Auto-GPT

تطبيق Auto-GPT هو تطبيق تجريبي مفتوح المصدر يعرض قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال تمكينهم من العمل بشكل مستقل. مدعوم من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل OpenAI's GPT-4، يميّز Auto-GPT نفسه عن روبوتات الدردشة الآلية القياسية عن روبوتات الدردشة الآلية القياسية من خلال قدرتها على الطلب الذاتي. فبدلاً من طلب مدخلات مستمرة من المستخدم لتوجيه المحادثة، فإنه يأخذ هدفاً واحداً عالي المستوى ويقسمه إلى سلسلة من المهام الفرعية. ثم تقوم بتنفيذ هذه المهام، وتنتقد أداءها ويكرر ذلك حتى يتحقق الهدف. يمثل هذا التحول خطوة نحو أنظمة ذكاء اصطناعي عميلة قادرة على حل المشاكل المعقدة بأقل قدر من التدخل البشري.

آليات الحكم الذاتي

تعتمد الوظيفة الأساسية ل Auto-GPT على حلقة تكرارية من "الأفكار" و"التفكير" و"التفكير" و "التخطيط" و"العمل". عندما يتم تعيين هدف ما، يستخدم النظام نموذج الأساس الأساسي الأساسي لتوليد خطة خطوة بخطوة. ويستخدم موجهات سلسلة الأفكار من أجل محاكاة التفكير، مما يسمح له بتحليل السياق وتحديد الإجراءات اللازمة.

ولتنفيذ هذه الخطط، يتم تجهيز GPT التلقائي مزود بإمكانية الوصول إلى الإنترنت لجمع المعلومات، وإدارة الملفات قدرات لقراءة وكتابة البيانات، وأدوات إدارة الذاكرة، وغالبًا ما تستخدم قاعدة بيانات متجهة للاحتفاظ بالسياق طويل المدى. هذا يتغلب على قيود نافذة السياق القياسية السياق القياسي في الآليات ذات المستوى المنخفض، مما يمكّن الوكيل من استرجاع الخطوات السابقة وتحسين استراتيجيته. يمكن للمطوّرين استكشاف الشيفرة المصدرية على على مستودع GitHub الخاص ب AutoGPT لفهم كيفية تفاعل هذه هذه المكونات.

تطبيقات واقعية

يوضح الذكاء الاصطناعي التوليدي التلقائي كيف يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي لأداء مهام قابلة للتنفيذ بدلاً من مجرد توليد النصوص.

• تطوير البرمجيات المستقلة: يمكن تكليف وكيل GPT التلقائي بمهمة إنشاء برنامج بسيط بسيط. يمكنه كتابة التعليمات البرمجية بشكل مستقل، وإنشاء ملفات اختبار، وتنفيذ التعليمات البرمجية، وتصحيح الأخطاء بناءً على الناتج. على سبيل المثال، قد ينشئ برنامج Python النصي لأتمتة المعالجة المسبقة للبيانات للتعلم الآلي يعمل بفعالية كمطور مبتدئ.
• التحليل الشامل للسوق: في مجال ذكاء الأعمال، يمكن للمستخدم أن يطلب من الوكيل أن "تحليل اتجاهات السوق الحالية لـ للتصنيع الذكي." سيقوم الوكيل تصفح أخبار الصناعة بشكل مستقل، وتحديد المنافسين الرئيسيين، وتلخيص التقارير، وحفظ النتائج في ملف نصي نصي. يتكامل هذا بشكل طبيعي مع تقنيات البحث الدلالي لتصفية المعلومات ذات الصلة من الويب.

دمج الرؤية مع الوكلاء

بينما يعالج برنامج GPT التلقائي النصوص في المقام الأول، فإن الوكلاء الحديثين متعددي الوسائط بشكل متزايد، ويتفاعلون مع العالم المادي مع العالم المادي من خلال الرؤية الحاسوبية (CV). قد يستخدم الوكيل قد يستخدم نموذج رؤية "لرؤية" بيئته قبل اتخاذ القرار.

يوضّح المثال التالي كيف يمكن لبرنامج نصي من Python - الذي يعمل كمكوّن عامل بسيط - استخدام Ultralytics YOLO11detect الأجسام واتخاذ قرار بشأن إجراء ما بناءً على المدخلات المرئية.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model to serve as the agent's "vision"
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image to perceive the environment
results = model("office_space.jpg")

# Agent Logic: Check for people to determine if lights should be on
# Class ID 0 typically corresponds to 'person' in COCO datasets
if any(box.cls == 0 for box in results[0].boxes):
    print("Agent Decision: Occupants detected. Keeping lights ON.")
else:
    print("Agent Decision: Room empty. Switching lights OFF to save energy.")

Auto-GPT مقابل المفاهيم ذات الصلة

من المهم التمييز بين الذكاء الاصطناعي التلقائي - GPT التلقائي والمصطلحات الأخرى في منظومة الذكاء الاصطناعي:

• مقابل روبوتات الدردشة الآلية (ChatGPT): روبوت الدردشة الآلية تفاعلي، ينتظر مطالبة المستخدم بتقديم إجابة واحدة. أما روبوتات الدردشة الآلية (ChatGPT) فهي استباقية؛ فهي تطالب نفسها بشكل متكرر لتحقيق هدف أكبر دون توجيه مستمر من المستخدم.
• مقابل AutoML: التعلم الآلي الآلي (AutoML) على وجه التحديد على أتمتة عملية اختيار النموذج و وضبط المعلمات الفائقة لتحسين أداء التدريب أداء التدريب. إن Auto-GPT هو أتمتة المهام للأغراض العامة ولا يقوم بتدريب الشبكات العصبية بطبيعته، على الرغم من أنه يمكنه نظريًا أن يأمر أداة AutoML.
• مقابل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA): أتمتة العمليات الروبوتية يتبع عادةً نصوصًا جامدة ومحددة مسبقًا للمهام المتكررة. تستخدم أتمتة العمليات الآلية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للتكيف مع المواقف الديناميكية وسير العمل غير المحدد.

التحديات والتوقعات المستقبلية

على الرغم من إمكانياتها، إلا أنها تواجه تحديات مثل ارتفاع التكاليف التشغيلية بسبب كثرة مكالمات واجهة برمجة التطبيقات المتكررة إلى مزودي الخدمة مثل OpenAI. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للوكلاء يمكن أن يدخلوا أحياناً في حلقات لا نهائية أو يعانون من من الهلوسة في الآليات ذاتية التحكم، حيث يضعون خططاً غير صحيحة بناءً على معلومات خاطئة.

تهدف التكرارات المستقبلية إلى دمج تقنيات أكثر قوة تقنيات تعلم معززة أكثر قوة لتحسين دقة اتخاذ القرار. مع تطور هذه العوامل، من المرجح أن تصبح محورية في إنترنت الأشياء (IoT) وإدارة شبكات معقدة من الأجهزة وتدفقات البيانات بشكل مستقل.