I chatbot con intelligenza artificiale generativa sono solo all’inizio del loro viaggio, ma stiamo già valutando cosa verrà dopo.
Punti chiave
- Il successo di ChatGPT ha innescato ampi investimenti nella ricerca e nell'integrazione dell'intelligenza artificiale, portando a opportunità e progressi senza precedenti nel campo.
- La ricerca semantica con database vettoriali sta rivoluzionando gli algoritmi di ricerca utilizzando incorporamenti di parole e semantica per fornire risultati più accurati dal punto di vista contestuale.
- Lo sviluppo di agenti AI e startup multi-agente mira a raggiungere la piena autonomia e risolvere i limiti attuali attraverso l’autovalutazione, la correzione e la collaborazione tra più agenti.
Il fenomenale successo di ChatGPT ha costretto ogni azienda tecnologica a iniziare a investire nella ricerca sull'intelligenza artificiale e a capire come integrare l'intelligenza artificiale nei propri prodotti. È una situazione diversa da qualsiasi cosa abbiamo mai visto, eppure l'intelligenza artificiale è solo agli inizi.
Ma non si tratta solo di fantasiosi chatbot IA e generatori di testo in immagine. Ci sono alcuni strumenti di intelligenza artificiale altamente speculativi ma incredibilmente impressionanti all’orizzonte.
Ricerca semantica con database vettoriali
Le query di ricerca semantica sono in fase di test per fornire risultati di ricerca migliori alle persone. I motori di ricerca attualmente utilizzano algoritmi incentrati sulle parole chiave per fornire informazioni pertinenti agli utenti. Tuttavia, l’eccessivo affidamento alle parole chiave pone diversi problemi, come la comprensione limitata del contesto, lo sfruttamento della SEO da parte degli operatori di marketing e risultati di ricerca di bassa qualità a causa della difficoltà nell’esprimere query complesse.
A differenza degli algoritmi di ricerca tradizionali, la ricerca semantica utilizza incorporamenti di parole e mappatura semantica per comprendere il contesto di una query prima di fornire risultati di ricerca. Quindi, invece di fare affidamento su una serie di parole chiave, la ricerca semantica fornisce risultati basati sulla semantica o sul significato di una determinata query.
Il concetto di ricerca semantica esiste da parecchio tempo. Tuttavia, le aziende hanno difficoltà a implementare tale funzionalità a causa della lentezza e del dispendio di risorse della ricerca semantica.
La soluzione è mappare gli incorporamenti vettoriali e memorizzarli in un file large banca dati vettoriale. In questo modo si riducono sostanzialmente i requisiti di potenza di calcolo e si accelerano i risultati della ricerca restringendo i risultati solo alle informazioni più pertinenti.
Grandi aziende tecnologiche e startup come Pinecone, Redis e Milvus stanno attualmente investendo in database vettoriali fornire funzionalità di ricerca semantica su sistemi di raccomandazione, motori di ricerca, sistemi di gestione dei contenuti e chatbot.
Democratizzazione dell’intelligenza artificiale
Sebbene non si tratti necessariamente di un progresso tecnico, diverse grandi aziende tecnologiche sono interessate a democratizzare l’intelligenza artificiale. Nel bene e nel male, i modelli di intelligenza artificiale open source vengono ora addestrati e sono state concesse licenze più permissive affinché le organizzazioni possano utilizzarle e perfezionarle.
Lo riferisce il Wall Street Journal che Meta sta acquistando acceleratori AI Nvidia H100 e mira a sviluppare un'intelligenza artificiale che competa con il recente modello GPT-4 di OpenAI.
Al momento non esiste un LLM disponibile al pubblico che possa eguagliare le prestazioni grezze di GPT-4. Ma con Meta che promette un prodotto competitivo con una licenza più permissiva, le aziende possono finalmente farlo mettere a punto un potente LLM senza il rischio che segreti commerciali e dati sensibili vengano esposti e utilizzati contro di loro.
Agenti AI e startup multi-agente
Attualmente sono in corso diversi progetti sperimentali per lo sviluppo di agenti IA che richiedono poche o nessuna istruzione per raggiungere un determinato obiettivo. Potresti ricordare i concetti di Agenti AI da Auto-GPT, lo strumento AI che automatizza le sue azioni.
L'idea è che l'agente raggiunga la piena autonomia attraverso una costante autovalutazione e autocorrezione. Il concetto di lavoro per raggiungere l'autoriflessione e la correzione è che l'agente si stimoli continuamente ad ogni passo del modo in cui l'azione deve essere eseguita, i passaggi su come eseguirla, quali errori ha commesso e cosa può fare per migliorare.
Il problema è che gli attuali modelli utilizzati negli agenti IA hanno scarsa comprensione semantica. Ciò fa sì che gli agenti abbiano allucinazioni e suggeriscano false informazioni, il che li fa rimanere bloccati in un ciclo infinito di autovalutazione e correzione.
Progetti come MetaGPT Multi-agent Framework mirano a risolvere il problema utilizzando contemporaneamente diversi agenti AI per ridurre tali allucinazioni. I framework multi-agente sono impostati per emulare il modo in cui funzionerebbe una startup. A ogni agente di questa startup verranno assegnate posizioni come project manager, progettista, programmatore e tester. Suddividendo obiettivi complessi in compiti più piccoli e delegandoli a diversi agenti di intelligenza artificiale, questi agenti hanno maggiori probabilità di raggiungere gli obiettivi prefissati.
Naturalmente, questi framework sono ancora in una fase iniziale di sviluppo e molti problemi devono ancora essere risolti. Ma con modelli più potenti, una migliore infrastruttura IA e ricerca e sviluppo continui, è solo questione di tempo prima che agenti IA efficaci e società IA multi-agente diventino realtà.
Plasmare il nostro futuro con l'intelligenza artificiale
Grandi aziende e startup stanno investendo molto nella ricerca e nello sviluppo dell’intelligenza artificiale e delle sue infrastrutture. Quindi, possiamo aspettarci che il futuro dell’intelligenza artificiale generativa fornisca un migliore accesso alle informazioni utili attraverso la ricerca semantica, in modo completo agenti di intelligenza artificiale autonomi e società di intelligenza artificiale e modelli ad alte prestazioni liberamente disponibili per aziende e individui da utilizzare sintonizzare.
Sebbene sia entusiasmante, è anche importante dedicare il nostro tempo a considerare l’etica dell’IA, la privacy degli utenti e lo sviluppo responsabile dei sistemi e delle infrastrutture di intelligenza artificiale. Ricordiamo che l’evoluzione dell’intelligenza artificiale generativa non riguarda solo la costruzione di sistemi più intelligenti; si tratta anche di rimodellare i nostri pensieri e di essere responsabili del modo in cui utilizziamo la tecnologia.
