Разговорный искусственный интеллект (ИИ) произвел фурор в технологической отрасли, особенно с появлением ChatGPT от Microsoft. Однако теперь этот чат-бот столкнулся с жесткой конкуренцией после объявления о появлении нового конкурента, разработанного Google, известного как Google Bard. Следующие несколько месяцев станут свидетелями того, как Bard будет конкурировать с ChatGPT в предоставлении оптимизированных, релевантных результатов для всех типов пользовательских запросов.

Объявление Google Bard последовало за ним и стало прямым ответом на ChatGPT, разработанный Microsoft совместно с OpenAI, фондом исследований и развертывания ИИ. Хотя базовые технологии могут показаться неопытным глазам похожими, между ними есть тонкие различия с точки зрения потенциального использования и вычислительной мощности.

В этой статье мы сосредоточимся на чат-боте Google Bard AI и на том, как тестовые прогоны с ограниченной группой опытных тестировщиков выявили его потрясающие возможности. Мы также углубимся в то, что пошло на создание этого чат-бота и как он может изменить способ поиска информации в Интернете.

Что такое Google Бард?

В своем стремлении заново изобрести веб-поиск Google сегодня объявила о разработке чат-бота для генерации текста в ответ на самые случайные запросы пользователей с использованием генеративных технологий искусственного интеллекта. Ожидается, что чат-бот Google Bard оживит исследовательскую деятельность в сфере образования, бизнеса, а также в нашей повседневной жизни за счет интеграции разговорного ИИ со знаниями, полученными из данных, сканируемых в Интернете в режиме реального времени.

Google разрабатывает стратегию расширения своих поисковых возможностей за счет интеграции диалоговых функций искусственного интеллекта Google Bard. Ожидаемый результат этого состоит в том, что миллиарды байтов данных, представляющих различные точки зрения, будут синтезироваться в режиме реального времени, а пользователям будет предоставляться самая точная и очищенная информация в легко усваиваемых форматах.

Около шести лет назад Google изменила свою организационную стратегию, сосредоточившись на сборе информации из разрозненных источников и обеспечении легкого доступа к ней через приложения ИИ. Подобно ChatGPT, Google Bard также нацелен на создание глубоких технологических возможностей для раскрытия потенциала людей, сообществ и предприятий.

История успеха клиента: Daffodil разрабатывает голосовое суперприложение для американской технологической фирмы.

Бард использует передовую технологию разговорного ИИ от Google, известную как LaMDA или Language Model for Dialogue Applications (LaMDA). LaMDA — это, по сути, семейство моделей разговорного нейронного языка, разработанное дочерней компанией Google, DeepMind, занимающейся исследованиями в области искусственного интеллекта.

Чем Google Bard отличается от ChatGPT?

Основное различие между Google Bard и ChatGPT заключается в источниках данных, на которых эти чат-боты обучались и из которых собирали информацию. В то время как ChatGPT был обучен работе со всеми мировыми данными, начиная с 2021 года, Bard извлекает информацию из Интернета и предоставляет высококачественные ответы, используя свежие данные в режиме реального времени.

Бард предоставил Google и другим ведущим поставщикам технологий еще одну возможность углубить наше понимание синтеза информации и сделать наше взаимодействие с данными более эффективным. Конечная цель разработки продуктов для разговорного ИИ, таких как ChatGPT и Google Bard, состоит в том, чтобы оптимизировать генерацию наиболее полезной информации, которая в то же время является действенной.

Изображение: Google Bard параллельно генерирует ответ ИИ и наиболее релевантные результаты поиска.

Как вы можете получить доступ к Google Bard?

В настоящее время Google Bard будет запущен как экспериментальная служба искусственного интеллекта и в какой-то момент будет доступен для использования в качестве интерфейса прикладного программирования (API). Он будет развернут как часть существующих сервисов в рамках Google Cloud Conversational AI, набора инструментов, решений и API.

Используя Google Bard API, предприимчивые люди и компании смогут создавать высокоинтеллектуальные платформы и приложения для разговорного ИИ. Эти приложения также смогут выполнять расширенную аналитику для получения очень сжатых сведений на основе информации, просканированной в Интернете.

Хотя сроки общедоступности Google явно не определены, Bard также будет интегрирован в его поисковую систему. Для широкого поиска, когда есть несколько возможных ответов на вопрос, поисковая система сможет объединить несколько точек зрения, чтобы получить точный ответ.

В своем объявлении Google описал сценарий, в котором можно было задать вопрос: «Как объяснить новые открытия космического телескопа имени Джеймса Уэбба (JWT) НАСА 9-летнему ребенку?». В качестве ответа на этот вопрос базовые нейронные языковые модели Google Bard могут сочетать несколько субъективных мнений с результатами сканирования в Интернете, чтобы предоставить креативные ответы. Он может вернуться с такими ответами, как:

  • «В 2023 году JWT помог обнаружить ряд круглых галактик зеленого цвета, получивших прозвище «зеленый горошек»».
  • «Телескоп сделал снимки галактик возрастом 13 миллиардов лет, а это означает, что свету от этих галактик, возможно, потребовалось 13 миллиардов лет, чтобы добраться до нас».

Все вышеперечисленные приложения Google Bard были предоставлены ограниченной группе доверенных тестировщиков для выявления потенциальных проблем, с которыми могут столкнуться пользователи. После тонкой настройки, регрессионного тестирования и устранения различных предубеждений и перегибов чат-бот будет выпущен для широкой публики через существующую поисковую систему Google и в виде API.

Какова основная технология, на которой построен Google Bard?

Два года назад компания Google разработала большую языковую модель LaMDA с возможностями синтеза языка и диалога следующего поколения, которая послужила базовой технологией для разработки Google Bard. Однако для этого же использовалась облегченная версия языковой модели LaMDA, что обеспечит более быстрое развертывание для ее выпуска для широкой публики.

В центре инноваций исследовательского проекта LaMDA лежат три принципа: безопасность, обоснованность и высококачественные разговоры. Обрабатывая данные в режиме реального времени из различных источников в Интернете, Google Bard также был обучен отфильтровывать предубеждения, которые могут давать далекие от идеальных результаты.

LaMDA был обучен, чтобы превзойти вычислительные возможности любой существующей предварительно обученной модели на рынке. Он был обучен в нескольких измерениях и для всех размеров моделей для автоматической точной настройки результатов. При дальнейшей доработке пробелы в интеллекте с человеческими возможностями с точки зрения безопасности и заземления также будут устранены.

На каких моделях ИИ обучается Google Bard?

Разговорный чат-бот Google Bard с искусственным интеллектом в основном обучается четырем основным моделям, которые включают модели больших языков, модели трансформеров, генеративно-состязательные сети (GAN) и модели распространения.

Большие языковые модели. Она стала ключевой технологией в области генеративного ИИ, которая позволяет пользователям генерировать реалистичные и связные текстовые ответы. Эти модели обучаются на большом количестве текстовых наборов данных и способны создавать высококачественные результаты, которые могут варьироваться от простых текстовых ответов до написания статей, историй и даже компьютерного кода.

Модели-трансформеры. Модели-трансформеры, такие как BERT (представление двунаправленного кодировщика из трансформеров) и MUM (модель замаскированных блоков), являются подмножеством моделей глубокого обучения. Эти предварительно обученные модели предназначены для обработки и понимания текста на естественном языке. Эти преобразователи были обучены на корпусе текстовых наборов данных, что позволяет им генерировать надежные представления корреляции между словами и их контекстом в предложении с беспрецедентной точностью. Кроме того, эти представления можно точно настроить для конкретных задач НЛП, таких как анализ настроений, ответы на вопросы и языковой перевод.

Генеративно-состязательные сети (GAN). Используется для создания визуального и мультимедийного контента из изображений и текстов. Он состоит из двух нейронных сетей, а именно генератора и дискриминатора. Сеть генератора создает новый контент, аналогичный исходным обучающим данным, тогда как сеть дискриминатора оценивает качество выходных данных, произведенных генератором, по фактическому набору обучающих данных. Во время этого состязательного обучения оба алгоритма помогают обучать друг друга, генератор узнает, какие результаты более точны, а дискриминатор узнает, какие результаты с наибольшей вероятностью отражают реализм.

Модели распространения. Эти модели основаны на прогнозировании принятия новых продуктов или идей на рынке, а также на моделировании распространения информации в сети. Интегрируя эти модели в генеративные системы искусственного интеллекта, эти системы могут создавать решения, которые в большей степени соответствуют реальным тенденциям и моделям.

Например, в контексте генерации текста можно использовать модели распространения для моделирования распространения тем, идей и мнений через сеть отдельных лиц. В результате система генеративного ИИ сможет создавать текст, отражающий текущее состояние сети и более приближенный к реальности.

Как другие технологические гиганты планируют конкурировать с ChatGPT?

Через несколько месяцев после дебюта ChatGPT в ноябре 2022 года он стал мировой сенсацией. Он использовался миллионами студентов, инсайдеров технологической отрасли и обычных энтузиастов для написания эссе и стихов, решения задач кодирования, тестирования кода, разработки маршрутов путешествий, а также проведения партизанской терапии.

Запуск ChatGPT спровоцировал всемирную гонку вооружений в области ИИ, в которой технологические лидеры форсировали свои исследования в области ИИ для разработки таких инструментов, как ChatGPT. Различные альтернативы ChatGPT находятся только в зачаточном состоянии или имеют предвзятость и в лучшем случае дают неоднозначные результаты. К гонке присоединились такие компании, как Alphabet, Amazon и Meta, а также независимые учреждения, такие как Haptik и Morph.ai:

Watson Assistant от IBM: Watson был разработан IBM и может понимать естественный язык со значительной точностью и был одним из первых общедоступных чат-ботов. В основном он был реализован для оценки производительности других виртуальных помощников путем изучения их разговорного трафика.

Галактика и BlenderBot от Meta. Хотя BlenderBot от Meta был заявлен как мощный чат-бот, который может дать результаты практически по любой теме, реальность была далека от того, что было обещано. Технология потерпела неудачу, и усилия были перенесены на Galactica, новую большую языковую модель, призванную помочь ученым в их исследовательской деятельности.

Коммерческие помощники Haptik: Haptik был разработан как диалоговый коммерческий продукт, использующий понимание естественного языка (NLU) для предоставления персонализированных рекомендаций и повышения удовлетворенности клиентов. Его можно развернуть как чат-бот WhatsApp, который можно использовать для ответа на запросы клиентов и, в свою очередь, для увеличения продаж.

Morph.ai для CRM/CX: Morph.ai создает чат-ботов для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), которые предназначены для адаптации клиентов и повышения качества обслуживания клиентов (CX). Это позволяет разрабатывать диалоговые чат-потоки с искусственным интеллектом для привлечения потенциальных клиентов, поддержки клиентов, бронирования услуг и различных вариантов использования электронной коммерции.

Amazon Lex. Чат-бот Amazon Lex использует NLU и автоматическое распознавание речи (ASR) и предназначен для непрерывного потокового разговора. Он понимает цель пользователя во время разговора и продолжает корректировать ответы, пока эта цель не будет достигнута.

Мелодия Baidu. Чат-бот Melody, разработанный китайской поисковой системой Baidu, интегрируется с приложением Baidu Doctor. Он помогает пациентам записываться на прием, задавать вопросы врачам и искать подходящие медицинские центры. Кроме того, врачи могут использовать его для получения предложений, связанных с историями пациентов, и получения отзывов.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: 10 способов использования искусственного интеллекта в повседневной жизни

Как выглядит будущее диалогового ИИ?

Ожидается, что в ближайшем будущем технологии разговорного ИИ появятся несколько чат-ботов со все более продвинутыми возможностями. Его внедрение в таких отраслях, как здравоохранение, электронная коммерция, обмен сообщениями, социальные сети, исследования и т. д., будет продолжать расти в популярности и степени внедрения.

Запуск ChatGPT, а теперь и Google Bard, которые в настоящее время находятся на переднем крае области разговорного ИИ, еще больше подтолкнул технологические конгломераты по всему миру к ускорению своих исследований в области ИИ.

Все больше компаний продвигают производство готовых к рынку приложений для генерации текста в погоне за гонкой вооружений ИИ. Если вы хотите создать голосовых помощников с поддержкой ИИ для конкретных бизнес-требований, вы можете заказать бесплатную консультацию, чтобы узнать, как это сделать.

Первоначально опубликовано на https://insights.daffodilsw.com.