Bir arkadaşınıza veya iş arkadaşınıza başvurmak zorlu sorunların üstesinden gelmeyi kolaylaştırabilir. Artık yapay zeka sohbet robotlarının birbirleriyle ekip oluşturması onları daha etkili hale getirebilecek gibi görünüyor.
Bu hafta birlikte oynuyorum Otomatik ÜretimAI aracı işbirliğine yönelik açık kaynaklı bir yazılım çerçevesi tarafından geliştirilmiş Microsoft'tan araştırmacılar ve Pennsylvania Eyalet Üniversitesi, Washington Üniversitesi ve Çin'deki Xidian Üniversitesi'nden akademisyenler. Yazılım, belirli sorunları çözmek için istenebilecek farklı kişilere, rollere ve hedeflere sahip birden fazla AI aracısı oluşturmanıza olanak sağlamak için OpenAI'nin geniş dil modeli GPT-4'ten yararlanır.
Yapay zeka işbirliği fikrini teste tabi tutmak için iki yapay zeka temsilcisinin, yapay zeka işbirliği hakkında nasıl yazılacağına dair bir plan üzerinde birlikte çalışmasını sağladım.
AutoGen'in kodunu değiştirerek, AI ajan işbirliği hakkında yazmayı tartışan bir “muhabir” ve “editör” oluşturdum. “Sağlık hizmetleri, ulaşım, perakende ve daha pek çok endüstrinin çok aracılı yapay zekayı nasıl kullandığını göstermenin” öneminden bahsettikten sonra ikili, önerilen makalenin teknolojinin neden olduğu “etik ikilemlere” değinmesi gerektiği konusunda anlaştılar.
Önerilen konulardan herhangi biri hakkında fazla bir şey yazmak için henüz çok erken; çok aracılı yapay zeka işbirliği kavramı çoğunlukla araştırma aşamasındadır. Ancak deney, yapay zeka sohbet robotlarının gücünü artırabilecek bir stratejiyi ortaya koydu.
ChatGPT'nin arkasındakiler gibi büyük dil modelleri genellikle matematik problemlerinde takılıp kalıyor çünkü bunlar, katı mantıksal akıl yürütme yerine istatistiksel olarak makul metinler sağlayarak çalışıyorlar. İçinde Kağıt Mayıs ayında bir akademik çalıştayda sunulan AutoGen'in arkasındaki araştırmacılar, AI temsilcilerinin işbirliği yapmasının bu zayıflığı azaltabileceğini gösteriyor.
Birlikte çalışan iki ila dört temsilcinin beşinci sınıf matematik problemlerini tek başına bir temsilciden daha güvenilir bir şekilde çözebileceğini buldular. Testlerde takımlar satranç problemlerini konuşarak çözebildiler ve birbirleriyle konuşarak bilgisayar kodunu analiz edip iyileştirebildiler.
Diğerleri, birkaç farklı yapay zeka modeli (kurumsal rakiplerin sunduğu modeller bile) bir araya geldiğinde benzer faydalar gösterdi. Aynı zamanda sunulan bir projede atölye ICLR adı verilen büyük bir yapay zeka konferansında, MIT ve Google'dan bir grup, OpenAI'nin ChatGPT'si ve Google'ın Bard'ının sorunları tartışarak ve tartışarak birlikte çalışmasını sağladı. İkilinin olduğunu fark ettiler doğru çözüme ulaşma olasılığı daha yüksektir botların tek başına çalıştığı zamana göre sorunları birlikte çözmek. UC Berkeley ve Michigan Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından yakın zamanda hazırlanan bir başka makale, bir yapay zeka aracısının diğerinin çalışmasını incelemesi ve eleştirmesinin, denetleyici botun diğer aracının kodunu yükseltmesine olanak tanıyarak bilgisayarın web tarayıcısını kullanma becerisini geliştirebileceğini gösterdi.
Yüksek Lisans ekipleri aynı zamanda şaşırtıcı derecede insani şekillerde davranmaya da teşvik edilebilir. Google'dan, Çin'deki Zhejiang Üniversitesi'nden ve Singapur Ulusal Üniversitesi'nden bir grup şunları buldu: AI ajanlarına farklı kişilik özellikleri atamak“Uyumlu” veya “aşırı özgüvenli” gibi ifadeler, işbirlikçi performanslarına olumlu veya olumsuz şekilde ince ayar yapabilir.
Ve bir son makale The Economist'te, Pentagon'un Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı tarafından yaptırılan biri de dahil olmak üzere çok sayıda çok ajanlı projeyi özetliyor. Bu deneyde, yapay zeka ajanlarından oluşan bir ekip, sanal odalardan oluşan bir labirentte saklanan bombaları aramakla görevlendirildi. Çoklu yapay zeka ekibi hayali bombaları bulma konusunda tek başına bir ajana göre daha iyi olsa da araştırmacılar aynı zamanda grubun kendiliğinden bir iç hiyerarşi geliştirdiğini de buldu. Bir ajan, görevlerini yerine getirirken diğerlerine patronluk taslamaya başladı.
Graham NeubigICRL çalıştayını düzenleyen Carnegie Mellon Üniversitesi'nden doçent Dr. İşbirlikçi yaklaşımın güçlü olabileceğini ancak aynı zamanda daha fazla karmaşıklık katması nedeniyle yeni tür hatalara da yol açabileceğini söylüyor. Neubig, “Çok aracılı sistemlerin gidilecek yol olması mümkündür, ancak bu kaçınılmaz bir sonuç değildir” diyor.
İnsanlar zaten açık kaynaklı AutoGen çerçevesini ilginç şekillerde uyarlıyor; simüle edilmiş yazarların odaları kurgu fikirleri üretmek ve sanal “kutuda iş” farklı kurumsal roller üstlenen acentelerle. Belki de yapay zeka ajanlarımın önerdiği görevin yazılması çok uzun sürmeyecek.
Kaynak bağlantısı