يمكن النظر إلى تاريخ تطور تطبيقات الإنترنت على أنه عملية تطور وابتكار مستمر ، ومع التقدم المستمر للتكنولوجيا ، تستمر تطبيقات الإنترنت المبتكرة في الظهور.
يمكن تقسيم تطوير تطبيقات الإنترنت إلى ثلاث مراحل:
المواقع الإلكترونية
في التسعينيات ، مع انتشار الإنترنت ، ظهرت بعض شركات الإنترنت المهمة ، مثل Amazon و Yahoo و Google وما إلى ذلك. طورت هذه الشركات بعض تطبيقات الإنترنت المهمة ، مثل التجارة الإلكترونية ومحركات البحث والإعلان عبر الإنترنت ، إلخ.
تطبيق الهاتف المحمول (الجوال)
في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، مع ظهور الإنترنت عبر الهاتف المحمول ، ظهرت بعض تطبيقات الهاتف المحمول المهمة ، مثل الهواتف الذكية ، ومتاجر تطبيقات الهاتف المحمول ، وما إلى ذلك.
تطبيق وكيل AI
في عشرينيات القرن الحالي ، مع تطور تقنية الذكاء الاصطناعي ، ظهرت بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي المهمة ، مثل التعرف على الكلام ، والتعرف على الصور ، ومعالجة اللغة الطبيعية. خاصة بعد أن أطلقت OpenAI ChatGPT ، فإن تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي المستقل المدفوع بنموذج اللغة الكبير (LLM) سيجلب تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة جديدة من التطوير.
خريطة تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي
مصدر الصورة: e2b
ما هو عامل الذكاء الاصطناعي
يشير وكيل AI (وكيل AI) إلى برنامج كمبيوتر تم تصميمه وبرمجته باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي ، والتي يمكنها أداء مهام معينة بشكل مستقل والاستجابة للبيئة. يمكن اعتبار وكيل الذكاء الاصطناعي على أنه وكيل يدرك بيئته ، ويغيرها من خلال قراراته وإجراءاته ، ويحسن أدائه من خلال التعلم والتكيف. باستخدام كل من الذاكرة قصيرة المدى (التعلم السياقي) والذاكرة طويلة المدى (استرجاع المعلومات من مخازن المتجهات الخارجية) ، فإن الوكيل لديه القدرة على التخطيط من خلال "التفكير" خطوة بخطوة ، وتقسيم الأهداف إلى مهام أصغر ، والتفكير في أدائها الخاص.
عادةً ما يدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي تقنيات متعددة ، مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والتخطيط والاستدلال ، والتي تمكن الوكلاء من معالجة المعلومات واتخاذ القرارات بشكل مستقل.
لقد عبرت شركة OpenAI مرارًا وتكرارًا عن حماسها لوكلاء الذكاء الاصطناعي. قال المؤسس المشارك لـ OpenAI ، Andrej Karpathy ، مؤخرًا في حدث غير متصل بالإنترنت للمطورين أنه إذا اقترحت ورقة بحثية طريقة تدريب نموذجية مختلفة ، فسوف يسخر منها OpenAI داخليًا ، معتقدًا أن كل شيء قد تركه لعبهم. ولكن عندما تصدر ورقة وكلاء الذكاء الاصطناعي الجديدة ، فسوف يناقشونها بجدية وحماس.
ما هو الوكيل المستقل الذي تدعمه LLM
نشر ليليان وينغ ، مدير أبحاث تطبيقات الذكاء الاصطناعي في أوبن إيه آي ، مؤخرًا مقالاً بطول 10000 كلمة عن وكلاء الذكاء الاصطناعي: "الوكلاء المستقلون المدعومون من قبل نماذج اللغات الكبيرة (LLM)" ، والذي يوفر تفسيرًا متعمقًا لما هو تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي. تم بناؤه بواسطة تدريب LLM. هناك العديد من التطبيقات الممتازة لوكلاء الذكاء الاصطناعي التي تدعمها LLM ، مثل AutoGPT و GPT-Engineer و BabyAGI و SuperAGI.
في نظام الوكيل المستقل الذي يعمل بنظام LLM ، يعمل LLM كعقل الوكيل ويكمله العديد من المكونات الرئيسية: التخطيط والذاكرة واستخدام الأدوات.
يقسم هذا الوكيل المهام الكبيرة إلى أهداف فرعية أصغر يمكن إدارتها ، مما يتيح التعامل الفعال مع المهام المعقدة. كما أنه يسمح بالنقد الذاتي والتفكير الذاتي حول الأفعال السابقة ، والتعلم من الأخطاء وتنقيح الخطوات المستقبلية ، وبالتالي تحسين جودة النتيجة النهائية.
من السمات الخاصة للعامل المستقل LLM أنه يشبه امتلاك "ذاكرة" قادرة على تذكر ما تعلمه أثناء التدريب على المدى القصير (على المدى الطويل). بالإضافة إلى ذلك ، توفر LLM بشكل مستقل القدرة على تعلم استدعاء واجهات برمجة التطبيقات الخارجية للحصول على معلومات إضافية مفقودة في أوزان النموذج (عادةً ما يصعب تغييرها بعد التدريب المسبق) ، بما في ذلك المعلومات الحالية وإمكانيات تنفيذ التعليمات البرمجية والوصول إلى مصادر المعلومات الاحتكارية ، إلخ.
على الرغم من الإثارة والواعدة التي يتمتع بها وكلاء الذكاء الاصطناعي ، لا تزال هناك العديد من التحديات المحيطة بالضجيج حول وكلاء الذكاء الاصطناعي. أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي مستقبل تطبيقات البرامج وسيصبحون أكثر شيوعًا.
كما ذكر Lilian Weng ، يعاني وكلاء LLM المستقلون أيضًا من بعض القيود الشائعة ، بما في ذلك طول السياق المحدود ، وتحديات التخطيط طويل الأجل وتحلل المهام ، واستقرار LLM ، وما إلى ذلك.
ولكن ليس هناك شك في أن هذه المشاكل والتحديات سيتم التغلب عليها أو التخفيف منها ، فقد أحدث وكلاء الذكاء الاصطناعي تغييرات في عملنا وحياتنا ، ومن الصعب عكس هذا التغيير. بعد تجربة شيء جيد ، هل تتحمل شيئًا سيئًا حقًا؟
مراجع:
شاهد النسخة الأصلية
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
دفعة داخلية لـ OpenAI ، هل يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يصبحوا حقًا المرحلة التالية من تطوير تطبيقات الإنترنت؟
يمكن النظر إلى تاريخ تطور تطبيقات الإنترنت على أنه عملية تطور وابتكار مستمر ، ومع التقدم المستمر للتكنولوجيا ، تستمر تطبيقات الإنترنت المبتكرة في الظهور.
يمكن تقسيم تطوير تطبيقات الإنترنت إلى ثلاث مراحل:
في التسعينيات ، مع انتشار الإنترنت ، ظهرت بعض شركات الإنترنت المهمة ، مثل Amazon و Yahoo و Google وما إلى ذلك. طورت هذه الشركات بعض تطبيقات الإنترنت المهمة ، مثل التجارة الإلكترونية ومحركات البحث والإعلان عبر الإنترنت ، إلخ.
في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، مع ظهور الإنترنت عبر الهاتف المحمول ، ظهرت بعض تطبيقات الهاتف المحمول المهمة ، مثل الهواتف الذكية ، ومتاجر تطبيقات الهاتف المحمول ، وما إلى ذلك.
في عشرينيات القرن الحالي ، مع تطور تقنية الذكاء الاصطناعي ، ظهرت بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي المهمة ، مثل التعرف على الكلام ، والتعرف على الصور ، ومعالجة اللغة الطبيعية. خاصة بعد أن أطلقت OpenAI ChatGPT ، فإن تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي المستقل المدفوع بنموذج اللغة الكبير (LLM) سيجلب تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة جديدة من التطوير.
خريطة تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي
ما هو عامل الذكاء الاصطناعي
يشير وكيل AI (وكيل AI) إلى برنامج كمبيوتر تم تصميمه وبرمجته باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي ، والتي يمكنها أداء مهام معينة بشكل مستقل والاستجابة للبيئة. يمكن اعتبار وكيل الذكاء الاصطناعي على أنه وكيل يدرك بيئته ، ويغيرها من خلال قراراته وإجراءاته ، ويحسن أدائه من خلال التعلم والتكيف. باستخدام كل من الذاكرة قصيرة المدى (التعلم السياقي) والذاكرة طويلة المدى (استرجاع المعلومات من مخازن المتجهات الخارجية) ، فإن الوكيل لديه القدرة على التخطيط من خلال "التفكير" خطوة بخطوة ، وتقسيم الأهداف إلى مهام أصغر ، والتفكير في أدائها الخاص.
عادةً ما يدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي تقنيات متعددة ، مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والتخطيط والاستدلال ، والتي تمكن الوكلاء من معالجة المعلومات واتخاذ القرارات بشكل مستقل.
لقد عبرت شركة OpenAI مرارًا وتكرارًا عن حماسها لوكلاء الذكاء الاصطناعي. قال المؤسس المشارك لـ OpenAI ، Andrej Karpathy ، مؤخرًا في حدث غير متصل بالإنترنت للمطورين أنه إذا اقترحت ورقة بحثية طريقة تدريب نموذجية مختلفة ، فسوف يسخر منها OpenAI داخليًا ، معتقدًا أن كل شيء قد تركه لعبهم. ولكن عندما تصدر ورقة وكلاء الذكاء الاصطناعي الجديدة ، فسوف يناقشونها بجدية وحماس.
ما هو الوكيل المستقل الذي تدعمه LLM
نشر ليليان وينغ ، مدير أبحاث تطبيقات الذكاء الاصطناعي في أوبن إيه آي ، مؤخرًا مقالاً بطول 10000 كلمة عن وكلاء الذكاء الاصطناعي: "الوكلاء المستقلون المدعومون من قبل نماذج اللغات الكبيرة (LLM)" ، والذي يوفر تفسيرًا متعمقًا لما هو تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي. تم بناؤه بواسطة تدريب LLM. هناك العديد من التطبيقات الممتازة لوكلاء الذكاء الاصطناعي التي تدعمها LLM ، مثل AutoGPT و GPT-Engineer و BabyAGI و SuperAGI.
في نظام الوكيل المستقل الذي يعمل بنظام LLM ، يعمل LLM كعقل الوكيل ويكمله العديد من المكونات الرئيسية: التخطيط والذاكرة واستخدام الأدوات.
يقسم هذا الوكيل المهام الكبيرة إلى أهداف فرعية أصغر يمكن إدارتها ، مما يتيح التعامل الفعال مع المهام المعقدة. كما أنه يسمح بالنقد الذاتي والتفكير الذاتي حول الأفعال السابقة ، والتعلم من الأخطاء وتنقيح الخطوات المستقبلية ، وبالتالي تحسين جودة النتيجة النهائية.
من السمات الخاصة للعامل المستقل LLM أنه يشبه امتلاك "ذاكرة" قادرة على تذكر ما تعلمه أثناء التدريب على المدى القصير (على المدى الطويل). بالإضافة إلى ذلك ، توفر LLM بشكل مستقل القدرة على تعلم استدعاء واجهات برمجة التطبيقات الخارجية للحصول على معلومات إضافية مفقودة في أوزان النموذج (عادةً ما يصعب تغييرها بعد التدريب المسبق) ، بما في ذلك المعلومات الحالية وإمكانيات تنفيذ التعليمات البرمجية والوصول إلى مصادر المعلومات الاحتكارية ، إلخ.
على الرغم من الإثارة والواعدة التي يتمتع بها وكلاء الذكاء الاصطناعي ، لا تزال هناك العديد من التحديات المحيطة بالضجيج حول وكلاء الذكاء الاصطناعي. أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي مستقبل تطبيقات البرامج وسيصبحون أكثر شيوعًا.
كما ذكر Lilian Weng ، يعاني وكلاء LLM المستقلون أيضًا من بعض القيود الشائعة ، بما في ذلك طول السياق المحدود ، وتحديات التخطيط طويل الأجل وتحلل المهام ، واستقرار LLM ، وما إلى ذلك.
ولكن ليس هناك شك في أن هذه المشاكل والتحديات سيتم التغلب عليها أو التخفيف منها ، فقد أحدث وكلاء الذكاء الاصطناعي تغييرات في عملنا وحياتنا ، ومن الصعب عكس هذا التغيير. بعد تجربة شيء جيد ، هل تتحمل شيئًا سيئًا حقًا؟
مراجع: