Yeni Bir Tür Yazılımın bir şirketin verilerine girerek nasıl oluşturulduğunu anlamak ve bunun bir nihai ürüne nasıl yol açtığını öğrenmek için eğitilmiş yapay zeka temsilcisi, hem daha yetenekli bir yazılım asistanı hem de çok daha akıllı bir AI’ya doğru küçük bir adım olabilir.
Asimov olarak adlandırılan yeni ajan, Google’dan en iyi AI araştırmacıları tarafından karıştırılan küçük ama iddialı bir başlangıç olan Reflection tarafından geliştirildi. Asimov, tüm bunların bitmiş bir yazılım parçası üretmek için nasıl bir araya geldiğini öğrenmek amacıyla e -postaların yanı sıra e -postaları, gevşek mesajları, proje güncellemelerini ve diğer belgeleri de okur.
Yansıtmanın nihai hedefi, diğer önde gelen AI laboratuvarlarının üzerinde çalıştıklarını söyledikleri bir şey olan süper -yapay zeka inşa etmektir. Meta kısa süre önce yeni bir süper -süperlik laboratuvarı oluşturdu ve yeni çabalarına katılmak isteyen araştırmacılara büyük miktarlar vaat etti.
Yansıtma, Williamsburg, Williamsburg, Brooklyn semtindeki merkezdeki karargahı, yansıtmanın yarışma öncesinde süper-altlığa ulaşmayı nasıl planladığını görmek için yolun hemen karşısında ziyaret ettim.
Şirketin CEO’su Misha Laskin, Supersmart AI ajanlarını inşa etmenin preferrred yolunun onlara gerçekten ana kodlamaya sahip olmak olduğunu söylüyor, çünkü bu onların dünyayla etkileşime girmeleri için en basit, en doğal yolu. Diğer şirketler insan kullanıcı arayüzlerini kullanan ve net’e göz atan ajanlar yaparken, daha önce Google DeepMind’de İkizler ve Ajanlar üzerinde çalışan Laskin, bunun doğal olarak büyük bir dil modeline geldiğini söylüyor. Laskin, AI’nin yazılım geliştirmeyi anlamlandırmasını öğretmenin de çok daha kullanışlı kodlama asistanları üreteceğini de sözlerine ekledi.
Laskin, Asimov’un yazmaktan ziyade kod okumak için daha fazla zaman harcayacak şekilde tasarlandığını söylüyor. “Herkes gerçekten kod üretimine odaklanıyor” dedi. “Ama bir takım ortamında ajanların nasıl yararlı hale getirileceği gerçekten çözülmedi. Ajanların yeni çalışmaya başladığı bu yarı özerk aşamadayız.”
Asimov aslında bir trençkot içinde birkaç küçük ajandan oluşur. Temsilcilerin tümü, kodu anlamak ve kullanıcıların sorgularını bu konuda cevaplamak için birlikte çalışır. Daha küçük ajanlar bilgi alır ve daha büyük bir akıl yürütme aracısı bu bilgiyi bir sorgunun tutarlı bir cevabı haline getirir.
Yansıma, Asimov’un bazı önlemler tarafından bazı önde gelen AI araçlarından daha iyi performans gösterdiğini iddia ediyor. Yansıma tarafından yapılan bir ankette şirket, soru soran büyük açık kaynak projeleri üzerinde çalışan geliştiricilerin, Antropic’in Mannequin Sonnet 4’ünü çalıştıran Claude kodunun yüzde 63’üne kıyasla Asimov’dan yüzde 82’den tercih ettikleri cevapları buldu.
Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nden bir bilgisayar bilimcisi olan Daniel Jackson, bilgi toplama işleminin daha geniş kapsamı göz önüne alındığında yansımanın yaklaşımının umut verici göründüğünü söylüyor. Ancak Jackson, yaklaşımın faydalarının görülmeye devam ettiğini ve şirketin anketinin onu geniş faydalar konusunda ikna etmek için yeterli olmadığını da sözlerine ekledi. Yaklaşımın hesaplama maliyetlerini de artırabileceğini ve potansiyel olarak yeni güvenlik sorunları yaratabileceğini belirtiyor. “Tüm bu özel mesajları okuyor olacak” diyor.
Yansıma, çok amaçlı yaklaşımın hesaplama maliyetlerini azalttığını ve bazı geleneksel SaaS araçlarından daha fazla güvenlik sağlayan güvenli bir ortamdan yararlandığını söylüyor.
