Газета VietNamNet хотела бы представить читателям статью г-жи Чау До, соучредителя Unikon Vietnam, в которой она рассказала историю нового поколения искусственного интеллекта на мероприятии, состоявшемся в Хошимине в конце августа.

Картинка3.png
Следующим поколением искусственного интеллекта станет автономный ИИ. Фото: Unikon

Вы, вероятно, знакомы с ежедневной битвой, которая бушует на кухне каждого дома: «Кто моет посуду?» Затем вы покупаете посудомоечную машину, думая, что проблема решена. Но это не так! Вопрос просто изменился на «Кто загружает посудомоечную машину?» Ваша мама отказывается ею пользоваться, потому что может использовать меньше воды и электричества. Ваш сын-подросток просто хаотично бросает посуду в посудомоечную машину, что ничуть не лучше, чем мыть её вручную. В конце концов, лучшая посудомоечная машина — это та, которая сама её загружает.

То же самое происходит и в мире искусственного интеллекта. Генеративный ИИ появился с запуском множества коммерческих платформ, таких как ChatGPT, Mid Journey, Stable Diffusion… каждая из которых создана для разных целей создания контента. Но по сути это всего лишь посудомоечные машины: вам всё равно нужен кто-то, кто будет правильно загружать посуду, а это значит, что нужно создавать подсказки и процессы, чтобы эта машина выдавала вам чистый результат.

Проблема в том, что создание таких подсказок и процессов не так просто, как может показаться, и сложности использования каждой платформы различны, просто потому, что логика ИИ не совсем совпадает с человеческой логикой. Автору самому было сложно попросить ChatGPT создать простой и точный план предстоящей поездки из-за слабости GPT в расчёте и обновлении новых данных.

Платформы для генерации изображений на основе ИИ требуют ещё больше усилий и навыков. На скриншоте ниже видно, что эксперту по Stable Diffusion потребовалось не менее 3000 попыток, чтобы создать детальное, высокозернистое изображение слева.

Картинка2.png
Для создания сложного изображения с помощью инструмента ИИ требуется не менее 3000 попыток. Скриншот

Цифры, возможно, завышены, но это означает, что платформы генеративного ИИ — это всего лишь инструменты, и людям ещё предстоит научиться правильно ими пользоваться. Именно поэтому курсы по созданию команд на ChatGPT или Mid Journey… всё ещё процветают.

Но в то же время разработчики ИИ быстро обратились к новой задаче, чтобы решить эту проблему генеративного ИИ, а именно к созданию посудомоечной машины, которая сама может мыть посуду: достаточно дать ИИ цель, и эта модель ИИ будет управлять всеми инструментами и платформами, необходимыми для достижения этой цели. Новое поколение ИИ называется агентным ИИ.

Автономный ИИ — это тип системы ИИ, предназначенной для работы в качестве автономных «индивидуумов», способных выполнять задачи, принимать решения, взаимодействовать друг с другом и с окружающей средой без вмешательства человека.

Этот тип модели ИИ может быть ориентирован на цель, выполнять действия в режиме реального времени и способен к самообучению и оптимизации производительности посредством постоянной обратной связи или внутреннего анализа.

Картинка1.jpg
Пример автономного ИИ: автоматизированный отдел маркетинга, в котором ИИ разделен на несколько «сотрудников» с четкими ролями и обязанностями, образующих команду, которая работает в соответствии с определенным процессом и отличается высоким профессионализмом.

Эти превосходные возможности автономного ИИ произведут революцию в индустрии робототехники и автономного транспорта, а также ускорят процесс трансформации ИИ в крупных корпорациях.

На уровне отдельного пользователя автономные модели ИИ могут упростить работу с ИИ и повысить качество результатов. Вам не придётся просматривать 3000 изображений, сгенерированных ИИ, чтобы выбрать понравившееся, а достаточно выбрать, например, 3.