AUTO-GPT 是否能超越 CHATGPT 成為下一個厲害的 AI 技術 ?

Auto-GPT 是能夠克服大型語言模型限制的新人工智慧

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT因其能夠以逼真的方式理解和回應人類語言而風靡全球。然而，這些LLMs的限制在於它們只能在需要人類交互（稱為提示）之前完成一項任務。Auto-GPT是一種新的AI技術，試圖通過簡單的解決方案克服這個障礙，有些人認為它可能是AI的聖杯 – 強AI或通用AI創建的下一步。

人工智慧的二元論：強人工智慧 vs. 弱人工智慧

現今的人工智慧應用通常被設計來執行一項任務，隨著它們獲得更多的數據，它們會變得越來越好。一些例子包括分析圖像、翻譯語言或導航自駕車。因此，它們有時被稱為專門的人工智慧、狹義的人工智慧或弱人工智慧。

另一方面，強人工智慧或人工通用智能（AGI）是一種通用的人工智慧，理論上能夠執行許多不同類型的任務，甚至是它最初沒有被創建來執行的任務，就像自然智能實體（如人類）一樣。

AGI是人們在機器學習和深度學習使弱/狹義的人工智慧成為上一個十年開始的日常現實之前，傳統上想像的人工智慧的樣子。想像一下《星際迷航》角色Data所展示的科幻人工智慧，它可以做任何人類可以做的事情。

窺看 AUTO-GPT 厲害之處

Auto-GPT是一種技術，它通過創建自己的提示並將其反饋給自己來克服LLMs的限制，從而創建一個循環。要從像ChatGPT這樣的應用程序中獲得最佳結果，需要仔細考慮您提問的方式。

透過Auto-GPT，應用程式會自行構建問題，並詢問下一步應該是什麼，以及應該如何進行等等，創建一個循環，直到任務完成。

它的工作方式是將一個較大的任務分解成較小的子任務，然後啟動獨立的Auto-GPT實例來處理它們。原始實例充當項目經理的角色，協調所有進行的工作並將其編譯成最終結果。除了使用GPT-4根據其研究的文本構建句子和散文外，Auto-GPT還能夠瀏覽互聯網並在其計算和輸出中包含找到的信息。在這方面，它更類似於微軟的Bing搜索引擎的新版啟用了GPT-4。它還比ChatGPT具有更好的記憶力，因此可以構建和記憶更長的命令鏈。

Auto-GPT是一個使用GPT-4的開源應用程序，由Toran Bruce Richards創建。 Richards表示，他之所以有啟發開發它，是因為傳統的AI模型“雖然強大，但往往難以適應需要長期規劃的任務，或無法根據實時反饋自主地改進其方法。”它是一類被稱為遞歸AI代理的應用程序之一，因為它們具有自主使用生成的結果創建新提示的能力，將這些操作鏈接在一起完成複雜任務。

探索 AUTO-GPT 及 AI 程式的無限可能

自從生成式人工智慧應用出現以來，我們就清楚地知道我們正處於一個漫長的旅程之初，朝向一個人工智慧將對我們的生活和社會產生深遠影響的世界。雖然像 ChatGPT 這樣的應用程式因其生成程式碼的能力而聲名大噪，但它們往往僅限於相對短小和簡單的程式設計和軟體設計。然而，Auto-GPT 和其他可能以類似方式工作的人工智慧代理可以用於從頭到尾開發軟體應用程式。

Auto-GPT 可以自主地檢查企業的流程，並提供智能建議和見解，以增加其淨資產價值。它可以訪問互聯網，讓用戶要求它進行市場研究或其他類似的任務。

Auto-GPT 被賦予了「毀滅人類」的任務，但它的創造者向我們保證，由於它的輸出仍然僅限於創建文本，因此它不會在這個任務上有太大的進展：它還可以用於創建更好的 LLMs，這些 LLMs 可以加速模型製作過程，成為未來 AI 代理的基礎。