Agenter kommer att vara ett avgörande ögonblick i AI-världen. Dessa AI-system kommer att kunna utföra uppgifter och mål som användare har satt upp för dem på egen hand. Detta representerar en betydande förskjutning från den nuvarande modellen för interaktion med AI via chattgränssnitt.

De viktigaste aspekterna av denna agentbaserade ansats inkluderar:

• Mångsidighet: Agenter kommer att kunna hantera ett brett spektrum av uppgifter, från kundservice till kreativt arbete och dataanalys. Detta öppnar upp nya möjligheter för hur vi kan utnyttja AI i våra dagliga liv.

• Autonomi: Agenter kommer att kunna vidta åtgärder självständigt för att uppnå sina mål, istället för att bara svara på användarkommandon. Detta möjliggör mer dynamisk och anpassningsbar AI-assistans.

• Personalisering: Agenter kommer att kunna lära känna enskilda användare och anpassa sina svar och åtgärder därefter. Detta förbättrar nyttan och relevansen hos AI-systemet.

Framtiden för röstassistenter står inför en betydande transformation. Vi ser framväxten av mycket avancerade röst-AI-system som kommer att omdefiniera hur vi interagerar med teknik.

En av de viktiga framstegen är integrationen av stora språkmodeller (LLM) och generativ AI-kapacitet. Amazon utvecklar till exempel en ny version av Alexa driven av skräddarsydda LLM optimerade för röstinteraktioner. Detta möjliggör mer naturlig, konversationsbaserad talidentifiering och expressiv text-till-tal, vilket höjer användarupplevelsen.

Furthermore, introduktionen av multimodala funktioner är en banbrytande förändring. Röstassistenter kommer inte längre att begränsas till enbart ljudinteraktioner, utan kommer att smidigt integrera med visuellt, textuellt och till och med 3D-innehåll. Denna äkta multimodalitet kommer att låta användare interagera med AI:n på ett mer intuitivt och mångsidigt sätt, vilket öppnar upp ett brett spektrum av tillämpningar.

Personalisering är en annan avgörande aspekt som kommer att förbättra användbarheten hos röstassistenter. Genom att utnyttja användardata, preferenser och kontextuell information kommer dessa AI-system att kunna tillhandahålla skräddarsydda svar och rekommendationer, vilket gör dem till verkliga personliga assistenter.

Framtiden för AI är på väg att bli verkligt multimodal, där alla typer av indata kan integreras sömlöst och omvandlas till önskad utdata. Denna revolutionerande förändring är redan på gång, där ledande AI-företag som Google och NVIDIA visar upp de otroliga möjligheterna hos dessa nästa generations system.

En av de viktiga framstegen är framväxten av modeller som GPT-4 Omni, som är inbyggda för att hantera ett brett spektrum av modaliteter, inklusive text, bilder, ljud och till och med 3D-objekt. Dessa modeller kan smidigt kombinera olika indata för att generera mycket sofistikerade och personaliserade utdata, vilket omdefiniera hur vi interagerar med AI.

Personaliseringsaspekten är särskilt spännande, eftersom den låter dessa modeller anpassa sig efter en individs preferenser, kunskap och kontext. Genom att integrera användarens egna data, som e-post, kalendrar och surfhistorik, kan AI:n tillhandahålla skräddarsydda svar och rekommendationer som är verkligt relevanta och värdefulla.

En av de viktiga framstegen inom AI som förväntas dyka upp 2024 och framåt är den ökade fokuseringen på personalisering och anpassning av AI-modeller och -system. Denna förskjutning kommer att möjliggöra att AI blir mer skräddarsytt för enskilda användare, vilket ger mer relevanta och användbara upplevelser.

Personalisering

Möjligheten att personalisera AI-modeller kommer att vara en banbrytande förändring. För närvarande, när man interagerar med AI-assistenter som ChatGPT, har systemet begränsad kunskap om användarens preferenser, historik och kontext. Men med personaliseringsfunktioner kommer AI:n att kunna utnyttja användarspecifika data för att tillhandahålla mer anpassade svar och rekommendationer.

Anpassning

Utöver personalisering kommer även möjligheten att anpassa AI-modeller för specifika domäner och användningsfall att vara en nyckelutveckling. Företag och organisationer kommer att kunna samarbeta med AI-leverantörer för att finjustera och anpassa grundläggande modeller efter sina unika behov.

Sam Altman, VD för OpenAI, har betonat att när AI-system blir mer avancerade kommer det att vara avgörande att förbättra deras tillförlitlighet och resoneringsförmåga. Han erkänner att nuvarande modeller som GPT-4 kan vara "ganska dumma" på vissa områden, med begränsad resoneringsförmåga.

Altman säger att ett av de viktigaste områdena för framsteg kommer att vara kring resoneringsförmåga. För närvarande kan GPT-4 resonera på endast extremt begränsade sätt. Att förbättra modellens förmåga att resonera och dra logiska slutsatser kommer att vara avgörande för att utöka dess användbarhet och kapacitet.

Dessutom belyser Altman vikten av att öka tillförlitligheten hos dessa AI-system. Han noterar att medan GPT-4 kan prestera bra i 10 000 försök, vet den inte alltid vilket svar som är bäst. Att säkerställa att modellen konsekvent ger den mest korrekta och tillförlitliga utdata, snarare än att ibland producera ett bra svar, kommer att vara ett nyckelområde för framtida framsteg.

Ett av de viktiga framstegen inom AI som förväntas dyka upp 2024 och framåt är framväxten av skräddarsydda, tränade modeller. Detta är AI-system som har tränats specifikt på domänspecifika data och kunskap, vilket gör dem särskilt lämpade för uppgifter inom specifika områden eller branscher.

Exemplet som lyfts fram är samarbetet mellan företaget Harvey och OpenAI för att utveckla en skräddarsydd modell för rättsfallsanalys. Detta innebar att integrera en stor mängd juridiska data och domänspecifik kunskap i basmodellerna, vilket möjliggjorde att systemet kunde hantera uppgifter som kräver detaljerad juridisk resonering och förmåga att dra på omfattande juridisk kunskap.

Några nyckelaspekter av denna skräddarsydda modell:

• Det var ett mycket samarbetsinriktat arbete, där jurister bidrog med insikter om komplexiteten i rättsfallsforskning, och AI-forskare demonstrerade modellens kapacitet och gjorde tekniska justeringar.

• Den skräddarsydda träningen gör att modellen kan generera omfattande svar på komplexa juridiska frågor och utforma dokument, med förmågan att minska hallucinationer och säkerställa att varje uttalande är underbyggt av refererade rättsfall.

• Detta gör modellens utdata mycket tillförlitliga och användbara för juridiska yrkesutövare som behöver korrekta referenser och resonemang.

Framtiden för sjukvården kommer att transformeras av framstegen inom artificiell intelligens (AI). Flera ledande teknikföretag arbetar tyst bakom kulisserna för att utveckla innovativa AI-drivna sjukvårdslösningar som kommer att vara redo för implementering mycket snart.

En nyckelutveckling är framväxten av specialiserade AI-modeller för medicinska tillämpningar. Googles Gemini, en familj av AI-modeller som finslipats specifikt för multimodala medicinska uppgifter, har redan överträffat GPT-4 i prestanda på MedQA-måttet, ett test som används för att utvärdera medicinsk kunskap. Dessa Gemini-modeller kan förstå och analysera komplex medicinsk data, inklusive text, bilder, videor och elektroniska journaler. Deras anmärkningsvärda 91,1% noggrannhet på MedQA-måttet visar deras potential att revolutionera medicinsk frågebesvarande.

Så om du inte vet, så är självkörande bilar en verklig sak och de är i princip bilar som kör utan dig. De behöver ingen förare och du kan sitta i passagerarsätet och bli körd till din destination. Det är verkligen konstigt men det gör faktiskt mycket mening.

I princip, det du ser här är några tweets från personer som har varit med om dessa självkörande fordon på nära håll. Du kan se här att en person säger "Wejo är faktiskt fantastiskt. Använder det i SF för varje resa nu och det är bara stabilt." En annan person säger "Jag föredrar nu självkörande Wejos framför Ubers. Jag känner mig faktiskt säkrare." Och någon annan sa "Jag har precis provat Wejos självkörande taxibilar, det är bekvämare än att ta en Uber. AI förändrar allt, även för taxi och Uber."

Framtiden för kundservice står inför en transformativ förändring, driven av framstegen inom AI-teknik. Företag utnyttjar i allt högre grad AI-drivna system för att tillhandahålla smidig, personlig och effektiv kundstöd.

Ett framträdande exempel är Googles kundtjänst-AI, som revolutionerar sättet företag interagerar med sina kunder. Detta AI-drivna system utnyttjar Googles molnbaserade AI-funktioner för att erbjuda anpassade supportinteraktioner, underlätta transaktioner och säkerställa att kunderna får den mest aktuella informationen i realtid.

Kundtjänst-AI-agenten kan snabbt förstå kundens behov, komma åt relevant information och tillhandahålla skräddarsydda lösningar. Detta förbättrar inte bara kundupplevelsen utan strömlinjeformar även supportprocessen, vilket minskar belastningen på mänskliga kundtjänstrepresentanter.

Framtiden för robotik står inför anmärkningsvärda framsteg, driven av den snabba utvecklingen inom artificiell intelligens och maskininlärning. Här är några av de nyckelutvecklingar vi kan förvänta oss att se under de kommande åren:

1. Förbättrad rörlighet och fingerfärdighet: Den nya Atlas-roboten från Boston Dynamics visar otrolig rörlighet och smidighet, med förmågan att navigera i komplexa miljöer och utföra invecklade uppgifter med precision. Detta representerar ett betydande steg framåt inom humanoidrobotar, som banar väg för robotar att ta sig an en bredare uppsättning fysiska utmaningar.

2. Ökad autonomi och beslutsfattande: Genom att integrera avancerade AI- och maskininlärningsalgoritmer kommer robotar att uppvisa större autonomi, vilket gör att de kan fatta mer informerade beslut och anpassa sig till förändrade omständigheter. Detta kommer att göra dem bättre rustade att operera självständigt och hantera komplexa uppgifter utan ständig mänsklig övervakning.

3. Multimodal perception och interaktion: Robotar kommer att utrustas med förmågan att uppfatta och interagera med sin omgivning med hjälp av flera sensoriska modaliteter, såsom syn, beröring och hörsel. Detta kommer att förbättra deras situationsmedvetenhet och möjliggöra mer naturliga och intuitiva interaktioner med människor och miljön.