaknázásában.
A LAM-ok jövője és az iparági következmények
A LAM-ok jövője éppoly átalakító, mint amilyen dinamikus, és messzemenő hatással lesz a különböző iparágakra. Ahogy előre tekintünk, a LAM-ok folyamatos fejlődése várhatóan jelentős változásokat fog előidézni a vállalkozások működésében és a mindennapi élet szövetében.
Ipari átalakulás: Az olyan iparágakban, mint az egészségügy, a pénzügy és az autóipar, a LAM-ok forradalmasítani fogják a működést és a szolgáltatásokat. Az LAM-ok például személyre szabottabb és hatékonyabb betegellátást eredményezhetnek az egészségügyben, kihasználva a hatalmas adathalmazok elemzésére való képességüket a jobb diagnózis és kezelési tervek érdekében. A LAM-ok kifinomultabb kockázatértékelési modelleket és csalásfelismerő rendszereket hozhatnak létre a pénzügyekben, növelve a biztonságot és a hatékonyságot. Az autóiparban felgyorsulhat az autonóm jármű-technológia fejlődése, ami biztonságosabbá és megbízhatóbbá teszi az önvezető autókat.
Az ember-gép együttműködés javítása: Az egyik legizgalmasabb kilátás az ember-gép együttműködés javítása. A LAM-ok várhatóan az ember mellett fognak dolgozni, inkább kiegészítve, mint helyettesítve az emberi képességeket. Ez az együttműködés kreatívabb és hatékonyabb munkafolyamatokhoz vezethet, ahol a LAM-ok analitikai képességei kiegészítik az emberi kreativitást és problémamegoldó képességet.
Társadalmi hatás: Az iparág-specifikus hatásokon túlmenően a LAM-ok a társadalom egészére is hatással lehetnek. A nagyméretű adatok elemzésével és a cselekvőképes megoldási javaslatokkal döntő szerepet játszhatnak az olyan összetett globális kihívások kezelésében, mint az éghajlatváltozás és az erőforrás-gazdálkodás. A LAM-ok emellett a mindennapi élet szerves részévé válhatnak, segítve az otthoni automatizálástól a személyes pénzügyek kezeléséig terjedő feladatok elvégzését, hozzáférhetőbbé és felhasználóbarátabbá téve a technológiát.
Felkészülés a LAM-vezérelt világra: Ahogy a LAM-ok egyre elterjedtebbé válnak, egyre nagyobb szükség lesz a hatásuk kezelését szolgáló szakpolitikákra és keretrendszerekre. Ahhoz, hogy a LAM-ok sikeresen integrálódjanak gazdaságunkba és társadalmunkba, fontos az etikai megfontolások kezelése, a technológiához való egyenlő hozzáférés biztosítása és a munkaerő felkészítése a jövőre.
Összefoglalva, a LAM-ok fejlődése egy olyan jövőt sejtet, ahol a mesterséges intelligencia nem csupán eszköz, hanem partner az élet és a munka különböző területein. A LAM-ok különböző ágazatokba történő integrálása nemcsak a hatékonyság és az innováció fokozását ígéri, hanem jelentős társadalmi előnyökkel is járhat.
A mesterséges intelligencia új korszakának küszöbén állva a LAM-ok kulcsfontosságú innovációnak tűnnek, amely át fogja alakítani a technológiával való interakciónkat és annak az életünkben betöltött szerepét. A LAM-ok útja a koncepcionális keretektől a valós alkalmazásokig a mesterséges intelligencia jelentős változását hangsúlyozza: a passzív segédeszközökből a változás aktív tényezőivé válnak.
Bár a kihívások és az etikai megfontolások továbbra is elsődlegesek maradnak, a LAM-okban rejlő lehetőségek az iparágak forradalmasítására, az ember-gép együttműködés javítására és az összetett társadalmi problémák kezelésére tagadhatatlanok. Miközben ezen az ismeretlen területen navigálunk, a LAM-ok kiegyensúlyozott integrációja döntő fontosságú lesz. Képességeik felkarolása, a korlátaik és hatásaik figyelembevételével alapvető fontosságú lesz egy olyan jövő felszabadításában, ahol a mesterséges intelligencia nem csupán segítője, hanem munkatársa is az emberi fejlődés szövevényének.
(Kiemelt kép: Unsplash+)
