Multimodalitás, neurális-szimbolikus hibridek és intelligens agentek jellemzik a közeljövő AI-alapmodelljeit. Ökoszisztémába fejlődnek, a vállalati szféra alapinfrastruktúrájává, a céges döntéshozás megkerülhetetlen szereplőivé válnak, ugyanolyan nélkülözhetetlenek lesznek, mint az internet és a számítási felhő. Mi történik 2030-ig?
◼︎ Az AI-alapmodellek holnapja
Az alapmodellek (foundation models, FM) óriási és változatos adathalmazokon előre betanított, nagyméretű és általános célú AI-modellek. Gyakorlóadatokon tanítják „őket”, hogy sokféle feladatot – szövegértést, képértelmezést, kódgenerálást, érvelést – legyenek képesek ellátni. Konkrét iparági, üzleti és más tevékenységek elvégzéséhez finomhangolással, alkalmazási rétegek hozzáadásával alakíthatók egyedire.
Legpraktikusabb csoportosításuk, ha két nagyobb családot különböztetünk meg: a generatív és a nem generatív alapmodelleket. Előbbibe a nagy nyelvi, a kép-, a hang- és zenegeneráló, valamint a multimodális modellek, utóbbiba a robotikai vezérlő-, a bioinformatikai és a tudományos modellek tartoznak. A generatív modellek egyre inkább közelednek egymáshoz, a fejlesztők ugyanis multimodalitásra törekednek. Hamarosan az összes modalitást használó, egyetlen, „univerzális” generatív adatmodell alakulhat ki belőlük.
A második csoportba tartozó modellek célja nem a tartalomgyártás, hanem a vezérlés, előrejelzés vagy szimuláció. Gyakran azonos architekturális alapokra épülnek, csak más tanulóadatokkal és célokra vannak optimalizálva. (Az érvelésközpontú modellek nem alkotnak teljesen önálló kategóriát, mindkét családba besorolhatók.)
A három kulcstrend
Az előrejelzések szerint a mai generatív alapmodellek 2030-ig multimodális, gyors és megbízható, agentszerű rendszerekké fejlődnek. Már nemcsak a számítási felhőben, hanem szélesebb körben, lokális eszközökön, a „peremen” (edge) is hozzáférhetők lesznek. Három fő kategóriájuk lesz (multimodális, érvelésközpontú, agent-vezérelt), amelyek együttműködése ma még nem látott képességek megvalósítását teszi lehetővé.
A multimodális modellek natívan kezelnek és kombinálnak változatos adattípusokat (szöveget, álló- és mozgóképet, táblázatot, gráfot, szenzorinformációkat, virtuális környezetet, stb.) Az ilyen egységes „világmodellek” üzleti szempontból azért lesznek kiemelten fontosak, mert a vállalati döntések ritkán alapulnak egyetlen adatforráson, így pedig lehetővé válik komplex helyzetek azonnali elemzése, a döntések hatékony támogatása. A valós idejű, többdimenziós helyzetképekből egyaránt profitálhatnak a különféle szektorok: a gyártás, a logisztika, az orvosi diagnosztika vagy a pénzügyek.
| Milyen változásokra számíthatunk még?
A paraméterek száma és a gyakorlóadatok mennyisége tovább nő, de a nyers méretnövekedés helyett a hatékonyságra, az adaptivitásra és a specializálhatóságra kerül át a hangsúly. A nagy általános modellekből könnyen alakítanak ki belső adatokra hangolható iparági vagy vállalati változatokat, gyorsítva ezzel a szektorspecifikus innovációt. Az AI-ból szolgáltatás lesz (AI-as-a-Service), a cégek pedig saját adataikból létrehozott iparági alapmodelleket értékesíthetnek. A neuromorfikus chipekkel vagy az optikai számításokkal jelentős áttörések várhatók az alacsony energiaigényű tanításban és futtatásban is. Mivel a modelleket peremeszközökön is lehet futtatni, nem minden alkalmazás igényel majd felhőkapcsolatot. A biztonsági tesztek, a magyarázhatóság és az adatok etikus kezelésének kikényszerítésére pedig további állami szabályozások várhatók. |
A ma erős generálási, de gyengébb logikai következtetési és érvelési készséggel rendelkező modellek a jövőben hibrid rendszerekké fejlődnek. Képességeik fejlődésével a humán döntéshozó szerepét a stratégiai felügyeletre redukálhatják, miközben a bonyolult elemzéseket maguk a rendszerek végzik. Például a jogban, a pénzügyekben, a mérnöki tervezésben hozhatnak nagy téttel bíró, alapos döntéseket.
Agentek a láthatáron
A jelenlegi agentendszerek többnyire FM-eken alapulnak. 2030-ra teljesen integrált, önállóan működő digitális ügynökök lesznek: célokat kapnak, tudják, mihez kezdjenek velük, saját terveket készítenek, célirányosan kezelik az erőforrásokat, képesek más agentekkel és emberekkel kommunikálni. Nemcsak reagálnak, hanem proaktívan cselekednek, önálló munkatársakká válnak: projekteket menedzselnek (beszállító-kiválasztás, tenderkezelés, tárgyalás szimulációja); folyamatokat optimalizálnak és korrigálnak a gyártástól az ügyfélszolgálatig – például, ha sérül egy szállítási lánc, automatikusan új útvonalat és beszállítót találnak.
A multimodális, az érvelő és az agentvezérelt modellek kombinációiból a döntéshozatali időt és az emberi hibákat drasztikusan csökkentő ökoszisztéma alakulhat ki. A mai FM-ek nem tűnnek el; folyamatosan fejlődnek, egyre hatékonyabbá és szélesebb körben alkalmazhatóvá válnak.
Modellek kombinálva
A következő években új alapmodell-típusok (és az kombinációinak) megjelenésére is számíthatunk. Az alacsony energiaigényű neuromorfikus modellek neurálisháló-szerű hardveren futnak majd. A folyamatosan tanuló (continual learning) modellek tudása nem lesz „lefagyasztva”, hanem állandóan bővül, a modellek nem felejtik el a régi ismereteiket, minimalizálva az AI-evolúciót hátráltató felejtést.
Az integrált, agent-alapú modelleket célorientált tervezés és eszközhasználat jellemzi – a modell önmagában is agentszerű lesz, nem kell hozzá külön keretrendszer. A jobb érvelés és magyarázhatóság jegyében születő neurális-szimbolikus hibridmodellek neurális hálók és logikai-szimbolikus szabályrendszerek kombinációi lesznek. A 3D térben „gondolkodó”, fizikai világra tanított FM-eket szenzorikus és robotikai adatokkal trenírozzák. A többiekkel ellentétben a digitális közegből kilépve, a fizikai valóságban is közvetlenül cselekednek.
Az FM-ek 2030-ig a vállalati szféra stratégiai alapinfrastruktúrájává, a vállalati szoftverek beépített „intelligens rétegévé” válnak. Az internethez és a számítási felhőkhöz hasonlóan ezek is nélkülözhetetlen elemei lesznek a közeljövő gazdaságának. Az üzleti döntések közel felét – igaz, általában emberi felügyelettel – már ezek az AI-k fogják meghozni.
