Агенты готовы стать поворотным моментом в мире искусственного интеллекта. Эти системы ИИ смогут автономно выполнять задачи и цели, поставленные перед ними пользователями. Это представляет собой значительный сдвиг от текущей модели взаимодействия с ИИ через интерфейсы чата.

Основные аспекты этого агентного подхода включают:

• Универсальность: Агенты смогут справляться с широким спектром задач, от обслуживания клиентов до творческой работы и анализа данных. Это открывает новые возможности для использования ИИ в нашей повседневной жизни.

• Автономность: Агенты смогут действовать самостоятельно для достижения своих целей, а не просто реагировать на запросы пользователей. Это позволяет обеспечить более динамичную и адаптивную помощь ИИ.

• Персонализация: Агенты смогут узнавать об индивидуальных пользователях и соответствующим образом настраивать свои ответы и действия. Это повышает полезность и актуальность системы ИИ.

Будущее голосовых помощников готовится к значительной трансформации. Мы наблюдаем появление высокоразвитых систем голосового ИИ, которые должны переопределить, как мы взаимодействуем с технологиями.

Одним из ключевых достижений является интеграция больших языковых моделей (LLM) и возможностей генеративного ИИ. Например, Amazon разрабатывает новую версию Alexa, основанную на специально созданных LLM, оптимизированных для голосовых взаимодействий. Это позволит обеспечить более естественное, разговорное распознавание речи и выразительный синтез текста в речь, повышая качество пользовательского опыта.

Кроме того, внедрение мультимодальных возможностей станет игрой с переменным успехом. Голосовые помощники больше не будут ограничены только аудиовзаимодействиями, но будут плавно интегрироваться с визуальным, текстовым и даже 3D-контентом. Эта подлинная мультимодальность позволит пользователям взаимодействовать с ИИ более интуитивно и универсально, открывая широкий спектр приложений.

Будущее ИИ готовится стать по-настоящему мультимодальным, где любой тип входных данных может быть плавно интегрирован и преобразован в любой желаемый выходной сигнал. Эта революционная трансформация уже идет полным ходом, при этом ведущие компании ИИ, такие как Google и NVIDIA, демонстрируют невероятные возможности этих систем следующего поколения.

Одним из ключевых достижений является появление моделей, таких как GPT-4 Omni, которые изначально созданы для работы с широким спектром модальностей, включая текст, изображения, аудио и даже 3D-объекты. Эти модели могут легко сочетать различные входные данные для генерации высокосложных и персонализированных выходных данных, переопределяя способ взаимодействия с ИИ.

Особенно захватывающим является аспект персонализации, поскольку он позволяет этим моделям адаптироваться к предпочтениям, знаниям и контексту конкретного человека. Интегрируя собственные данные пользователя, такие как электронная почта, календари и история просмотров, ИИ может предоставлять адаптированные ответы и рекомендации, которые действительно актуальны и ценны.

Одним из ключевых достижений в ИИ, которое, как ожидается, появится в 2024 году и в последующие годы, станет повышенное внимание к персонализации и настройке моделей и систем ИИ. Этот сдвиг позволит ИИ стать более адаптированным к отдельным пользователям, обеспечивая более актуальные и полезные впечатления.

Персонализация

Способность персонализировать модели ИИ станет игрой с переменным успехом. В настоящее время при взаимодействии с помощниками ИИ, такими как ChatGPT, система имеет ограниченные знания о предпочтениях, истории и контексте пользователя. Однако с функциями персонализации ИИ сможет использовать данные, специфичные для пользователя, чтобы предоставлять более индивидуальные ответы и рекомендации.

Настройка

Помимо персонализации, возможность настраивать модели ИИ для конкретных областей и вариантов использования также будет ключевым развитием. Компании и организации смогут работать с поставщиками ИИ, чтобы дорабатывать и адаптировать базовые модели под свои уникальные потребности.

Сэм Алтман, генеральный директор OpenAI, подчеркивает, что по мере развития систем ИИ повышение их надежности и способности к рассуждению будет иметь решающее значение. Он признает, что текущие модели, такие как GPT-4, могут быть "довольно глупыми" в определенных областях, с ограниченными возможностями рассуждения.

Алтман заявляет, что одной из важнейших областей прогресса будет способность к рассуждению. В настоящее время GPT-4 может рассуждать только в крайне ограниченных пределах. Улучшение способности модели рассуждать и делать логические выводы будет иметь решающее значение для расширения ее полезности и возможностей.

Кроме того, Алтман подчеркивает важность повышения надежности этих систем ИИ. Он отмечает, что, хотя GPT-4 может хорошо справляться в 10 000 испытаниях, она не всегда знает, какой ответ является лучшим. Обеспечение того, чтобы модель последовательно предоставляла наиболее точный и надежный вывод, а не иногда хороший ответ, будет ключевым направлением для будущих улучшений.

Одно из ключевых разработок в ИИ, которое, как ожидается, появится в 2024 году и в последующие годы, - это рост моделей, обученных под конкретные задачи. Это системы ИИ, которые были специально обучены на данных и знаниях, характерных для определенной области, что позволяет им превосходить в задачах в рамках конкретных областей или отраслей.

Примером является сотрудничество компании Harvey и OpenAI по разработке модели, специализирующейся на судебной практике. Это включало интеграцию огромного количества юридических данных и специализированных знаний в базовые модели, что позволило системе справляться с задачами, требующими детального юридического анализа и способности опираться на обширные юридические знания.

Будущее здравоохранения готовится к трансформации благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ). Несколько ведущих технологических компаний тихо работают за кулисами, чтобы разработать инновационные решения в области здравоохранения на основе ИИ, которые будут готовы к развертыванию в ближайшее время.

Одно из ключевых разработок - это появление специализированных моделей ИИ для медицинских приложений. Модели Gemini от Google, семейство моделей ИИ, специально доработанных для мультимодальных медицинских задач, уже превзошли GPT-4 по производительности на тесте MedQA, используемом для оценки медицинских знаний. Эти модели Gemini могут понимать и анализировать сложные медицинские данные, включая текст, изображения, видео и электронные медицинские карты. Их впечатляющая точность 91,1% на тесте MedQA демонстрирует их потенциал для революционизации медицинского вопросно-ответного взаимодействия.

Итак, если вы не знаете, автономные автомобили - это реальность, и это, по сути, автомобили, которые ездят без вас. Им не нужен водитель, и вы можете сидеть на пассажирском сиденье и добираться до места назначения. Это действительно странно, но на самом деле это имеет большой смысл.

По сути, вы видите здесь несколько твитов от людей, которые были непосредственно в этих автономных транспортных средствах. Вы можете видеть, что один человек говорит: "Wejo действительно потрясающий. Использую его в Сан-Франциско для каждой поездки, и он просто безупречен". Другой человек говорит: "Я теперь предпочитаю самоуправляемые Wejo такси Uber. Я чувствую себя в большей безопасности". А кто-то еще сказал: "Я только что попробовал самоуправляемые такси Wejo, это комфортнее, чем поездка на Uber. ИИ меняет все, даже для такси и Uber".

Будущее обслуживания клиентов готовится к трансформационному сдвигу, движимому достижениями в области технологий ИИ. Компании все чаще используют системы, управляемые ИИ, для предоставления бесшовной, персонализированной и эффективной клиентской поддержки.

Одним из ярких примеров является клиентский сервис ИИ от Google, который революционизирует способ, которым компании взаимодействуют со своими клиентами. Эта система, управляемая ИИ, использует набор возможностей ИИ от Google Cloud, чтобы предлагать настраиваемые взаимодействия по обслуживанию, облегчать транзакции и обеспечивать, чтобы клиенты получали самую актуальную информацию в режиме реального времени.

Будущее робототехники готовится к замечательным достижениям, движимым быстрым прогрессом в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Вот некоторые ключевые разработки, которые мы можем ожидать в ближайшие годы:

1. Улучшенная мобильность и ловкость: Новый робот Atlas от Boston Dynamics демонстрирует невероятную мобильность и ловкость, с возможностью перемещаться по сложным средам и выполнять сложные задачи с точностью. Это представляет собой значительный скачок вперед в гуманоидной робототехнике, открывая путь для роботов, чтобы справляться с более широким спектром физических задач.

2. Повышенная автономность и принятие решений: Интегрируя передовые алгоритмы ИИ и машинного обучения, роботы будут проявлять большую автономность, позволяя им принимать более обоснованные решения и адаптироваться к меняющимся обстоятельствам. Это позволит им работать более независимо и решать сложные задачи без постоянного человеческого надзора.