FlowHunt utforsker KI sin utvikling fra tekstbaserte modeller til systemer som navigerer i GUI-er og nettlesere, utfører oppgaver som nettsøk og håndtering av informasjonskapsler, med innsikt i KI sin fremtid i menneske-maskin-interaksjon.
Samtalen begynte med å fremheve den utrolige fremgangen fra tekstbasert behandling til KI-systemer som kan bruke datamaskiner som mennesker. Borte er tiden da KI kun handlet om språkbehandling; nå, med fremskritt innen store språkmodeller og KI-automatisering, lærer systemer å klikke, skrive og bla – og speiler dermed ekte datamaskinbruk.
FlowHunts eksperimenter viser hvor sofistikert KI er i ferd med å bli. I stedet for bare å skrive kode, trenes systemer som Anthropics Claude nå til å samhandle med datamaskiners grafiske brukergrensesnitt (GUI-er). Enten det gjelder å regne ut et enkelt regnestykke på en digital kalkulator eller å håndtere informasjonskapsel-popup under nettlesing, tar disse KI-modellene på seg dagligdagse oppgaver og overvinner reelle utfordringer.
I podkasten forklarte FlowHunt-teamet hvordan de satte KI på prøve gjennom interaktive datamaskintester. For eksempel, da de testet Claudes evner til å bruke datamaskinen, fikk KI-en i oppgave å bruke kalkulator og søke på nettet – utfordringer som ofte avslører begrensningene dens. Til tross for en poengsum på rundt 70, sammenlignet med et menneskelig gjennomsnitt på 75, avdekket forsøket viktige læringskurver knyttet til begrenset API-tilgang og andre datatekniske restriksjoner.
Disse eksperimentene understreker viktigheten av pålitelig tilgang til riktige verktøy. Da KI-en møtte uventede problemer, som å sette seg fast på informasjonskapsel-popup, ble det tydelig at KI må tilpasse seg dynamiske miljøer der skjermoppsett og brukergrensesnitt endres raskt for å fungere effektivt. Ved å fremheve nøkkelord som “KI-datamaskingrensesnitt” og “GUI automatisering” understrekes hvor avanserte disse nye KI-egenskapene er.
En vesentlig del av diskusjonen var å undersøke hvordan ulike KI-modeller håndterer reelle oppgaver. FlowHunt-teamet sammenlignet Anthropics Claude og modeller fra OpenAI i scenarier som å søke etter billige flybilletter på nett – en oppgave som simulerer hvordan reisebyråer jobber.
OpenAI-modellen demonstrerte en robust evne til å navigere i Googles søkeresultater og håndtere interaktive elementer som informasjonskapsel-dialoger, og beviste sin dyktighet i nettleserautomatisering. Den møtte imidlertid også utfordringer med å komme forbi anti-bot-tiltak, noe som understreker det pågående “våpenkappløpet” mellom KI-systemer og nettsidens sikkerhetsprotokoller.
Samtidig tok Anthropics modell en mer forsiktig og gjennomtenkt tilnærming, der prioriteringer ble vurdert før handling ble tatt. Denne atferden antydet en mer menneskelignende resonneringsprosess, selv om den også møtte utfordringer, særlig under de siste bestillingsstegene. Nøkkelord som “KI-resonneringsmodeller” og “nettleserautomatisering” gir et tydelig bilde av utfordringene og innovasjonene som former dette området.
FlowHunt-podkasten etterlater oss med et viktig spørsmål: I en verden der KI i økende grad er i stand til å utføre komplekse datamaskinoppgaver og resonnere som mennesker, hva blir vår rolle? Potensialet for at KI kan revolusjonere måten vi jobber og samhandler med teknologi på er enormt, men det krever også nøye regulering, etiske retningslinjer og samarbeid.
Nå, mer enn noen gang, er det viktig å være nysgjerrig og engasjert i disse teknologiske gjennombruddene – fra store språkmodeller til KI-datamaskingrensesnitt. Enten du er utvikler, forsker eller bare entusiast, utfordrer utviklingen av KI som diskuteres i denne podkasten oss alle til å forme en fremtid der teknologien gir alle muligheter.
Moderne LLM-er trenes nå til å samhandle med datamaskiners grafiske brukergrensesnitt (GUI-er), og utfører handlinger som å klikke, skrive og navigere på nettet, og går dermed utover bare å generere tekst.
KI-systemer støter på hindringer som endrede skjermoppsett, informasjonskapsel-popup, begrenset API-tilgang og anti-bot-tiltak, og krever derfor tilpasningsevne og avansert resonnering for å fungere effektivt.
FlowHunts eksperimenter viste at OpenAIs modeller er svært gode til å navigere i søkeresultater og håndtere interaktive dialoger, mens Anthropics Claude har en mer forsiktig, menneskelignende resonnering, men også kan møte utfordringer.
Etter hvert som KI tar på seg stadig mer komplekse datamaskinoppgaver, blir menneskets utfordring å samarbeide, sette etiske retningslinjer og sørge for at teknologien styrker alle i dette stadig skiftende landskapet.
Yasha er en dyktig programvareutvikler som spesialiserer seg på Python, Java og maskinlæring. Yasha skriver tekniske artikler om AI, prompt engineering og utvikling av chatboter.
Smartere chatboter og KI-verktøy samlet på ett sted. Koble intuitive blokker sammen for å gjøre ideene dine om til automatiserte Flows.
Oppdag hvordan Anthropic Computer Use gjør det mulig for KI å samhandle med datamaskiner på en menneskelig måte, ved å bruke modeller som Claude 3.5 Sonnet. Lær...
FlowHunt 2.4.1 introduserer store nye AI-modeller inkludert Claude, Grok, Llama, Mistral, DALL-E 3 og Stable Diffusion, og utvider dine muligheter for eksperime...
Samtale-AI refererer til teknologier som gjør det mulig for datamaskiner å simulere menneskelige samtaler ved hjelp av NLP, maskinlæring og andre språkteknologi...
