סוכנים צפויים להיות רגע מפתח בעולם הבינה המלאכותית. מערכות בינה מלאכותית אלה יוכלו להשלים באופן אוטונומי משימות ויעדים שהוגדרו להם על ידי משתמשים. זה מייצג שינוי משמעותי מהמודל הנוכחי של אינטראקציה עם בינה מלאכותית דרך ממשקי צ'אט.

ההיבטים המרכזיים של גישה זו המבוססת על סוכנים כוללים:

• גמישות: סוכנים יוכלו לטפל במגוון רחב של משימות, החל משירות לקוחות ועד לעבודה יצירתית וניתוח נתונים. זה משחרר אפשרויות חדשות לניצול הבינה המלאכותית בחיי היומיום שלנו.

• אוטונומיה: סוכנים יוכלו לנקוט פעולה באופן עצמאי כדי להשיג את מטרותיהם, במקום פשוט להגיב לפקודות של המשתמש. זה מאפשר סיוע בבינה מלאכותית דינמי ומותאם יותר.

• התאמה אישית: סוכנים יוכלו ללמוד על משתמשים פרטניים ולהתאים את התגובות והפעולות שלהם בהתאם. זה מגביר את השימושיות והרלוונטיות של מערכת הבינה המלאכותית.

העתיד של עוזרי הקול צפוי לעבור שינוי משמעותי. אנו עדים להופעתן של מערכות בינה מלאכותית מתקדמות מאוד לעיבוד שפה, אשר יגדירו מחדש את האופן שבו אנו מתקשרים עם הטכנולוגיה.

אחד ההתקדמויות המרכזיות הוא שילוב של מודלי שפה גדולים (LLMs) וכישורי בינה מלאכותית גנרטיבית. לדוגמה, אמזון מפתחת גרסה חדשה של אלקסה המונעת על ידי LLMs מותאמים אישית לאינטראקציות קוליות. זה יאפשר זיהוי דיבור טבעי יותר, דיבור מדומה מבוטא יותר, ויעלה את חוויית המשתמש.

יתרה מכך, הכנסת יכולות מולטימודליות היא משחק מחודש. עוזרי הקול לא יהיו עוד מוגבלים רק לאינטראקציות אודיו, אלא יתמזגו בצורה חלקה עם תוכן חזותי, טקסטואלי ואפילו תלת-ממדי. רב-מודליות אמיתית זו תאפשר למשתמשים להתקשר עם הבינה המלאכותית בדרכים אינטואיטיביות ומגוונות יותר, ולפתוח מגוון רחב של יישומים.

העתיד של הבינה המלאכותית צפוי להיות באמת מולטימודלי, כאשר כל סוג של קלט יכול להיות משולב בצורה חלקה ומוטרנספורם לכל פלט רצוי. שינוי מהפכני זה כבר בתהליך, כאשר חברות מובילות בבינה מלאכותית כמו גוגל ו-NVIDIA מציגות את היכולות המדהימות של מערכות דור הבא הללו.

אחת ההתקדמויות המרכזיות היא הופעתם של מודלים כמו GPT-4 Omni, אשר נבנו מלכתחילה לטיפול במגוון רחב של מודליות, כולל טקסט, תמונות, אודיו ואפילו אובייקטים תלת-ממדיים. מודלים אלה יכולים לשלב בקלות קלטים שונים כדי ליצור פלטים מתוחכמים ומותאמים אישית, מחדשים את האופן שבו אנו מתקשרים עם בינה מלאכותית.

אחד ההתקדמויות המרכזיות הצפויות בבינה מלאכותית בשנת 2024 ומעבר היא הדגש המוגבר על התאמה אישית והתאמה של מודלי בינה מלאכותית ומערכות. שינוי זה יאפשר לבינה המלאכותית להיות מותאמת אישית יותר למשתמשים פרטניים, מספקת חוויות רלוונטיות ושימושיות יותר.

התאמה אישית

היכולת להתאים אישית מודלי בינה מלאכותית תהיה משחק מחודש. כרגע, בעת אינטראקציה עם עוזרי בינה מלאכותית כמו ChatGPT, המערכת יש ידע מוגבל על העדפות, היסטוריה והקשר של המשתמש. עם זאת, עם תכונות התאמה אישית, הבינה המלאכותית תוכל לנצל נתונים ספציפיים למשתמש כדי לספק תגובות והמלצות מותאמות אישית.

התאמה

בנוסף להתאמה אישית, היכולת להתאים מודלי בינה מלאכותית לתחומים ויישומים ספציפיים תהיה גם התפתחות מרכזית. חברות וארגונים יוכלו לעבוד עם ספקי בינה מלאכותית כדי לכוונן ולהתאים מודלים בסיסיים לצרכים הייחודיים שלהם.

סם אלטמן, מנכ"ל OpenAI, הדגיש שכאשר מערכות בינה מלאכותית הופכות מתקדמות יותר, שיפור היכולת לסמוך עליהן והיכולת ההיקשרית שלהן יהיו קריטיים. הוא מכיר בכך שמודלים נוכחיים כמו GPT-4 יכולים להיות "די טיפשיים" בתחומים מסוימים, עם יכולות היקשרות מוגבלות.

אלטמן מציין שאחד התחומים החשובים ביותר להתקדמות יהיה היכולת ההיקשרית. כרגע, GPT-4 יכול להרהר רק בדרכים מאוד מוגבלות. שיפור היכולת של המודל להרהר ולהסיק מסקנות לוגיות יהיה חיוני להרחבת השימושיות והיכולות שלו.

בנוסף, אלטמן מדגיש את החשיבות של הגברת המהימנות של מערכות בינה מלאכותיות אלה. הוא מציין שבעוד GPT-4 עשוי לבצע היטב ב-10,000 ניסויים, הוא לא תמיד יודע איזו תגובה היא הטובה ביותר. להבטיח שהמודל יספק בקביעות את התפוקה המדויקת והמהימנה ביותר, במקום לפעמים להפיק תגובה טובה, תהיה מוקד מרכזי להתקדמות עתידית.

אחד ההתפתחויות המרכזיות בבינה מלאכותית הצפויות להופיע ב-2024 ומעבר הוא עלייתם של מודלים מותאמים אישית. אלה הם מערכות בינה מלאכותית שעברו אימון ספציפי על נתונים ועל ידע מתחום מסוים, מאפשרות להם להצטיין במשימות בתוך תחומים או ענפים מסוימים.

הדוגמה שהודגשה היא השיתוף הפעולה בין החברה Harvey ו-OpenAI לפיתוח מודל משפטי מותאם אישית. זה כלל שילוב של כמות עצומה של נתונים משפטיים וידע ספציפי לתחום לתוך המודלים הבסיסיים, מאפשר למערכת לטפל במשימות הדורשות היקשרות משפטית מפורטת וביכולת להסתמך על ידע משפטי נרחב.

העתיד של הטיפול הרפואי צפוי להיות מוטרנספורם על ידי ההתקדמויות בבינה מלאכותית (AI). מספר חברות טכנולוגיה מובילות עובדות בשקט מאחורי הקלעים כדי לפתח פתרונות חדשניים מבוססי AI לטיפול רפואי שיהיו מוכנים להטמעה בקרוב.

אחד ההתפתחויות המרכזיות הוא הופעתם של מודלי AI ייעודיים ליישומים רפואיים. Gemini של גוגל, משפחת מודלי AI המותאמים באופן ספציפי למשימות רפואיות מולטימודליות, כבר עבר את GPT-4 בביצועים במדד MedQA, בדיקה המשמשת להערכת הידע הרפואי. מודלי Gemini הללו יכולים להבין ולנתח נתונים רפואיים מורכבים, כולל טקסט, תמונות, סרטונים ורשומות בריאות אלקטרוניות. דיוקם המרשים של 91.1% במדד MedQA מדגים את הפוטנציאל שלהם לחולל מהפכה בשאלות-תשובות רפואיות.

אם אתה לא יודע, מכוניות אוטונומיות הן דבר אמיתי והן בעצם מכוניות שנוהגות בלעדיך. הן לא צריכות נהג וכל מה שאתה צריך לעשות זה לשבת במושב הנוסע ולהגיע ליעד שלך. זה באמת מוזר אבל זה גם הגיוני מאוד.

במהות, מה שאתה רואה כאן הם כמה ציוצים מאנשים שהיו במכוניות אוטונומיות באופן אישי. אתה יכול לראות כאן שאדם אחד אומר "Wejo הוא באמת מדהים. אני משתמש בו בסן פרנסיסקו לכל הנסיעות עכשיו והוא פשוט מוצק כסלע." אדם אחר אומר "אני מעדיף עכשיו על נהיגה עצמית של Wejo על פני אובר. אני מרגיש בטוח יותר." ומישהו אחר אמר "פשוט ניסיתי את מוניות הנהיגה העצמית של Wejo, זה יותר נוח מלקחת אובר. הבינה המלאכותית משנה הכל אפילו עבור מוניות ואובר."

העתיד של שירות הלקוחות צפוי לעבור שינוי מהפכני, המונע על ידי ההתקדמויות בטכנולוגיית הבינה המלאכותית. עסקים משתמשים בהולכה גוברת במערכות מבוססות AI כדי לספק תמיכה ללקוחות חלקה, מותאמת אישית ויעילה.

דוגמה בולטת היא עוזר שירות הלקוחות של גוגל, המהפך את האופן שבו עסקים מתקשרים עם לקוחותיהם. מערכת זו המונעת על ידי AI מנצלת את סוויטת יכולות ה-AI של Google Cloud כדי להציע אינטראקציות תמיכה מותאמות אישית, לסייע בעסקאות ולוודא שלקוחות מקבלים את המידע העדכני ביותר בזמן אמת.

העתיד של הרובוטיקה צפוי להיות מוכן להתקדמויות מרשימות, המונעות על ידי ההתקדמות המהירה בבינה מלאכותית ולמידת מכונה. להלן חלק מההתפתחויות המרכזיות שנוכל לצפות לראות בשנים הקרובות:

1. **שיפור בנייד