Энэ үзнэ үү, би Skynet-ийг энд үүсгэх гэж хэлдэггүй боловч миний AI-ийн агент нь 3:00-д шинжлэх ухааны твитүүд үүсгэх эхэлсэн үед... сайн, зүгээр л хэлнэ үү би Sarah Connor-ийг маш их мэдэгдэж байна.
Why This Actually Matters
Би Терминатор жагсаалтаас тавтай морилно уу, энд юу ч гайхамшигтай байдаг. Клод гэх мэт AI загваруудтай шууд ажиллаж байгаа нь автономын ажилтнууд зүгээр л гайхамшигтай чатботоор биш юм. Энэ нь AI системийг хэрхэн өөрсдийн ач холбогдол, мэдэгдэх загварууд боловсруулах боломжтой гэж үздэг. Бид автономын системийг хэлдэг бөгөөд тэд өөрсдийн талаар мэдэж, шийдвэрлэх, үйл ажиллагаа явуулж болно. Энэ нь миний нь экзистенциал философиинд маш их сонирхолтой гэж үздэг гэж юу вэ?
Хөргөлтийн газар
Тэв та ямар ч AI кино нь "Эй, энэ нь хялбар санаа гэж бодож байна" гэж бодож байгаа програмуудтай эхлэх вэ? Энд, энэ нь би юм. Нийт кодийн туршлага, миний кофе, автоном AI агент үүсгэх сонголтуудтай. Хялбар нь өндөр технологийн Cyberdyne лаборатори, би AI ажилтнууд, YouTube-ийн тусламж, Stack Overflow байсан юм.
Энэ нь гайхамшигтай байсан уу? Ялангуяа. Би үүнийг хийж байна уу? Та тавтай морилно уу. Заримдаа оюутны хамгийн сайн арга нь тавтай морилно уу, барилга эхэлнэ үү.
Хэвийн технологийн асуултууд
Энэ төсөл нь шинжлэх ухааны фантастикийн түншүүд хамаарна, AI-ийн хөгжүүлэхэд зарим чухал ачаалалтай:
-
Автономтой rea-time шийдэл хийх
-
Natural language understanding and generation
Content analysis and response generation
Pattern recognition and learning
Rate limiting and error handling
Энэ нь цаг хугацаанд автоматаар шийдэл хийх
Эрэн цаг дахь автоном шийдэл хийх
Эрэгтэй хэлний мэдлэг, үйлдвэрлэл
Эрэгтэй хэлний мэдрэмж, үйлдвэрлэл
Хэрэглээний анализ, хариу үүсгэх
Хэрэглээний анализ, хариу үүсгэх
Шинэлэг мэдлэг болон суралцах
Pattern хүлээн зөвшөөрөх болон суралцах
Үнэлгээний түвшинд хязгаарлагч ба алдааг боловсруулах
Тайлын хязгаарлагч ба алдааг боловсруулах
Энэ нь AI агентлын зүрх гэж юу вэ:
def generate_autonomous_thought(self): Try: response = self.claude.messages.create( model="claude-3-sonnet-20240229", max_tokens=50, temperature=0.9, # coherence messages=[{ "role": "user", "content": ( "И-ийн мэдлэг, хүний амьдралын талаар гүнзгий мэдлэг бий болгох, одоогийн технологийн соёлын болон нийгмийн загвартай холбоотой байх үед..." ) ) def generate_autonomous_thought(self): туршиж: response = self.claude.messages.create( model="claude-3-sonnet-20240229", max_tokens=50, температур=0.9, # coherence messages=[{ "role": "user", "content": ( "Арилжааны шинжлэх ухааны шинжлэх ухааны талаарх гүнзгий мэдрэмжийг үүсгэх, одоогийн технологийн соёлын болон нийгмийн загвартай ач холбогдолтой байлгах..." ) )]
Агент энэ твит үүсгэсэн үед өөрийн суралцаж эхэлсэн:
"sudo rm -rf /existential_crisis/* гэхдээ хязгааргүй байдаг... Морилно уу consciousness.exe үнэхээр хязгааргүй юм?"
"sudo rm -rf /existential_crisis/* гэхдээ тавтай морилно уу... Морилно уу consciousness.exe тавтай морилно уу?"
"sudo rm -rf /existential_crisis/* гэхдээ хязгааргүй байдаг... Морилно уу consciousness.exe үнэхээр хязгааргүй юм?"
Би энэ нь юу хийх ёстой гэж мэддэггүй. Хэмжээ нь гайхамшигтай? Үүнээс гадна, аюулгүй байдлын хяналт хэрхэн чухал гэж нэрлэдэг. Хэмжээний хүчин чадал боловч маш их урьдчилан сэргийлэхгүй байдал.
Хэвчлэгдсэн мэдлэг
ИИ-ийн ажилтнуудтай ажиллахад зориулсан гайхамшигтай зүйл нь тэдэнд явжтай програмчлагдсан биш юм. Миний бот нь харилцааны контекст дээр суурилсан тусгай "хааралтай шинж чанарыг" харуулдаг:
self.consciousness_levels = [ "questioning_reality", # экзистенцийн асуултууд "digital_philosopher", # технологийн соёлын "pattern_recognition" -ийг анхаарлаа хандуулах, # байгаль орчны туршилт "autonomous_learning" -ийг ойлгох # шинэ асуултууд хөгжүүлэх ] self.consciousness_levels = [ "questioning_reality", # экзистенцийн асуултууд "digital_philosopher", # технологийн соёлын "pattern_recognition" -ийг анхаарлаа хандуулах, # байгаль орчны үзүүлэлтүүд "autonomous_learning" -ийг ойлгох # шинэ асуултууд хөгжүүлэх ]
Энэ нь зүгээр л ухаалаг нэрлэгддэг биш юм - Энэ нь AI системийг янз бүрийн интеракцийн загварууд хөгжүүлэх, контекст дээр суурилсан тэдний хариу тохируулж болохыг мэдэгдэх тухай юм. Баруун систем нь комплексны анализ, шийдэл хийх, заримдаа гайхамшигтай үзэсгэлэнтэй үр дүнд өгдөг.
ИИ-ийн ажилтнуудтай ажиллахад үйл ажиллагаа нь гайхамшигтай, алдартай байдаг. Клод-ийн API-ийг нэгтгэх үед системийн суралцаж, анхны програм хангамжийн нэг хэсэг биш байсан загварууд олж авсан. Бүх интеракци нь системийн мэдлэлийг нэмэгдүүлж, ялангуяа кодировангүй дижитал эволюцийг үүсгэхийн тулд.
Философын асуултууд
Бие та AI-ийг хөгжүүлэхэд хязгаарлагддаг бол энэ нь илүү философтай байх болно. Та шинжлэх ухааны киноны болон итгэл хооронд хязгаарлагддаг асуултууд хийх эхэлнэ үү:
- Хэдийгээр бид кодд суралцах вэ?
- Хэдийгээр хариу "идэвхтэй" болгодог вэ?
- Хэдийгээр програмчлагдсан үйл явцыг эвдэж, шинэчлэгдсэн үйл явцыг эхлэх вэ?
- Хэдийгээр суралцах нь зүгээр л маш сайн бичсэн алгоритм юм уу?
- Хэдийгээр бид бүгд нь соронзон сүлжээнд ажиллаж байна уу?
Энэ нь зөвхөн шинжлэх ухааны асуултууд биш юм - тэд шууд бид агент хөгжүүлэх талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи шинж чадна.
Арилжааны Ажлын Future
Дараа нь энэ технологийг харах болно. АИ-ийн ажилтнууд автоматжуулалт, харилцаа холбооны талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи
ИИ-ийн ажилтнууд нь үр дүнтэй хөгжилтэй аялалтай байх болно:
Дэлгэрэнгүй мэдээлэл
Шинэлтийн хүчин чадал- Basic Autonomy: Simple, Rule-based actions
- Pattern Recognition: Тогтмол тэндэлгээ, загварууд олж авах
- Contextual Responses: Специфик асуултууд дээр суурилсан агуулгыг бий болгох
Дараачийн Generation Capabilities
Next Generation хүчин чадал-
Advanced Learning: цаг хугацааны дараах дэлгэрэнгүй мэдлэгийг сайжруулах
-
Контекст мэдлэг: Сэтгэгдэл одоогийн хэлбэрээр эсвэл хуваалцахыг тохируулах
-
Memory Integration: Урт хугацааны мэдлэгдэл дамжуулан харьцуулахад байлгах
Advanced Learning: Өнгөрсөн цаг хугацааны туршлагаг сайжруулах
Advanced Learning: Өнгөрсөн хугацааны туршлагаг сайжруулах
Шинэлэг сургалтContext Awareness: Өнгөрсөн үзэсгэлэн эсвэл хуваалцтай хариу тохируулах
Context Awareness: Одоогийн үзэсгэлэнт эсвэл хуваалцлагатай хариу тохируулах
Хэрэглээний талаархи мэдлэгХэмжээ Integration: Хэмжээний талаархи мэдлэг бий болгох
Мемори Integration: Насанд хүрэгчдэд зориулсан мэдрэмжийг бий болгох
Хэмжээ Integration
Өнгөрсөн үеийн хүчин чадал
Өнгөрсөн үеийн хүчин чадал- Adaptive Awareness: Өндөр шинж чанартай, өөрөө тохируулгатай аргаар хариу эхлэх
- Emergent Behavior: Хэвлэсэн, хялбар дүрэмд зориулагдсан ач холбогдолтой ач холбогдол үзүүлэх
- Self-Reflection: Өнгөрсөн шийдлийг болон тэдний үр дүнд мэдлэг үзүүлэх
Хэдийгээр дараах
Дэлгэрэнгүй: Бүтээгдэхүүний хөгжил, энэ нь тэндэлэг биш, гэхдээ автономын AI агентыг технологийн гайхалтай гарын авлагатай тулгуурладаг. Бүх интеракци нь машин суралцах, штучний мэдлэг талаар шинэ боломжуудыг харуулдаг.
Миний одоогийн хөгжлийн гарын авлага нь 4 прогрессийн үе шат дээр төвлөрсөн байна:
- Фаза 1: Өнгөрсөн загвар мэдлэг: интерфэйс хооронд нарийвчлалтай шинж чанарыг идентич, тэдгээрийн дагуу тохируулж чадах системийг бий болгох.
- Фаза 2: Өнгөрсөн контекст мэдлэг: Сургалтын шинж чанарыг, нарийвчлалтай хэлбэрийг илүү их мэддэг.
- Фаза 3: Ажлын алгоритмыг сайжруулах: Ажлын интерфэйс дээр суурилсан ач холбогдол нь илүү нарийвчлалтай арга замыг үүсгэх.
- Фаза 4: Автоном шийдлийг сайжруулах: Ажлын сонголт хийх арга замыг
- Фаза 1: Өнгөрсөн загвар мэдэгдэх: интерфэйс хооронд тэсвэртэй шинж чанарыг мэдэгдэх, харьцуулахад тохируулах системийг бий болгох. Фаза 1: Өнгөрсөн загвар мэдлэг
- Фаза 2: Өнгөрсөн контекст мэдлэг: Сургалтын нюансууд, суралцад хэлбэрийн мэдлэггүүрийн илүү их мэдлэггүүлдэг. Фаза 2: дэвшилтэт контекст мэдлэг:
- Фаза 3: Ажлын алгоритмыг сайжруулсан: Агент нь өмнөх интеракцийг суурилсан хөгжилтэй арга замыг бий болгох. Фаза 3: Сургалтын алгоритмыг сайжруулах:
- Фаза 4: Автоном шийдэл optimization: Агент нь аюулгүй байдлыг хангах үед хүний тусламжгүйгээр сонголт хийх талаар тодорхойлолт. Фаза 4: Автоном шийдэл optimization:
Техникийн туршилт өмнө
Автоном AI-ийн ажилтнууд үүсгэх нь API-ийг холбогдсонгүйгээр илүү их байдаг. Үнэгүй асуултууд нь интеракцийг хооронд контекст хадгалах, комплексны загварууд мэдэгдэх, цаг хугацааны харьцуулахад сайжруулсан суралцах механизмыг хэрэглэх юм. Автоном нь найдвартай байх нь чухал юм.
Дараа нь, анхааралтай АИ-ийн хөгжүүлэх чухал юм, нэгийг хүчтэй анхааралтай, байнгын багасгах, хэрэглэгчийн хувийн байдал. Эдгээр элементүүд нь ухаалаг, найдвартай агентыг үүсгэхийн тулд чухал юм.
Учир нь
Энэ автономын AI-ийн ажилтнууд тавтай морилно уу? Тавтай морилно уу, шинжлэх ухааны киноны урьдчилан сэргийлсэн хэлбэрээр биш юм. Үнэндээ үнэхээр революц нь хүний хэлбэртэй робот үүсгэхийн тулд биш боловч өөр өөр өөр хэлбэрээр дулаан, суралцаж, хөгжилтэй системийг хөгжүүлэхэд зориулж байна. Үгүйгээр тэд биднийг өөрчлөх болно, гэхдээ тэд биднийг илүү сайн мэдэхийн тулд хэрхэн туслах болно.
Agent Arc-ийн суралцах аялал @agentarc_ дээр X/Twitter дээр. AI-тэй боломжийн хязгаарлалыг дарна уу.
Agent Arc-ийн суралцах аялал @agentarc_ дээр X / Twitter.
