Tervezési mintáktól irodalmi fordításokig, a mesterségesintelligencia-kutatásban egyre gyakoribbak az összetett problémákat kezelhetőbb részekre bontó ágensalapú-munkafolyamatok. Ha egy modell hozzáfér a szükséges eszközökhöz, tényleges kísérleti eredményeken alapuló tanulmányokat tud „írni.”
A holnap, a ma és a tegnap multiágens rendszerei
A multiágens rendszerek építése évtizedek óta a mesterséges intelligencia kutatásfejlesztéseinek tárgya. Mi ez a technológia, és hogyan alkalmazzuk különféle gépi entitások kooperációját a generatív mesterséges intelligenciára?
Kísérletezzünk egy szimulált világban, mielőtt átvennénk az irányítást a valóság felett
A DeepMind bemutatott egy új modellt, mely képes videojátékokat játszani is. Egyrészt nem ez az első alkalom, hogy a céget érdekli a videojátékok interakciója (sőt, talán ez lenne már a védjegyük). De miért jelent érdekes előrelépést ez a modell? Miben más? Miért izgatja az iparági szakembereket a virtuális világok sorsa?
Még nem egy Messi, de már elsajátította a futball fortélyait a humanoid
Kétlábú, humanoid robot sajátította el a labdarúgás fortélyait. Persze még nem Lionel Messi, viszont biztosan megáll a lábán. Az ágens szimulációban gyakorolt, tudományát csak alapos tréninget követően alkalmazták valódi robotra.
Hogyan alakítják át a nagy cselekvési modellek az iparágakat és javítják az ember-gép együttműködést?
A Large Action Model (LAM) egy kifinomult rendszer, melyet elsőként a Rabbit kutatócsoport fejlesztett ki, és melynek célja, hogy forradalmasítsa a számítógépek és a mesterséges intelligencia rendszerek megértését és az emberi cselekvések végrehajtását a számítógépes alkalmazásokban.
Jelentősen átalakult, de él és virul az ágenstechnológia
Az ágenstechnológia a kilencvenes években a mesterséges intelligencia fejlesztések Szent Gráljának tűnt. Habár nem úgy váltja be a hozzá fűzött elvárásokat, ahogy prókátorai túlzó vágyainak megfelelt volna, ismét kitüntetett szerephez jutnak: a ChatGPT-t fejlesztő OpenAI, kis és nagy techvállalatok gőzerővel fejlesztik őket automatizációra, modellezésre, asszisztensként a felhasználót segítve.
A mesterséges intelligencia demisztifikálása
Mostanában körülvesznek a mesterséges intelligenciáról szóló viták minket. A végtelen diskurzusok a következményekről, a felmerülő etikai kérdésekről, az érvekről és ellenérvekről szólnak. Mégis, a nem műszaki beállítottságú emberek körében kevés szó esik arról, hogy mindezek a dolgok valójában hogyan is működnek a valóságban.
Jövő Prompt Mérnökök nélkül?
A generatív mesterséges intelligencia körüli felhajtásban van egy szikár, de gyakran figyelmen kívül hagyott hős: a prompt mérnök. Ő a bábjátékos a függöny mögött, ő mozgatja a szálakat, és teszi az MI-t nem csak működőképessé, hanem kivételessé. De mi van akkor, ha a prompt engineering bimbózó területét maga a mesterséges intelligencia helyettesítheti hamarosan?
Az MI-ágensek birodalmában
A mesterséges intelligencia területén a chatbotok voltak az úttörők, de ők még csak a kezdet. Képzeljünk el egy olyan világot, ahol a chatbotok MI-ügynökökké alakulnak át. A szoftverek évtizedek óta az életünk részei, de az emberek számára tárgyak voltak. Az MI-ügynökök jelentik a projektmenedzsment és a csoportos együttműködés jövőjét.
Hogyan javítják a nagy nyelvi modellek az ajánlórendszereket?
A mai digitális korban az ajánlások beépítése a vállalati rendszerekbe olyan befektetés, melyet érdemes mindenképpen megvalósítani. Az ajánlórendszerek nemcsak a felhasználói élményt és az elkötelezettséget fokozzák, hanem több bevételt is generálnak a vállalkozások számára.
Utánozhatják-e az emberi viselkedést a nagy nyelvmodellek?
Ha a mesterséges intelligencia szöveges utasításokra egyre tökéletesebb és emberibb válaszokat képes adni, akkor vajon képes-e az emberi viselkedést utánozni? Egy kaliforniai kutatás alapján igen, de az eredményekből túl merész következtetést ne vonjunk le. Egy kis lépéssel viszont megint közelebb kerültünk az AGI-hoz.
A mesterséges intelligencia problémái
A mesterséges intelligencia technikák jelenlegi generációja alapvetően a tudás bizonyosságán alapul. Az emberi agy figyelemre méltó képességgel rendelkezik a bizonytalansághoz való alkalmazkodás leküzdésére, de ez a tulajdonság még nem materializálódott az MI-modellekben. Hogyan tervezhetünk olyan mesterséges intelligencia-rendszereket, melyek a legjobban kezelik ezt az elemi bizonytalanságot?