ميدجورني
منذ إطلاق OpenAI’s GPT-4 API الشهر الماضي لمختبري الإصدارات التجريبية ، كانت مجموعة فضفاضة من المطورين تختبر إنشاء تطبيقات تشبه الوكيل (“الوكيل”) لنموذج الذكاء الاصطناعي الذي يحاول تنفيذ مهام متعددة الخطوات بأقل قدر ممكن من التدخل البشري قدر الإمكان. يمكن لهذه البرامج النصية للجعة المنزلية أن تقوم بتكرار وتكرار وإخراج مثيلات جديدة من نموذج الذكاء الاصطناعي حسب الحاجة.
حظي مشروعان تجريبيان مفتوحان المصدر ، على وجه الخصوص ، باهتمام كبير على وسائل التواصل الاجتماعي ، وخاصة بين أولئك الذين الضجيج مشاريع الذكاء الاصطناعي بلا هوادة: Auto-GPT ، التي أنشأتها توران بروس ريتشاردزو BabyAGI ، التي أنشأتها يوهي ناكاجيما.
ماذا يعملون؟ حسنًا ، الآن ، ليس كثيرا. إنهم بحاجة إلى الكثير من المدخلات البشرية وإمساك اليدين على طول الطريق ، لذا فهم ليسوا مستقلين بعد كما وعدوا. لكنها تمثل خطوات مبكرة نحو نماذج ذكاء اصطناعي متسلسلة أكثر تعقيدًا يمكن أن تكون أكثر قدرة من نموذج ذكاء اصطناعي واحد يعمل بمفرده.
“تحقيق أي هدف تحدده بشكل مستقل”
يصف ريتشاردز نصه بأنه “تطبيق تجريبي مفتوح المصدر يُظهر إمكانيات نموذج لغة GPT-4.” البرنامج النصي “يربط بين أفكار LLM لتحقيق أي هدف تحدده بشكل مستقل.”
في الأساس ، تأخذ Auto-GPT الإخراج من GPT-4 وتغذيه مرة أخرى بذاكرة خارجية مرتجلة حتى تتمكن من تكرار المهمة أو تصحيح الأخطاء أو اقتراح التحسينات. من الناحية المثالية ، يمكن أن يكون مثل هذا البرنامج النصي بمثابة مساعد AI يمكنه أداء أي مهمة رقمية بمفرده.
لاختبار هذه الادعاءات ، قمنا بتشغيل Auto-GPT (برنامج نصي من Python) محليًا على جهاز يعمل بنظام Windows. عند بدء تشغيله ، فإنه يسأل عن اسم وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك ، ووصفًا لدوره ، وقائمة من خمسة أهداف يحاول تحقيقها. أثناء إعداده ، تحتاج إلى توفير مفتاح OpenAI API ومفتاح واجهة برمجة تطبيقات بحث Google. عند التشغيل ، يطلب Auto-GPT الإذن لأداء كل خطوة يتم إنشاؤها افتراضيًا ، على الرغم من أنه يتضمن أيضًا وضعًا تلقائيًا بالكامل إذا كنت تشعر بالمغامرة.
إذا تم تكليفك بعمل شيء مثل “شراء زوج عتيق من Air Jordans” ، فسيقوم Auto-GPT بتطوير خطة متعددة الخطوات ومحاولة تنفيذها. على سبيل المثال ، قد يبحث عن بائعي أحذية ، ثم يبحث عن زوج معين يلبي معاييرك. ولكن هذا عندما يتوقف لأنه لا يستطيع في الواقع شراء أي شيء – في الوقت الحالي. إذا تم ربطه بواجهة برمجة تطبيقات شراء مناسبة ، فقد يكون ذلك ممكنًا.
إذا كنت ترغب في التعرف على ما تفعله Auto-GPT بنفسك ، فقد أنشأ شخص ما إصدارًا مستندًا إلى الويب يسمى AgentGPT يعمل بطريقة مماثلة.
لقد كان ريتشاردز منفتح جدا حول هدفه مع Auto-GPT: تطوير شكل من أشكال AGI (الذكاء العام الاصطناعي). في الذكاء الاصطناعي ، يشير مصطلح “الذكاء العام” عادةً إلى القدرة التي لا تزال افتراضية لنظام الذكاء الاصطناعي على أداء مجموعة واسعة من المهام وحل المشكلات التي لم تتم برمجتها أو تدريبها على وجه التحديد.
آرس تكنيكا
مثل الإنسان الذكي بشكل معقول ، يجب أن يكون النظام ذو الذكاء العام قادرًا على التكيف مع المواقف الجديدة والتعلم من التجربة ، بدلاً من مجرد اتباع مجموعة من القواعد أو الأنماط المحددة مسبقًا. هذا على عكس الأنظمة ذات الذكاء الضيق أو المتخصص (تسمى أحيانًا “الذكاء الاصطناعي الضيق”) ، والتي تم تصميمها لأداء مهام محددة أو العمل ضمن نطاق محدود من السياقات.
وفي الوقت نفسه ، يعمل BabyAGI (الذي اشتق اسمه من هدف طموح يتمثل في العمل نحو الذكاء الاصطناعي العام) بطريقة مشابهة لـ Auto-GPT ولكن بنكهة مختلفة موجهة نحو المهام. يمكنك تجربة نسخة منه على الويب في موقع غير متواضع يسمى “God Mode”.
ناكاجيما، منشئ BabyAGI ، أخبرنا أنه كان مصدر إلهام لكتابة السيناريو الخاص به بعد أن شهد حركة “HustleGPT” في مارس ، والتي سعت إلى استخدام GPT-4 لبناء الأعمال تلقائيًا كنوع من مؤسسي الذكاء الاصطناعي ، إذا جاز التعبير. يقول ناكاجيما: “جعلني الأمر فضوليًا إذا كان بإمكاني بناء مؤسس كامل للذكاء الاصطناعي”.
لماذا تقصر Auto-GPT و BabyAGI عن AGI بسبب قيود GPT-4 نفسها. في حين أنه مثير للإعجاب كمحول ومحلل للنص ، لا يزال GPT-4 يشعر بأنه مقيد بمدى ضيق من الذكاء التفسيري ، على الرغم من بعض الادعاءات بأن Microsoft قد شاهدت “شرارات” من السلوكيات الشبيهة بالذكاء الاصطناعي العام في النموذج. في الواقع ، قد تكون الفائدة المحدودة لأدوات مثل Auto-GPT في الوقت الحالي بمثابة أقوى دليل حتى الآن على القيود الحالية لنماذج اللغة الكبيرة. ومع ذلك ، فإن هذا لا يعني أنه لن يتم التغلب على هذه القيود في نهاية المطاف.
أيضًا ، قد تثبت مسألة التداخلات – عندما تقوم LLMs باختلاق الأشياء – أنها تحد بشكل كبير من فائدة هؤلاء المساعدين الشبيهين بالوكيل. على سبيل المثال ، في سلسلة محادثات Twitter ، استخدم شخص ما Auto-GPT لـ إنشاء تقرير حول الشركات التي تنتج أحذية مقاومة للماء من خلال البحث في الويب والنظر في مراجعات منتجات كل شركة. في أي خطوة على طول الطريق ، يمكن أن يكون لدى GPT-4 مراجعات أو منتجات أو حتى شركات كاملة “مهلوسة” تدخل في تحليلها.
عندما طُلب من ناكاجيما تطبيق مفيد لتطبيق BabyAGI ، لم يستطع تقديم أمثلة موضوعية بخلاف “Do Anything Machine” ، وهو مشروع أنشأه Garrett Scott ويطمح إلى إنشاء قائمة مهام ذاتية التنفيذ ، وهي قيد التطوير حاليًا. لكي نكون منصفين ، فإن مشروع BabyAGI يبلغ من العمر حوالي أسبوع فقط. إنها مقدمة لإطار عمل / نهج ، والأكثر إثارة هو ما يكون عليه الناس بناء على رأس هذه الفكرةهو يقول.
