A VietNamNet újság szeretné bemutatni olvasóinak Chau Do asszony, az Unikon Vietnam társalapítójának cikkét, amelyben a mesterséges intelligencia új generációjának történetét meséli el egy augusztus végén Ho Si Minh-városban megrendezett rendezvényen.

3. kép.png
Az autonóm mesterséges intelligencia lesz a mesterséges intelligencia következő generációja. Fotó: Unikon

Valószínűleg ismerős a mindennapos csata, ami minden háztartás konyhájában dúl: „Ki mosogat?” Aztán veszel egy mosogatógépet, azt gondolva, hogy a probléma megoldódott. De nem! A kérdés már csak arra változott, hogy „Ki pakolja be a mosogatógépet?” Az édesanyád nem hajlandó használni, mert kevesebb vízzel és árammal meg tudja csinálni. A tinédzser fiad csak összevissza dobálja be a mosogatnivalókat a mosogatógépbe, ami nem jobb, mint kézzel elmosni őket. Végső soron a legjobb mosogatógép még mindig az, aki megpakolja.

Ugyanez történik a mesterséges intelligencia világában is. A generatív mesterséges intelligencia számos kereskedelmi platform, például a ChatGPT, a Mid Journey és a Stable Diffusion elindításával jelent meg... mindegyiket más-más tartalomkészítési célra hozták létre. De ezek lényegében még mindig csak mosogatógépek, továbbra is kell valaki, aki megfelelően bepakolja a mosogatnivalókat, ami azt jelenti, hogy promptokat kell létrehozni, és egy olyan folyamatot kell létrehozni, amellyel a gép tiszta kimenetet biztosít.

A probléma az, hogy az ilyen promptok és folyamatok létrehozása nem olyan egyszerű, mint gondolnánk, és az egyes platformok használatának nehézségei eltérőek, egyszerűen azért, mert a mesterséges intelligencia logikája nem teljesen ugyanaz, mint az emberi logika. Maga az író is nehezen tudta megkérni a ChatGPT-t, hogy készítsen egy egyszerű és pontos útitervet a közelgő útjára, mivel a GPT gyenge az új adatok kiszámításában és frissítésében.

A mesterséges intelligencia által létrehozott képgeneráló platformok még több erőfeszítést és szakértelmet igényelnek. Az alábbi képernyőképen látható, hogy egy Stable Diffusion szakértőnek legalább 3000 próbálkozásra volt szüksége a bal oldali részletes, finomszemcsés kép létrehozásához.

2. kép.png
Legalább 3000 próbálkozás szükséges egy kifinomult kép létrehozásához a mesterséges intelligencia eszközével. Képernyőkép

Lehet, hogy a számok felfújtak, de ez azt jelenti, hogy a generatív MI platformok csak eszközök, az embereknek még meg kell tanulniuk, hogyan használják ezeket az új eszközöket helyesen. Így ma is virágzik a chatGPT-n vagy a Mid Journey-n történő parancskészítésről szóló kurzus.

Ugyanakkor a mesterséges intelligencia fejlesztői gyorsan egy új problémához fordultak a generatív mesterséges intelligencia problémájának megoldása érdekében, nevezetesen egy olyan mosogatógép létrehozásához, amely maga is képes mosogatni a mosogatógépben: Az embereknek csak célt kell adniuk a mesterséges intelligenciának, ez a mesterséges intelligencia modell pedig kezeli az összes szükséges eszközt és platformot a cél eléréséhez. Ezt az új generációs mesterséges intelligenciát ágentikus mesterséges intelligenciának nevezik.

Az autonóm mesterséges intelligencia egy olyan mesterséges intelligencia rendszer, amelyet arra terveztek, hogy autonóm „egyedként” működjenek, képesek feladatokat elvégezni, döntéseket hozni, egymással interakcióba lépni és a környezettel interakcióba lépni emberi beavatkozás nélkül.

Ez a fajta mesterséges intelligencia modell lehet célorientált, valós időben végrehajtható, képes önálló tanulásra és a teljesítmény optimalizálására folyamatos visszajelzés vagy belső reflexió révén.

1. kép.jpg
Egy példa az autonóm mesterséges intelligenciára: Egy automatizált marketingosztály, ahol a mesterséges intelligencia több „alkalmazottra” van osztva, egyértelmű szerepekkel és felelősségi körökkel, akik egy meghatározott és magasan professzionális folyamat szerint működő csapatot alkotnak.

Az autonóm mesterséges intelligencia ezen kiemelkedő képessége forradalmasítani fogja a robotika és az önvezető járművek iparágát, valamint felgyorsítja a mesterséges intelligencia átalakulási folyamatát a nagyvállalatoknál.

Az egyéni felhasználói szinten az autonóm MI-modellek megkönnyíthetik a mesterséges intelligenciával való munkát, jobb kimenettel. Nem kell 3000 MI által generált képet böngészned ahhoz, hogy kiválaszd a számodra megfelelőt, hanem elég például 3-at böngészni.