Ανιχνεύοντας την εξέλιξη μιας επαναστατικής ιδέας: GPT-4 και πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη

Τι είναι η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη; Είναι μια ερώτηση που ακούμε συχνά αυτές τις μέρες, έτσι δεν είναι; Είτε κατά τη διάρκεια των μεσημεριανών διαλειμμάτων, είτε σε ομάδες συνομιλίας γραφείου, είτε κατά τη συνομιλία με φίλους το βράδυ, φαίνεται ότι όλοι είναι γεμάτοι με τη συζήτηση για το GPT-4.

Η πρόσφατη κυκλοφορία του GPT-4 έχει πυροδοτήσει μια αναταραχή ενθουσιασμού και εικασιών στην κοινότητα της τεχνητής νοημοσύνης και όχι μόνο. Ως η τελευταία προσθήκη στην εντυπωσιακή σειρά μοντέλων γλώσσας AI του OpenAI, το GPT-4 διαθέτει μια σειρά προηγμένων δυνατοτήτων, ιδιαίτερα στον τομέα της πολυτροπικής τεχνητής νοημοσύνης.

Με την ικανότητα επεξεργασίας και ενσωμάτωσης εισροών από πολλαπλούς τρόπους, όπως κείμενο, εικόνες και ήχους, το GPT-4 αντιπροσωπεύει μια σημαντική ανακάλυψη στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και έχει προκαλέσει σημαντικό ενδιαφέρον και προσοχή από ερευνητές, προγραμματιστές και λάτρεις.

Από την κυκλοφορία του GPT-4, όλοι συζητούν για τις δυνατότητες που προσφέρει η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη. Ας ρίξουμε λίγο φως σε αυτό το θέμα επιστρέφοντας πρώτα στους 6 μήνες νωρίτερα.

6 μήνες νωρίτερα: Συζήτηση για πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη

Σε μια συνέντευξη podcast με τίτλο "AI για την επόμενη εποχή», ο Διευθύνων Σύμβουλος του OpenAI Sam Altman μοιράστηκε τις γνώσεις του σχετικά με τις επερχόμενες εξελίξεις στην τεχνολογία AI. Ένα από τα κυριότερα σημεία της συζήτησης ήταν η αποκάλυψη του Altman ότι ένα πολυτροπικό μοντέλο βρίσκεται στον ορίζοντα.

Ο όρος "πολυτροπικός" αναφέρεται στην ικανότητα ενός AI να λειτουργεί σε πολλαπλές λειτουργίες, συμπεριλαμβανομένων κειμένου, εικόνων και ήχων.

Οι αλληλεπιδράσεις του OpenAI με τους ανθρώπους περιορίζονταν στις εισαγωγές κειμένου, είτε μέσω Dall-E είτε μέσω ChatGPT. Ωστόσο, ένα πολυτροπικό AI θα μπορούσε να αλληλεπιδρά μέσω της ομιλίας, επιτρέποντάς του να ακούει εντολές, να παρέχει πληροφορίες και ακόμη και να εκτελεί εργασίες. Με την κυκλοφορία του GPT-4, αυτό μπορεί να αλλάξει για τα καλά.

Νομίζω ότι θα έχουμε πολυτροπικά μοντέλα σε όχι πολύ καιρό και αυτό θα ανοίξει νέα πράγματα. Νομίζω ότι οι άνθρωποι κάνουν καταπληκτική δουλειά με πράκτορες που μπορούν να χρησιμοποιούν υπολογιστές για να κάνουν πράγματα για εσάς, να χρησιμοποιούν προγράμματα και αυτή την ιδέα μιας διεπαφής γλώσσας όπου λέτε μια φυσική γλώσσα – αυτό που θέλετε σε αυτού του είδους τους διαλόγους πέρα ​​δώθε. Μπορείτε να το επαναλάβετε και να το βελτιώσετε και ο υπολογιστής το κάνει απλώς για εσάς. Βλέπετε μερικά από αυτά με το DALL-E και το CoPilot με πολύ πρώιμο τρόπο.

-Άλτμαν

Αν και ο Altman δεν επιβεβαίωσε ρητά ότι το GPT-4 θα ήταν πολυτροπικό εκείνη την περίοδο, πρότεινε ότι μια τέτοια τεχνολογία είναι στον ορίζοντα και θα φτάσει στο εγγύς μέλλον. Μια ενδιαφέρουσα πτυχή του οράματός του για την πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη είναι η δυνατότητά της να δημιουργήσει νέα επιχειρηματικά μοντέλα που δεν είναι επί του παρόντος εφικτά.

Ο Altman έκανε έναν παραλληλισμό με την πλατφόρμα για κινητά, η οποία δημιούργησε αμέτρητες ευκαιρίες για νέα εγχειρήματα και θέσεις εργασίας. Με τον ίδιο τρόπο, μια πολυτροπική πλατφόρμα AI θα μπορούσε να ξεκλειδώσει μια σειρά από καινοτόμες δυνατότητες και να μεταμορφώσει τον τρόπο που ζούμε και εργαζόμαστε. Είναι μια συναρπαστική προοπτική που υπογραμμίζει τη μεταμορφωτική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης και την ικανότητά της να αναδιαμορφώνει τον κόσμο μας με τρόπους που μπορούμε μόνο να φανταστούμε.

…Πιστεύω ότι αυτή θα είναι μια τεράστια τάση, και πολύ μεγάλες επιχειρήσεις θα χτιστούν με αυτό ως διεπαφή, και γενικότερα [νομίζω] ότι αυτά τα πολύ ισχυρά μοντέλα θα είναι μια από τις γνήσιες νέες τεχνολογικές πλατφόρμες που έχουμε Δεν είχα πραγματικά από το κινητό. Και υπάρχει πάντα μια έκρηξη νέων εταιρειών αμέσως μετά, οπότε αυτό θα είναι υπέροχο. Νομίζω ότι θα λειτουργήσουν αληθινά πολυτροπικά μοντέλα. Και έτσι, όχι μόνο κείμενο και εικόνες, αλλά κάθε τρόπος που έχετε σε ένα μοντέλο είναι σε θέση να μετακινείται εύκολα μεταξύ των πραγμάτων.

-Άλτμαν

Ένα πραγματικά αυτο-μαθησιακό AI

Ένας τομέας που λαμβάνει συγκριτικά λίγη προσοχή στον τομέα της έρευνας της τεχνητής νοημοσύνης είναι η αναζήτηση της δημιουργίας ενός αυτοεκπαιδευόμενου AI. Ενώ τα τρέχοντα μοντέλα είναι ικανά να κατανοήσουν αυθόρμητα ή να «εμφανιστούν», όπου νέες ικανότητες προκύπτουν από αυξημένα δεδομένα εκπαίδευσης, μια πραγματικά αυτοεκπαιδευόμενη τεχνητή νοημοσύνη θα αντιπροσώπευε ένα σημαντικό άλμα προς τα εμπρός.

Ο Altman του OpenAI μίλησε για μια τεχνητή νοημοσύνη που μπορεί να μάθει και να αναβαθμίσει τις ικανότητές της από μόνη της, αντί να εξαρτάται από το μέγεθος των δεδομένων εκπαίδευσής της. Αυτό το είδος τεχνητής νοημοσύνης θα ξεπερνούσε το παραδοσιακό πρότυπο έκδοσης λογισμικού, όπου οι εταιρείες εκδίδουν σταδιακές ενημερώσεις, αντί να αναπτύσσονται και να βελτιώνονται αυτόνομα.

Παρόλο που ο Altman δεν πρότεινε ότι το GPT-4 θα έχει αυτήν την ικανότητα, πρότεινε ότι είναι κάτι προς το οποίο εργάζεται το OpenAI και βρίσκεται εξ ολοκλήρου στη σφαίρα των δυνατοτήτων. Η ιδέα μιας αυτομάθησης τεχνητής νοημοσύνης είναι μια ενδιαφέρουσα ιδέα που θα μπορούσε να έχει εκτεταμένες επιπτώσεις για το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης και του κόσμου μας.

---

Το Visual ChatGPT φέρνει τη δημιουργία εικόνων AI στο δημοφιλές chatbot

---

Επιστροφή στο παρόν: Κυκλοφορεί το GPT-4

Η πολυαναμενόμενη κυκλοφορία του GPT-4 είναι τώρα διαθέσιμη σε ορισμένους συνδρομητές Plus, με ένα νέο μοντέλο πολυτροπικής γλώσσας που δέχεται κείμενο, ομιλία, εικόνες και βίντεο ως εισόδους και παρέχει απαντήσεις βάσει κειμένου.

Το OpenAI έχει διαφημίσει το GPT-4 ως σημαντικό ορόσημο στις προσπάθειές του να κλιμακώσει τη βαθιά μάθηση, σημειώνοντας ότι αν και μπορεί να μην ξεπερνά τους ανθρώπους σε πολλά σενάρια πραγματικού κόσμου, προσφέρει επιδόσεις σε ανθρώπινο επίπεδο σε διάφορα επαγγελματικά και ακαδημαϊκά σημεία αναφοράς.

Η δημοτικότητα του ChatGPT, το οποίο χρησιμοποιεί την τεχνολογία GPT-3 AI για τη δημιουργία ανθρώπινων απαντήσεων σε ερωτήματα αναζήτησης που βασίζονται σε δεδομένα που συγκεντρώθηκαν από το διαδίκτυο, έχει αυξηθεί από την πρώτη του εμφάνιση στις 30 Νοεμβρίου.

Η κυκλοφορία του ChatGPT, ενός συνομιλητικού chatbot, έχει πυροδοτήσει έναν αγώνα όπλων τεχνητής νοημοσύνης μεταξύ της Microsoft και της Google, οι οποίες στοχεύουν και οι δύο να ενσωματώσουν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργούν περιεχόμενο στην αναζήτηση στο Διαδίκτυο και στα προϊόντα παραγωγικότητας γραφείου τους. Η κυκλοφορία του GPT-4 και ο συνεχιζόμενος ανταγωνισμός μεταξύ των τεχνολογικών κολοσσών υπογραμμίζει την αυξανόμενη σημασία της τεχνητής νοημοσύνης και τις δυνατότητές της να μεταμορφώσει τον τρόπο που αλληλεπιδρούμε με την τεχνολογία.

Για να κατανοήσετε καλύτερα το θέμα, σας προσκαλούμε να εμβαθύνετε σε μια βαθύτερη και πιο τεχνική συζήτηση για την πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη.

Τι είναι η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη;

Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης που έχει την ικανότητα να επεξεργάζεται και να κατανοεί εισόδους από διαφορετικούς τρόπους ή τρόπους, όπως κείμενο, ομιλία, εικόνες και βίντεο. Αυτό σημαίνει ότι μπορεί να αναγνωρίσει και να ερμηνεύσει διάφορες μορφές δεδομένων, όχι μόνο έναν τύπο, γεγονός που το καθιστά πιο ευέλικτο και προσαρμόσιμο σε διαφορετικές καταστάσεις. Στην ουσία, η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να «βλέπει», «ακούει» και «καταλαβαίνει» όπως ένας άνθρωπος, επιτρέποντάς του να αλληλεπιδρά με τον κόσμο με πιο φυσικό και διαισθητικό τρόπο.

Εφαρμογές πολυτροπικής τεχνητής νοημοσύνης

Οι ικανότητες της πολυτροπικής τεχνητής νοημοσύνης είναι τεράστιες και εκτεταμένες. Ακολουθούν μερικά παραδείγματα του τι μπορεί να κάνει η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη:

• Αναγνώρισης ομιλίας: Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κατανοήσει και να μεταγράψει την προφορική γλώσσα, επιτρέποντάς της να αλληλεπιδρά με τους χρήστες μέσω φωνητικών εντολών και επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
• Αναγνώριση εικόνας και βίντεο: Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει και να ερμηνεύσει οπτικά δεδομένα, όπως εικόνες και βίντεο, για να αναγνωρίσει αντικείμενα, ανθρώπους και δραστηριότητες.
• Κειμενική ανάλυση: Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργαστεί και να κατανοήσει γραπτό κείμενο, συμπεριλαμβανομένης της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, της ανάλυσης συναισθημάτων και της γλωσσικής μετάφρασης.
• Πολυτροπική ολοκλήρωση: Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συνδυάσει εισόδους από διαφορετικές μεθόδους για να σχηματίσει μια πληρέστερη κατανόηση μιας κατάστασης. Για παράδειγμα, μπορεί να χρησιμοποιήσει οπτικές και ακουστικές ενδείξεις για να αναγνωρίσει τα συναισθήματα ενός ατόμου.

Πώς λειτουργεί το πολυτροπικό AI;

Τα πολυτροπικά νευρωνικά δίκτυα αποτελούνται συνήθως από πολλά μονοτροπικά νευρωνικά δίκτυα, με ένα οπτικοακουστικό μοντέλο να αποτελεί παράδειγμα δύο τέτοιων δικτύων - ένα για οπτικά δεδομένα και ένα για δεδομένα ήχου. Αυτά τα μεμονωμένα δίκτυα επεξεργάζονται τις αντίστοιχες εισόδους τους ξεχωριστά, σε μια διαδικασία γνωστή ως κωδικοποίηση.

Μόλις ολοκληρωθεί η μονοτροπική κωδικοποίηση, οι πληροφορίες που εξάγονται από κάθε μοντέλο πρέπει να συνδυαστούν. Διάφορες τεχνικές σύντηξης έχουν προταθεί για το σκοπό αυτό, που κυμαίνονται από τη βασική συνένωση έως τη χρήση μηχανισμών προσοχής. Η πολυτροπική συγχώνευση δεδομένων είναι κρίσιμος παράγοντας για την επιτυχία σε αυτά τα μοντέλα.

Μετά τη σύντηξη, το τελικό στάδιο περιλαμβάνει ένα δίκτυο «απόφασης» που δέχεται τις κωδικοποιημένες και συγχωνευμένες πληροφορίες και εκπαιδεύεται στη συγκεκριμένη εργασία.

Στην ουσία, οι πολυτροπικές αρχιτεκτονικές αποτελούνται από τρία βασικά στοιχεία – μονοτροπικούς κωδικοποιητές για κάθε τρόπο εισόδου, ένα δίκτυο σύντηξης που συνδυάζει τα χαρακτηριστικά των διαφορετικών τρόπων και έναν ταξινομητή που κάνει προβλέψεις με βάση τα συγχωνευμένα δεδομένα.

Σύγκριση με τα τρέχοντα μοντέλα AI

Σε σύγκριση με τα παραδοσιακά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να χειριστούν μόνο έναν τύπο δεδομένων τη φορά, η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη έχει πολλά πλεονεκτήματα, όπως:

• Ευστροφία: Το πολυτροπικό AI μπορεί να χειριστεί πολλούς τύπους δεδομένων, καθιστώντας το πιο προσαρμόσιμο σε διαφορετικές καταστάσεις και περιπτώσεις χρήσης.
• Φυσική αλληλεπίδραση: Με την ενσωμάτωση πολλαπλών τρόπων, η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αλληλεπιδράσει με τους χρήστες με πιο φυσικό και διαισθητικό τρόπο, παρόμοιο με τον τρόπο που επικοινωνούν οι άνθρωποι.
• Βελτιωμένη ακρίβεια: Συνδυάζοντας εισόδους από διαφορετικούς τρόπους, το πολυτροπικό AI μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια των προβλέψεων και των ταξινομήσεών του.

Ακολουθεί ένας συνοπτικός πίνακας που συγκρίνει διαφορετικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης:

Μοντέλο AI	Τύπος δεδομένων	Εφαρμογές
Τεχνητή νοημοσύνη βασισμένη σε κείμενο	Κείμενο	Επεξεργασία φυσικής γλώσσας, Chatbots, Ανάλυση συναισθημάτων
Τεχνητή νοημοσύνη που βασίζεται σε εικόνα	εικόνες	Ανίχνευση αντικειμένων, Ταξινόμηση εικόνων, Αναγνώριση προσώπου
Τεχνητή νοημοσύνη που βασίζεται στην ομιλία	Ήχου	Βοηθοί φωνής, Αναγνώριση ομιλίας, Μεταγραφή
Πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη	Κείμενο, Εικόνες, Ήχος, Βίντεο	Φυσική αλληλεπίδραση, κατανόηση των συμφραζομένων, βελτιωμένη ακρίβεια

Γιατί η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη είναι σημαντική;

Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη είναι σημαντική επειδή έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει τον τρόπο με τον οποίο αλληλεπιδρούμε με την τεχνολογία και τις μηχανές. Επιτρέποντας πιο φυσικές και διαισθητικές αλληλεπιδράσεις μέσω πολλαπλών τρόπων, η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει πιο απρόσκοπτες και εξατομικευμένες εμπειρίες χρήστη. Αυτό μπορεί να είναι ιδιαίτερα ευεργετικό σε τομείς όπως:

• Φροντίδα υγείας: Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους γιατρούς και τους ασθενείς να επικοινωνούν πιο αποτελεσματικά, ειδικά για όσους έχουν περιορισμένη κινητικότητα ή δεν ομιλούν τη μητρική τους γλώσσα.
• Εκπαίδευση: Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει τα μαθησιακά αποτελέσματα παρέχοντας πιο εξατομικευμένη και διαδραστική διδασκαλία που προσαρμόζεται στις ατομικές ανάγκες και το μαθησιακό στυλ του μαθητή.
• Διασκέδαση: Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει πιο καθηλωτικές και συναρπαστικές εμπειρίες σε βιντεοπαιχνίδια, ταινίες και άλλες μορφές πολυμέσων.

Πλεονεκτήματα της πολυτροπικής τεχνητής νοημοσύνης

Ακολουθούν μερικά από τα βασικά πλεονεκτήματα της πολυτροπικής τεχνητής νοημοσύνης:

• Συμφραζόμενη κατανόηση: Συνδυάζοντας εισόδους από πολλαπλούς τρόπους, η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αποκτήσει μια πληρέστερη κατανόηση μιας κατάστασης, συμπεριλαμβανομένου του πλαισίου και του νοήματος πίσω από τα δεδομένα.
• Φυσική αλληλεπίδραση: Επιτρέποντας πιο φυσικές και διαισθητικές αλληλεπιδράσεις μέσω πολλαπλών τρόπων, η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει πιο απρόσκοπτες και εξατομικευμένες εμπειρίες χρήστη.
• Βελτιωμένη ακρίβεια: Με την ενσωμάτωση πολλαπλών πηγών δεδομένων, η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια των προβλέψεων και των ταξινομήσεων.

---

Δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης 101

---

Δυνατότητα δημιουργίας νέων επιχειρηματικών μοντέλων

Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη έχει επίσης τη δυνατότητα να δημιουργήσει νέα επιχειρηματικά μοντέλα και ροές εσόδων. Να μερικά παραδείγματα:

• Βοηθοί φωνής: Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ενεργοποιήσει πιο εξελιγμένους και εξατομικευμένους βοηθούς φωνής που μπορούν να αλληλεπιδρούν με τους χρήστες μέσω ομιλίας, κειμένου και οπτικών οθονών.
• Έξυπνα σπίτια: Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει πιο έξυπνα και ανταποκρινόμενα σπίτια που μπορούν να κατανοήσουν και να προσαρμοστούν στις προτιμήσεις και τις συμπεριφορές ενός χρήστη.
• Εικονικοί βοηθοί αγορών: Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους πελάτες να πλοηγηθούν και να εξατομικεύσουν την εμπειρία αγορών τους μέσω φωνητικών και οπτικών αλληλεπιδράσεων.

Το μέλλον της τεχνολογίας AI

Το μέλλον της τεχνολογίας AI είναι συναρπαστικό, με τους ερευνητές να διερευνούν νέους τρόπους για να δημιουργήσουν πιο προηγμένα και εξελιγμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης. Ακολουθούν ορισμένοι βασικοί τομείς εστίασης:

• Αυτομάθηση AI: Οι ερευνητές της τεχνητής νοημοσύνης στοχεύουν να δημιουργήσουν τεχνητή νοημοσύνη που μπορεί να μάθει και να βελτιώνεται από μόνη της, χωρίς την ανάγκη ανθρώπινης παρέμβασης. Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε πιο προσαρμόσιμα και ανθεκτικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να χειριστούν ένα ευρύ φάσμα εργασιών και καταστάσεων.
• Πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη: Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει τον τρόπο με τον οποίο αλληλεπιδρούμε με την τεχνολογία και τις μηχανές. Οι ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης εργάζονται για τη δημιουργία πιο εξελιγμένων και ευέλικτων πολυτροπικών μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να κατανοούν και να επεξεργάζονται εισόδους από πολλαπλούς τρόπους.
• Ηθική και διακυβέρνηση: Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται πιο ισχυρή και πανταχού παρούσα, είναι σημαντικό να διασφαλίσουμε ότι χρησιμοποιείται ηθικά και υπεύθυνα. Οι ερευνητές της τεχνητής νοημοσύνης διερευνούν τρόπους για να δημιουργήσουν πιο διαφανή και υπεύθυνα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που είναι ευθυγραμμισμένα με τις ανθρώπινες αξίες και προτεραιότητες.

Πώς στοχεύουν οι ερευνητές της τεχνητής νοημοσύνης να δημιουργήσουν τεχνητή νοημοσύνη που μπορεί να μάθει από μόνος του;

Οι ερευνητές της τεχνητής νοημοσύνης διερευνούν διάφορες προσεγγίσεις για τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να μάθει από μόνη της. Ένας πολλά υποσχόμενος τομέας έρευνας ονομάζεται ενισχυτική μάθηση, ο οποίος περιλαμβάνει τη διδασκαλία ενός μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης για τη λήψη αποφάσεων και τη λήψη μέτρων με βάση την ανατροφοδότηση από το περιβάλλον. Μια άλλη προσέγγιση ονομάζεται μάθηση χωρίς επίβλεψη, η οποία περιλαμβάνει την εκπαίδευση ενός μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης σε μη δομημένα δεδομένα και το να το αφήνει να βρει μοτίβα και σχέσεις από μόνο του. Συνδυάζοντας αυτές και άλλες προσεγγίσεις, οι ερευνητές της τεχνητής νοημοσύνης ελπίζουν να δημιουργήσουν πιο προηγμένα και αυτόνομα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που θα μπορούν να βελτιώνονται και να προσαρμόζονται με την πάροδο του χρόνου.

---

Όλα για την αυτόνομη νοημοσύνη: Μια περιεκτική επισκόπηση

---

Δυνατότητα για βελτιωμένα μοντέλα AI

Τα βελτιωμένα μοντέλα AI έχουν τη δυνατότητα να αλλάξουν τον τρόπο που ζούμε και εργαζόμαστε. Ακολουθούν ορισμένα πιθανά οφέλη των βελτιωμένων μοντέλων AI:

• Βελτιωμένη ακρίβεια: Καθώς τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης γίνονται πιο εξελιγμένα και προηγμένα, μπορούν να βελτιώσουν την ακρίβειά τους και να μειώσουν τα λάθη σε τομείς όπως η ιατρική διάγνωση, η οικονομική πρόβλεψη και η αξιολόγηση κινδύνου.
• Πιο εξατομικευμένες εμπειρίες: Τα προηγμένα μοντέλα AI μπορούν να εξατομικεύσουν τις εμπειρίες των χρηστών κατανοώντας τις ατομικές προτιμήσεις και συμπεριφορές. Για παράδειγμα, μια υπηρεσία ροής μουσικής μπορεί να προτείνει τραγούδια με βάση το ιστορικό ακρόασης και τη διάθεση ενός χρήστη.
• Αυτοματοποίηση κουραστικών εργασιών: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει κουραστικές και επαναλαμβανόμενες εργασίες, ελευθερώνοντας χρόνο στους ανθρώπους να επικεντρωθούν σε πιο δημιουργικές και υψηλού επιπέδου εργασίες.

GPT-4 και πολυτροπικό AI

Μετά από πολλή αναμονή και εικασίες, το OpenAI αποκάλυψε τελικά η τελευταία προσθήκη στην εντυπωσιακή σειρά μοντέλων γλώσσας AI. Με το όνομα GPT-4, το σύστημα υπόσχεται να προσφέρει πρωτοποριακές εξελίξεις στην πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη, αν και με ένα πιο περιορισμένο εύρος τρόπων εισαγωγής από ό,τι είχαν προβλέψει ορισμένοι.

Ανακοινώνουμε το GPT-4, ένα μεγάλο πολυτροπικό μοντέλο, με τα καλύτερα αποτελέσματά μας στις δυνατότητες και την ευθυγράμμιση: https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg

- OpenAI (@OpenAI) Μαρτίου 14, 2023

Σύμφωνα με το OpenAI, το μοντέλο μπορεί να επεξεργάζεται τόσο κείμενο όσο και οπτική είσοδο, παρέχοντας εξόδους που βασίζονται σε κείμενο που επιδεικνύουν ένα εξελιγμένο επίπεδο κατανόησης. Με την ικανότητά του να ερμηνεύει και να ενσωματώνει ταυτόχρονα πολλαπλούς τρόπους εισαγωγής, το GPT-4 σηματοδοτεί ένα σημαντικό ορόσημο στην ανάπτυξη μοντέλων γλώσσας τεχνητής νοημοσύνης που έχουν χτίσει δυναμική εδώ και αρκετά χρόνια πριν τραβήξουν την προσοχή τους τελευταίους μήνες.

Τα πρωτοποριακά μοντέλα GPT του OpenAI έχουν αιχμαλωτίσει τη φαντασία της κοινότητας της AI από τη δημοσίευση της αρχικής ερευνητικής εργασίας το 2018. Μετά την ανακοίνωση του GPT-2 το 2019 και του GPT-3 το 2020, αυτά τα μοντέλα έχουν εκπαιδευτεί σε τεράστια σύνολα δεδομένων κειμένου, προέρχονται κυρίως από το διαδίκτυο, το οποίο στη συνέχεια αναλύεται για στατιστικά πρότυπα. Αυτή η απλή αλλά εξαιρετικά αποτελεσματική προσέγγιση επιτρέπει στα μοντέλα να δημιουργούν και να συνοψίζουν τη γραφή, καθώς και να εκτελούν μια σειρά εργασιών που βασίζονται σε κείμενο, όπως η μετάφραση και η δημιουργία κώδικα.

Παρά τις ανησυχίες σχετικά με την πιθανή κακή χρήση των μοντέλων GPT, η OpenAI κυκλοφόρησε τελικά το chatbot ChatGPT που βασίζεται στο GPT-3.5 στα τέλη του 2022, καθιστώντας την τεχνολογία προσβάσιμη σε ένα ευρύτερο κοινό. Αυτή η κίνηση προκάλεσε ένα κύμα ενθουσιασμού και προσμονής στον κλάδο της τεχνολογίας, με άλλους σημαντικούς παίκτες όπως η Microsoft και η Google να ακολουθούν γρήγορα το παράδειγμά τους με τα δικά τους chatbot AI, συμπεριλαμβανομένου του Bing ως μέρος της μηχανής αναζήτησης Bing. Η κυκλοφορία αυτών των chatbot καταδεικνύει την αυξανόμενη σημασία των μοντέλων GPT στη διαμόρφωση του μέλλοντος της τεχνητής νοημοσύνης και τις δυνατότητές τους να μεταμορφώσουν τον τρόπο επικοινωνίας και αλληλεπίδρασης με την τεχνολογία.

Όπως ήταν αναμενόμενο, η αυξανόμενη προσβασιμότητα των μοντέλων γλώσσας AI έχει παρουσιάσει μια σειρά προβλημάτων και προκλήσεων για διάφορους τομείς. Για παράδειγμα, το εκπαιδευτικό σύστημα δυσκολεύτηκε να αντιμετωπίσει την εμφάνιση λογισμικού που είναι ικανό να παράγει δοκίμια κολεγίων υψηλής ποιότητας. Ομοίως, διαδικτυακές πλατφόρμες όπως το Stack Overflow και το Clarkesworld αναγκάστηκαν να σταματήσουν τις υποβολές λόγω της συντριπτικής εισροής περιεχομένου που δημιουργείται από AI. Ακόμη και οι πρώτες εφαρμογές των εργαλείων γραφής AI στη δημοσιογραφία έχουν αντιμετωπίσει δυσκολίες.

Παρά αυτές τις προκλήσεις, ορισμένοι ειδικοί υποστηρίζουν ότι οι αρνητικές επιπτώσεις ήταν κάπως λιγότερο σοβαρές από ό,τι είχε αρχικά προβλεφθεί. Όπως συμβαίνει με κάθε νέα τεχνολογία, η εισαγωγή μοντέλων γλώσσας τεχνητής νοημοσύνης απαιτούσε προσεκτική εξέταση και προσαρμογή για να διασφαλιστεί ότι τα οφέλη της τεχνολογίας μεγιστοποιούνται, ελαχιστοποιώντας παράλληλα τυχόν αρνητικές επιπτώσεις.

Σύμφωνα με το OpenAI, το GPT-4 είχε περάσει έξι μήνες εκπαίδευσης σε θέματα ασφάλειας και ότι σε εσωτερικές δοκιμές, ήταν «82 τοις εκατό λιγότερο πιθανό να ανταποκριθεί σε αιτήματα για μη επιτρεπόμενο περιεχόμενο και 40 τοις εκατό περισσότερες πιθανότητες να παράγει πραγματικές απαντήσεις από το GPT-3.5. ”

Η κατώτατη γραμμή

Επιστρέφοντας στο αρχικό μας θέμα: Τι είναι η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη; Μόλις πριν από έξι μήνες, η έννοια της πολυτροπικής τεχνητής νοημοσύνης ήταν ακόμα σε μεγάλο βαθμό περιορισμένη στη σφαίρα της θεωρητικής εικασίας και της έρευνας. Ωστόσο, με την πρόσφατη κυκλοφορία του GPT-4, γινόμαστε τώρα μάρτυρες μιας σημαντικής αλλαγής στην ανάπτυξη και υιοθέτηση αυτής της τεχνολογίας. Οι δυνατότητες του GPT-4, ιδιαίτερα στην ικανότητά του να επεξεργάζεται και να ενσωματώνει εισόδους από πολλαπλούς τρόπους, έχουν ανοίξει έναν εντελώς νέο κόσμο δυνατοτήτων και ευκαιριών για τον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και όχι μόνο.

Θα δούμε μια ταχεία επέκταση των πολυτροπικών εφαρμογών AI σε ένα ευρύ φάσμα βιομηχανιών και τομέων. Από την υγειονομική περίθαλψη και την εκπαίδευση μέχρι την ψυχαγωγία και τα παιχνίδια, η ικανότητα των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης να κατανοούν και να ανταποκρίνονται σε εισροές από πολλαπλούς τρόπους μεταμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο αλληλεπιδρούμε με την τεχνολογία και τις μηχανές. Αυτή η τεχνολογία μας δίνει τη δυνατότητα να επικοινωνούμε και να συνεργαζόμαστε με μηχανές με πιο φυσικό και διαισθητικό τρόπο, με σημαντικές επιπτώσεις για το μέλλον της εργασίας και της παραγωγικότητας.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://dataconomy.com/2023/03/what-is-multimodal-ai-gpt-4/