YOLO Vision 2025にご期待ください！
2025年9月25日
10:00 — 18:00（英国夏時間）
ハイブリッドイベント
Auto-GPTをご紹介します。これは、目標を自律的に達成し、タスクに取り組み、問題解決に革命を起こすために自己誘導するオープンソースのAIです。
Auto-GPTは、大規模言語モデル（LLM）を使用して自律的なAIエージェントを生成する可能性を示す、実験的なオープンソースアプリケーションです。Generative Pre-trained Transformer（GPT）モデル（GPT-4など）を基盤として構築されたAuto-GPTは、自然言語で定義された高レベルの目標を取得し、それをサブタスクに分解して実行し、結果から学習して目標を達成することができます。これは、人間の介入を最小限に抑えて動作できるエージェント型AIシステムに向けた重要な一歩となります。
Auto-GPTは、本質的に、推論、計画、および行動できるAIエージェントを作成することによって機能します。目標が与えられると、システムは基盤となるLLMを使用して段階的に「考える」ことができます。このプロセスには、計画の生成、自身の計画の批判、およびタスクの実行が含まれます。これらのタスクには、インターネットの検索、ファイルの読み書き、さらには作業を委任するための他のAIエージェントの立ち上げが含まれます。思考、行動、自己修正のこの自律的なループは、多くの場合、Chain-of-Thought Promptingのような手法を活用し、単一のプロンプトと応答のやり取りを超える複雑な問題に取り組むことを可能にします。このプロジェクトは、開発者が探索して構築するためのGitHubで公開されています。
まだ実験段階ですが、Auto-GPTは明確な現実世界の可能性を備えた機能を紹介しています。
Auto-GPTと関連用語の間のニュアンスを理解することは非常に重要です。
その革新的なアプローチにもかかわらず、Auto-GPTには実際的な制限があります。OpenAIのようなプロバイダーからのサービスへのAPI呼び出しが大量に行われるため、実行にコストがかかる可能性があります。エージェントは、反復的なループに陥ったり、問題を効率的に解決できなかったりすることもあり、これはLLMにおけるハルシネーションに関連する現象です。ただし、その主な貢献は、LLMによって駆動される自律エージェントの概念を証明し、より堅牢で効率的なシステムへの多大な関心と研究を刺激したことです。このテクノロジーの将来は、推論の改善、コストの削減、およびコンピュータビジョンやロボティクスを含む、多様なツールやプラットフォームとのこれらのエージェントの統合にあります。これらのエージェントの能力が高まるにつれて、AI倫理と制御に関する考慮事項はさらに重要になります。
