اختبار GPT التلقائي

المفاهيم والوظائف الأساسية

يعمل برنامج Auto-GPT في جوهره في حلقة مفرغة، مدفوعًا بهدف يحدده المستخدم. ويستخدم برنامج LLM، الذي يتم الوصول إليه عادةً عبر واجهة برمجة التطبيقات، لإمكانيات الاستدلال الأساسية. تتضمن العملية بشكل عام ما يلي:

1. تفكيك الهدف: تقسيم الهدف الرئيسي إلى خطوات أصغر يمكن التحكم فيها.
2. التخطيط: إنشاء سلسلة من الإجراءات لتحقيق هذه الخطوات. قد يتضمن ذلك البحث في الويب، أو كتابة التعليمات البرمجية، أو التفاعل مع الملفات، أو إنشاء مثيلات أخرى لنفسه (وكلاء فرعيين).
3. التنفيذ: تنفيذ الإجراءات المخطط لها، وغالباً ما يتم ذلك باستخدام أدوات أو موارد خارجية مثل متصفحات الويب أو أنظمة الملفات.
4. النقد الذاتي والتنقيح: تحليل نتائج أعمالها، وتحديد الأخطاء أو أوجه القصور، وتعديل الخطة وفقًا لذلك. هذه العملية التكرارية ضرورية لطبيعتها المستقلة.
5. إدارة الذاكرة: استخدام الذاكرة قصيرة المدى للسياق الفوري وربما استخدام قواعد البيانات المتجهة أو الملفات المحلية لتخزين المعلومات واسترجاعها على المدى الطويل، مما يساعدها في الحفاظ على التماسك عبر المهام المعقدة. يتطرق هذا إلى مفاهيم مثل قواعد البيانات المتجهة.

يسمح هذا النهج ل Auto-GPT بمعالجة مشاكل أكثر انفتاحاً من نماذج التعلّم الآلي التقليدية (ML) التي عادةً ما يتم تدريبها على مهام محددة مثل تصنيف الصور أو توليد النصوص.

الميزات الرئيسية

اكتسب Auto-GPT اهتمامًا كبيرًا بسبب العديد من الميزات الجديدة لمشروع مفتوح المصدر وقت إطلاقه:

• التشغيل الذاتي: مصممة لتعمل بشكل مستقل إلى حد كبير بمجرد تحديد الهدف، مما يقلل من الحاجة إلى مدخلات بشرية مستمرة.
• الاتصال بالإنترنت: القدرة على الوصول إلى الإنترنت لجمع المعلومات والبحث، وهو أمر بالغ الأهمية لحل المشاكل الواقعية.
• قدرات الذاكرة: آليات الاحتفاظ بالمعلومات بمرور الوقت، مما يسمح لها بالتعلم من الإجراءات السابقة خلال الجلسة.
• توليد المهام: إنشاء مهام جديدة بشكل ديناميكي بناءً على الهدف العام ونتائج الإجراءات السابقة.
• قابلية التوسعة: إمكانية التكامل مع العديد من المكونات الإضافية وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية لتوسيع قدراته. يعرض مشروع Auto-GPT الأصلي على GitHub بنيته.

تطبيقات وأمثلة من العالم الحقيقي

على الرغم من أنه لا يزال تجريبيًا للغاية وعرضة في بعض الأحيان للأخطاء أو عدم الكفاءة مثل الوقوع في حلقات أو إنتاج الهلوسة، إلا أن تقنية GPT التلقائية تُظهر تطبيقات محتملة في مجالات مختلفة:

• البحث الآلي: بالنظر إلى موضوع ما، يمكن للأداة البحث في الويب وتجميع المعلومات من مصادر متعددة وتجميع تقرير. على سبيل المثال، يمكن للمستخدم تكليفه بمهمة "البحث عن أحدث الاتجاهات في مجال الذكاء الاصطناعي المتطور للرؤية الحاسوبية وتلخيص النتائج الرئيسية في مستند". ثم يقوم برنامج GPT التلقائي بتخطيط خطوات مثل تحديد الكلمات المفتاحية ذات الصلة، وإجراء عمليات بحث على الويب، واستخراج المعلومات من المقالات، وكتابة ملخص.
• توليد التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء: يمكن أن يحاول كتابة نصوص برمجية بسيطة أو تصحيح التعليمات البرمجية الموجودة بناءً على المتطلبات. على سبيل المثال، قد يطلب المستخدم من البرنامج "كتابة نص برمجي Python لكشط العناوين من موقع إلكتروني إخباري وحفظها في ملف CSV." سيقوم برنامج GPT التلقائي بإنشاء الشيفرة البرمجية وربما اختبارها ومحاولة إصلاح الأخطاء بناءً على المخرجات أو رسائل الخطأ، وهي عملية مرتبطة بالتعلم الآلي الآلي (AutoML).
• إدارة المهام المعقدة: تجزئة المهام متعددة الأوجه مثل التخطيط لحدث ما أو إدارة مشروع صغير إلى أجزاء مكونة وتتبع التقدم المحرز.
• إنشاء المحتوى: إنشاء تنسيقات محتوى متنوعة، مثل النسخ التسويقية أو رسائل البريد الإلكتروني أو مطالبات الكتابة الإبداعية، من خلال البحث والتكرار.

اختبار GPT التلقائي في السياق

يختلف برنامج GPT التلقائي عن نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى بشكل كبير:

• روبوتات الدردشة الآلية القياسية: بينما روبوتات الدردشة الآلية مثل ChatGPT (التي غالباً ما تكون مدعومة بنماذج مثل GPT-3 أو GPT-4) تستجيب لمطالبات المستخدم، تهدف روبوتات الدردشة الآلية إلى متابعة الهدف بشكل استباقي بخطوات متعددة، مما يتطلب تفاعلاً أقل خطوة بخطوة. تتفوق روبوتات الدردشة الآلية في المحادثة، بينما تركز روبوتات الدردشة الآلية على تنفيذ المهام بشكل مستقل.
• النماذج الخاصة بالمهام المحددة: نماذج مثل Ultralytics YOLO متخصصة للغاية في مهام مثل اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي أو تجزئة النماذج أو تقدير الوضع. وتتطلب هذه النماذج توجيهاً بشرياً لدمجها في عمليات سير عمل أكبر، وغالباً ما تتم إدارتها من خلال منصات مثل Ultralytics HUB للتدريب والنشر والمراقبة. على العكس من ذلك، يحاول نموذج GPT التلقائي إدارة سير العمل الخاص به بشكل مستقل نحو هدف أوسع، ويعمل على مستوى أعلى من التجريد من نماذج الإدراك مثل YOLO11. يمكنك استكشاف مقاييس أداءYOLO لفهم كيفية تقييم النماذج المتخصصة.
• أطر عمل الوكلاء: توفر أدوات مثل LangChain مكتبات ومكونات لبناء تطبيقات LLM متطورة، بما في ذلك الوكلاء. يمكن النظر إلى برنامج Auto-GPT على أنه تطبيق محدد ومبكر لمفهوم الوكيل المستقل، في حين أن LangChain تقدم لبنات بناء أكثر مرونة للمطورين الذين ينشئون أنظمة وكلاء مخصصة، مما قد ينطوي على هندسة سريعة وضبط دقيق.
• الذكاء العام الاصطناعي (AGI): يمثل الذكاء العام الاصطناعي التلقائي خطوة نحو أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر استقلالية ولكنه لا يرقى إلى مستوى الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، والذي ينطوي على قدرات معرفية شبيهة بقدرات الإنسان عبر مجموعة واسعة من المهام. من الأفضل تصنيفها ضمن الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، وإن كان نطاقها أوسع من العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي العام الاصطناعي التقليدية. يثير هذا التطور مناقشات حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والتطوير المسؤول للذكاء الاصطناعي.

وعلى الرغم من أن النشر العملي والموثوق لا يزال يمثل تحدياً، إلا أن تقنية Auto-GPT حفزت اهتماماً كبيراً وأبحاثاً في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقل والإمكانيات المستقبلية للذكاء الاصطناعي التوليدي. تستمر أطر العمل والنماذج في التطور، بناءً على المفاهيم التي أظهرتها التجارب المبكرة مثل Auto-GPT، وغالباً ما تستفيد من البنى الأساسية مثل Transformer وتستضاف على منصات مثل Hugging Face.