
Cum gândește AI-ul? (Teoria din spatele ChatGPT)
Cum a ajuns AI-ul acolo unde este astăzi?
FlowHunt explorează evoluția AI de la modele bazate pe text la sisteme care navighează prin GUI-uri și browsere, realizând sarcini precum căutări pe web și gestionarea cookie-urilor, oferind perspective despre viitorul AI în interacțiunea om-calculator.
Conversația a început prin evidențierea progresului incredibil de la procesarea bazată pe text la sisteme AI capabile să folosească computerele la fel ca oamenii. Au trecut vremurile în care AI-ul se ocupa doar de procesarea limbajului; acum, odată cu progresele în modelele lingvistice de mari dimensiuni și automatizarea AI, sistemele învață să dea click, să tasteze și să deruleze—oglindind utilizarea reală a computerului.
Experimentele FlowHunt arată cât de sofisticată devine AI-ul. În loc să scrie doar cod, sisteme precum Claude de la Anthropic sunt acum antrenate să interacționeze cu interfețe grafice de utilizator (GUI) ale computerului. Fie că este vorba de rezolvarea unei probleme aritmetice simple pe un calculator digital sau gestionarea pop-up-urilor de cookie-uri în timpul navigării pe web, aceste modele AI preiau sarcini de zi cu zi și depășesc obstacole reale.
În podcast, echipa FlowHunt a explicat cum a pus AI-ul la încercare folosind teste interactive pe computer. De exemplu, când au testat abilitățile de utilizare a computerului ale lui Claude, AI-ul a primit sarcini comune precum utilizarea unui calculator și căutarea pe web—provocări care de obicei îi evidențiază limitele. Deși a obținut un scor de aproximativ 70, comparativ cu media umană de 75, testul a scos la iveală curbe esențiale de învățare legate de accesul limitat la API-uri și alte restricții computaționale.
Aceste experimente subliniază importanța accesului fiabil la instrumentele potrivite. Când AI-ul a întâmpinat probleme neașteptate, precum blocarea la pop-up-urile de cookie-uri, a devenit clar că, pentru a funcționa eficient, AI-ul trebuie să se adapteze la medii dinamice unde aspectul ecranului și interfețele de utilizator se schimbă rapid. Evidențierea cuvintelor cheie precum „interfață computerizată AI” și „automatizare GUI” ajută la sublinierea sofisticării acestor noi capabilități AI.
O parte semnificativă a discuției s-a concentrat pe examinarea modului în care diferite modele AI gestionează sarcini reale. Echipa FlowHunt a comparat Claude de la Anthropic și modelele de la OpenAI în scenarii precum căutarea de zboruri ieftine online—o sarcină care simulează activitatea agenților de turism.
Modelul OpenAI a demonstrat o capacitate robustă de a naviga printre rezultatele de căutare Google și de a gestiona elemente interactive precum dialogurile de consimțământ pentru cookie-uri, dovedindu-și competența în automatizarea browserului. Totuși, a întâmpinat provocări la depășirea măsurilor anti-bot, scoțând în evidență „cursa înarmărilor” în evoluție dintre sistemele AI și protocoalele de securitate ale site-urilor web.
Între timp, modelul Anthropic a adoptat o abordare mai precaută și deliberată, cântărind prioritățile înainte de a acționa. Acest comportament a sugerat un proces de raționament mai apropiat de cel uman, deși și acesta a întâmpinat blocaje, în special în pașii finali de rezervare. Cuvinte cheie precum „modele de raționament AI” și „automatizare browser” oferă o imagine clară a provocărilor și inovațiilor care modelează acest domeniu.
Podcastul FlowHunt ne lasă cu o întrebare puternică: Într-o lume în care AI-ul este tot mai capabil să execute sarcini informatice complexe și să raționeze ca oamenii, care va fi rolul nostru? Potențialul AI-ului de a revoluționa modul în care lucrăm și interacționăm cu tehnologia este imens, dar necesită și reglementare atentă, linii directoare etice și abordări colaborative.
Acum, mai mult ca niciodată, este esențial să rămânem curioși și implicați în aceste progrese tehnologice—de la modele lingvistice de mari dimensiuni la interfețe computerizate AI. Fie că ești dezvoltator, cercetător sau pur și simplu pasionat, evoluția AI discutată în acest podcast ne provoacă pe toți să modelăm un viitor în care tehnologia împuternicește fiecare persoană.
LLM-urile moderne sunt acum antrenate să interacționeze cu interfețele grafice de utilizator (GUI) ale computerului, realizând acțiuni precum click, tastare și navigare pe web, depășind simpla generare de text.
Sistemele AI se confruntă cu dificultăți precum schimbarea aspectului ecranului, apariția pop-up-urilor de cookie-uri, acces API limitat și măsuri anti-bot, necesitând adaptabilitate și raționament avansat pentru a funcționa eficient.
Experimentele FlowHunt au arătat că modelele OpenAI excelează în navigarea rezultatelor de căutare și gestionarea dialogurilor interactive, în timp ce Claude de la Anthropic adoptă o abordare mai precaută, asemănătoare cu raționamentul uman, dar poate întâmpina, de asemenea, blocaje.
Pe măsură ce AI preia sarcini informatice din ce în ce mai complexe, oamenii sunt provocați să colaboreze, să stabilească linii directoare etice și să asigure că tehnologia împuternicește pe toată lumea în acest peisaj în schimbare.
Yasha este un dezvoltator software talentat, specializat în Python, Java și învățare automată. Yasha scrie articole tehnice despre inteligența artificială, ingineria prompturilor și dezvoltarea chatboturilor.
Chatboți inteligenți și instrumente AI sub același acoperiș. Conectează blocuri intuitive pentru a-ți transforma ideile în Fluxuri automatizate.
Cum a ajuns AI-ul acolo unde este astăzi?
Explorează capabilitățile avansate ale agentului AI Claude 3. Această analiză detaliată dezvăluie modul în care Claude 3 depășește generarea de text, evidențiin...
Modelul Flux AI de la Black Forest Labs este un sistem avansat de generare text-în-imagine care transformă instrucțiuni în limbaj natural în imagini extrem de d...