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 искусственный интеллект. Фото: Юникон

Наверняка вам знакома ежедневная битва, которая происходит на кухне каждой семьи: «Кто моет посуду?» Затем вы покупаете посудомоечную машину, думая, что проблема решена. Но нет! Вопрос просто меняется на «Кто будет загружать посуду в посудомоечную машину?» Ваша мама отказывается им пользоваться, потому что она может мыть посуду, используя меньше воды и без электричества. Ваш сын-подросток просто хаотично бросает посуду в посудомоечную машину, и это ничем не лучше, чем мыть ее вручную. В конце концов, лучшим посудомойщиком все равно остается тот, кто загружает посуду в посудомоечную машину.

То же самое происходит и в мире ИИ. Искусственный интеллект появился с запуском множества коммерческих платформ, таких как ChatGPT, Mid Journey, Stable Diffusion… Каждая платформа была создана для разных целей создания контента. Но по сути это все еще посудомоечные машины, вам все равно нужен кто-то, кто будет правильно загружать посуду, а это значит, что нужно будет создавать подсказки и процессы, чтобы машина выдавала вам чистый результат.

Проблема в том, что создание таких подсказок и процессов не так просто, как вы могли бы подумать, и сложности использования каждой платформы различны, просто потому, что логика ИИ не совсем совпадает с человеческой логикой. Автору самому было трудно попросить ChatGPT составить простой и точный план предстоящей поездки из-за несовершенства расчетов GPT и его способности обновлять новые данные.

Платформы генерации изображений на основе ИИ требуют еще больше усилий и навыков. На скриншоте ниже вы можете видеть, что эксперту по Stable Diffusion потребовалось не менее 3000 попыток, чтобы создать детальное изображение слева.

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

Цифры могут быть завышены, но это означает, что платформы генеративного ИИ — это всего лишь инструменты, и людям еще предстоит научиться правильно использовать эти новые инструменты. Так что сейчас курсы по созданию команд на chatGPT или Mid Journey... по-прежнему процветают.

Но в то же время разработчики ИИ быстро обратились к новой проблеме, чтобы решить проблему генеративного ИИ, а именно создать посудомоечную машину, которая сама сможет мыть посуду: людям нужно просто 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, разработанной 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 достижение цели, выполняться в режиме реального времени, а также способен к самообучению и оптимизации производительности посредством непрерывной обратной связи или внутреннего анализа.

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

Эта превосходная способность автономного ИИ произведет революцию в индустрии робототехники и автономного транспорта, а также ускорит процесс трансформации ИИ в крупных корпорациях.

На уровне отдельного пользователя автономные модели ИИ могут упростить работу с ИИ и повысить эффективность его работы. Вам не придется просматривать 3000 фотографий, созданных искусственным интеллектом, чтобы выбрать одну, которая вам нравится, достаточно просмотреть, скажем, три.