Когато преди две години генеративният изкуствен интелект (GenAI) навлезе в общественото съзнание, чатботовете се смятаха за най-модерната технология. Но развитието в тази област е бързо и към днешна дата то включва по-способни асистенти и агенти с AI, които могат да изпълняват действия от ваше име.

Отвъд тези AI агенти се намира Enterprise General Intelligence (EGI), който, както подсказва името, се отнася до по-усъвършенствани AI решения, адаптирани към специфичните нужди на бизнеса в дадена област. Въпреки че за EGI се знае много по-малко, отколкото за общия изкуствен интелект (AGI) - компютърна система, която може да решава проблеми също толкова добре, колкото човека (или по-добре), някои експерти смятат, че той може да промени бизнес операциите.

За да научи повече за EGI, ZDNET разговаря със Силвио Саварезе, ръководител на Salesforce AI Research.

Какво е Enterprise General Intelligence (EGI)?

EGI е високоспособна система за изкуствен интелект, която надеждно обработва бизнес приложения. За да се разбере концепцията обаче, е важно да се знае какво отличава EGI от други бизнес решения с AI, които вече предлагат голямо повишаване на производителността, като например агентите.

Отличителните характеристики на EGI са свързани с производителността в измеренията на способностите и последователността. Високата способност на EGI системите означава, че те могат да се ориентират в сложните нужди на бизнес средите с предвидими резултати по матрицата „Способност-последователност“.

По отношение на способностите Саварезе заявява, че EGI системите ще имат по-високи нива на разсъждение, които им позволяват да изпълняват сложни и оперативни задачи, като например задълбочени изследвания в бързо променящи се среди, като същевременно прилагат реална човешка обратна връзка.

Ние зависим от него и той от нас: AI като професионален път и сложна мисия за бизнеса

„Агентите, които разгръщаме, са малко в началото на тази траектория. Те могат да правят прости неща, но определено не този вид задълбочени изследвания, не могат да изпълняват задачи с дълъг хоризонт, все още не могат да правят и сложни разсъждения“, казва Саверзе.

Оста за съгласуваност се отнася до системите за EGI, които могат да предоставят предвидими, надеждни и точни резултати. По-конкретно, Саверзе казва, че последователността помага на тези системи да избегнат „неравномерността“, при която моделите се справят отлично със сложни задачи, но грешат при по-простите. Тази последователност прави EGI подходящ за случаите на използване в предприятията, защото една непоследователна система би била безполезна, дори и да се отличава с върхова производителност.

„Не искате да преминете от звездно представяне към глупост. Искате нещо, което е много, много, надеждно“, казва Саверзе. „Ако клиентите използват този инструмент, те трябва да знаят, че е почти гарантирано, че той ще работи добре“.

EGI vs. AGI...

Тъй като AGI се отнася до AI с интелигентност и автономност, подобни на човешките, обикновено има известни колебания около тази технология. В резултат на това може би ще се успокоите, когато чуете, че въпреки сходните си имена EGI и AGI се различават по отношение на функциите и внедряването.

За да стане ясна тази връзка, трябва да се разгледа по-широкия пейзаж на AI. Саварезе разделя развитието на технологията на пет вълни: прогнозиране, копилоти, AI агенти, роботика и накрая AGI. Въпреки че EGI не е официално посочен като част от някоя вълна, той се намира между агентите и роботиката, защото тя отвежда AI една стъпка по-далеч от агентите чрез по-задълбочени разсъждения.

От Азимов до AGI: Наближава ли катастрофалната за човечеството "сингулярност"?

Въпреки че агентите вече са на разположение, все още не сме стигнали до момента, в който EGI е осъществим. Преди това да се случи, трябва да бъдат разработени нови сравнителни тестове, които да разглеждат конкретно представянето на този тип системи при изпълнение на задачите, както и среди за стрес тестове, които да доведат тези инструменти до техните граници.

„Ако погледнете как се оценяват тези LLM, те се оценяват по бенчмарка AGI, а не по бенчмарка EGI. Те се оценяват по тези задачи, които са навсякъде, но всъщност не се фокусират върху корпоративните такива“, казва Саварезе.

AGI е концепция, която може да бъде реализирана в по-далечно бъдеще - толкова далечно, че изследователите не могат да определят кога ще бъде достигната тази точка. Все пак, за да контекстуализираме този момент, AGI е петата вълна, която следва внедряването на роботи. Въпреки че има голям напредък в роботиката, хардуерът все още не е на етап, в който да се комерсиализира лесно. Саварезе заявява, че разработването на роботи е от ключово значение за появата на AGI.

„AI разбира как функционира светът само чрез литературата, чрез книгите, а това не е същото, нали? Това не е същото като да преживееш света. Така че към момента, в който AI започне да преживява света, което може да се случи чрез роботите, тогава ще отворим вратата към AGI“, казва той.