Рік ШІ-агентів: Хайп проти Реальності

Чи дійсно 2024 рік – рік Штучного Інтелекту, чи лише початок великої подорожі?

Здається, ніби ми опинилися в захопливій науково-фантастичній літературі. Ще зовсім нещодавно штучний інтелект (ШІ) асоціювався з “Термінатором” чи віддаленим майбутнім, а сьогодні він в наших кишенях, на робочих столах і навіть… вирішує, що ми будемо їсти на вечерю. Останнім часом активно обговорюються “ШІ-агенти”. Складається враження, що ось-ось вони візьмуть на себе все: від написання коду до планування подорожей, дозволяючи нам спокійно спостерігати за обертанням світу.

Але чи все так райдужно? Мої друзі-програмісти вже активно використовують цих “помічників”, стверджуючи, що вони змінюють правила гри. Проте, Андрій Карпаті, співзасновник OpenAI, відомий своїм глибоким розумінням розвитку ШІ, дивиться на це питання дещо… скептично. Він вважає, що сучасні ШІ-агенти – це радше “декада” ШІ-агентів, а не їх “рік”. На його думку, вони далекі від досконалості, часто переоцінюють свої можливості, і потребуватимуть років для доопрацювання.

Що ж мене зачепило? Його слова про те, що агенти “борються з базовими завданнями”. Як це можливо? Чи можемо ми довірити їм щось важливе, якщо вони не здатні навіть забронювати квиток, коли рейс затримується? Сам нещодавно зіткнувся з подібною ситуацією: намагався автоматизувати пошук інформації, і ШІ видав такий шаблонний результат, що я ледь стримав сміх. Це як дати дитині інструкцію з приготування борщу, а вона приносить порожню тарілку.

То що ж відбувається насправді? Чому ці, здавалося б, розумні машини, так часто спіткуються на елементарних речах? Давайте розберемось. Це буде наш спільний шлях у світ ШІ-агентів, де ми спробуємо відокремити хайп від реальності. Заваріть каву, влаштовуйтеся зручніше – ми вирушаємо!

Розділ 1: Чому ШІ-агенти – це не завжди “ввімкнув і забув”?

Ви, певно, чули про “ШІ-агентів” і, можливо, думаєте, що це вже ті розумні помічники, які виконуватимуть за вас усі завдання. Але, як я вже згадував, реальність дещо складніша. Основна проблема, на думку експертів, полягає в чотирьох ключових аспектах:

1. Нестача “інтелекту”: Моделі, що лежать в основі цих агентів, ще не досягли рівня, що дозволяє розуміти світ так, як це робимо ми. Вони добре запам’ятовують шаблони, але бракує глибинного розуміння, особливо в непередбачуваних ситуаціях.
2. Труднощі з “комп’ютерним” мисленням: Взаємодія з комп’ютерним інтерфейсом, особливо з вебсайтами, які постійно змінюються, для ШІ – справжнє випробування. Уявіть, що вас попросили знайти потрібний розділ на величезному, заплутаному сайті, де кожної хвилини змінюють навігацію.
3. Відсутність “безперервного навчання”: ШІ-агенти, які ми бачимо сьогодні, часто не вчаться на своїх помилках чи успіхах так, як це робимо ми. Вони роблять один “зріз” знань під час навчання і далі працюють з ним, не адаптуючись до нових умов чи наших мінливих уподобань.
4. Обмежені “мультимодальні” можливості: Це означає, що їм важко працювати з різними типами інформації одночасно – текстом, зображеннями, звуком. Розуміння нюансів, які ми сприймаємо інтуїтивно (наприклад, оцінка зручності готелю за фото), для них поки що недосяжна задача.

Це нагадує навчання домашнього улюбленця. Собака може вивчити команди, але, коли ви раптово змінюєте маршрут прогулянки, вона може розгубитися. ШІ-агент поки що більше схожий на цю собаку, ніж на досвідченого помічника.

Варто знати: Деякі експерти навіть вважають, що поняття “ШІ-агент” зараз трохи перебільшене, і справді корисні агенти з’являться не раніше ніж за 7-10 років.

Розділ 2: Найкращий друг програміста: Ідеальний сценарій для ШІ-агента

Саме тут ми підходимо до першого, найуспішнішого сценарію використання ШІ-агентів – допомога програмістам. Чому ж саме тут вони продемонстрували такі вражаючі результати? Розглянемо наші чотири проблеми:

• Інтелект: Код – надзвичайно структурована річ. Він має чіткі правила, логіку і, найважливіше, зрозумілі правильні та неправильні відповіді. Код або компілюється та працює, або ні. Для ШІ це як ідеальний тренажер. Йому не потрібне людське мислення, щоб зрозуміти роботу циклу for, йому потрібна його потужність для пошуку патернів у мільйонах рядків коду.
• Комп’ютерне використання: В середовищах програмування (IDE) інтерфейси вже давно стали досить стабільними. Агенту не потрібно блукати складними вебсторінками чи клікати по сотнях вікон. Все відбувається в одному, зрозумілому для нього середовищі.
• Мультимодальність: Код – це переважно текст. Вхід – текст (ваш запит), вихід – текст (код, пояснення, помилки). Не потрібно аналізувати картинки чи звуки. Тільки чиста, структурована інформація.
• Безперервне навчання: Звісно, мови програмування розвиваються, але роблять це досить повільно. І, що найважливіше, існує величезна кількість документації. Більшість сучасних великих мовних моделей вже “прочитали” величезні обсяги коду під час свого навчання. Отже, вони вже мають знання, які застосовуються до більшості проєктів.

Таким чином, асистенти для кодингу – це ідеальний збіг сильних сторін сучасних ШІ-моделей та специфіки завдання. Структуровані середовища, миттєвий зворотний зв’язок, чітко визначені проблеми – все це робить їх надзвичайно ефективними.

Ймовірно, ви вже зараз користуєтеся такими інструментами, як GitHub Copilot, хоча, можливо, й не замислювалися про них як про “ШІ-агентів”. Це приємний бонус: користь вже тут і зараз!

Розділ 3: Планування відпустки з ШІ: мрія чи реальність?

Перейдемо до сценарію, який ви, мабуть, бачили в кожній другій демо-презентації нових ШІ-моделей. Бронювання подорожей. Нам обіцяють агента, який самостійно забронює квитки, знайде ідеальний готель, порівняє ціни, врахує всі ваші побажання. Звучить чудово, чи не так? Це чітко визначена задача з ясною метою: доставити людину з точки А в точку Б за розумну ціну.

І знаєте, де вони добре працюють? У простих, “ідеальних” сценаріях. Потрібно забронювати прямий рейс та знайти стандартний номер у готелі? Сучасні агенти впораються. Інформація, з якою вони працюють (час вильоту, ціни, описи готелів) – переважно текст, і вони вміють з ним працювати.

Але варто лише трохи відійти від ідеальної картинки, і починаються проблеми. Повернімося до наших чотирьох “слабких місць”:

• Інтелект (крайові випадки): Що робити, якщо рейс затримали? А якщо вам потрібно летіти з немовлям, і це вимагає особливих умов? Або якщо ви летите через країну, де потрібна віза? Ось тут сучасні агенти часто “зависають”. Вони не готові до “довгого хвоста” реальних ускладнень, з якими без проблем може впоратися навіть досвідчений турагент. А подорожі, як відомо, сповнені таких несподіванок.
• Комп’ютерне використання: Кожен авіаперевізник, кожна готельна мережа, кожен сайт бронювання – окремий світ зі своїми правилами, формами, CAPTCHA (цими “довгими” перевірками, що ви не робот). Інколи ці інтерфейси роблять навмисно складними для автоматизації. Коли агенту доводиться “ходити” цими сайтами, а не використовувати API (спеціальні програмні інтерфейси, що дозволяють системам спілкуватися), він часто зазнає невдачі.
• Мультимодальність: Прочитати час вильоту з тексту – це одне. А ось, наприклад, подивитися на карту готелю і зрозуміти, чи справді він знаходиться в пішій доступності до вашого конференц-центру, чи він просто “технічно поруч” – потребує глибшого розуміння простору, якого сучасним агентам не вистачає.
• Безперервне навчання: У бронюванні подорожей ваші власні вподобання відіграють величезну роль. Можна, звісно, заповнити профіль: “сидіння біля вікна, готелі Marriott”. Але справжня магія – коли агент навчається ВАШИМ звичкам: що ви готові платити більше за прямий рейс у понеділок вранці, але не проти летіти з пересадкою у п’ятницю ввечері. Це те, що агент повинен навчитися з вашої поведінки, а не просто прочитати з інструкції.

Гумористичне застереження: Я сам колись намагався автоматизувати пошук квитків на свята. Результат? Замість квитка я отримав купу сповіщень про “недійсні параметри пошуку” і відчуття, що програв війну з комп’ютером.

Отже, бронювання подорожей – поки що сценарій, який виглядає ефектно на демо-презентаціях (особливо якщо показ вибрані, “ідеальні” випадки), але в реальному житті покладатися на нього повністю, без постійного нагляду, ще зарано.

Розділ 4: Автоматизована IT-підтримка: довірити ноутбук штучному розуму?

А зараз найцікавіше – мій улюблений, “амбітний” сценарій. Автоматизована IT-підтримка. Йдеться не просто про агента, який відповідає на типові запитання з бази знань (це вже працює). Я говорю про агента, який:

• Самостійно заходить на ваш комп’ютер.
• Діагностує проблему.
• Має повний контроль, щоб її виправити.

Звучить як ідеальний кандидат для ШІ, чи не так? Завдання повторюване, часто слідує шаблонам. Але… чи довірили б ви автономному ШІ-агенту повний доступ до свого ноутбука, щоб він без вашої згоди встановлював оновлення, видаляв програми чи щось виправляв? Чесно? Я – поки що ні.

Ось чому, знову звернемося до наших ключових факторів:

• Інтелект: Кожен користувач має унікальну конфігурацію комп’ютера. Проблема з Outlook на одному комп’ютері може бути через пошкоджений файл, на іншому – неправильні налаштування проксі-сервера, а на третьому – через закінчений сертифікат. Сучасні агенти часто не справляються з цим нескінченним потоком “крайових випадків”.
• Комп’ютерне використання: Це ще один величезний виклик. Агенту потрібно “розбиратися” в операційних системах (Windows, macOS, Linux), в налаштуваннях, в інтерфейсі програм. Все це може виявитися на продакшен-системі, де помилка може коштувати дорого. Сучасні можливості роботи з комп’ютером ще не настільки надійні, щоб їм можна було повністю довіряти.
• Мультимодальність: Користувачі можуть надсилати скріншоти, говорити з агентом, описуючи проблему: “Ой, воно знову робить ту штуку”. Агенту потрібно все це проаналізувати, поєднати частини інформації, щоб зрозуміти, що саме відбувається. Це потребує справді глибокого розуміння контексту.
• Безперервне навчання: Агент має вчитися на виправленнях. Які саме виправлення спрацюють у вашому конкретному середовищі? Як діяти, коли нові оновлення програм щось ламають? Як адаптуватися до нових пристроїв чи нових проблем? Це вимагає постійного вдосконалення на основі реального досвіду, а не тільки того, що було в навчальних даних.

Знаєте, коли мій комп’ютер починає “глючити”, я часто відчуваю себе так, ніби намагаюся розібрати складний механізм без інструкції. І я б, мабуть, не хотів, щоб це робив хтось, хто поки що не до кінця розуміє, як працюють усі шестерінки.

Розділ 5: Рік чи Декада? Розставляємо крапки над “і”

Отже, повертаючись до головного питання: Чи дійсно це рік ШІ-агентів?

Так, але… Це рік ШІ-агентів для вузькоспеціалізованих, чітко визначених завдань у структурованих середовищах. Як-от асистенти для кодингу. Вони вже тут, вони вже корисні, і вони полегшують нашу працю.

І водночас, це декада ШІ-агентів, коли ми говоримо про більш глобальне бачення: агенти, які зможуть надійно справлятися з “брудними” проблемами реального світу, матимуть глибокий інтелект, надійні комп’ютерні навички, справжнє мультимодальне розуміння та навчатимуться адаптуватися до наших індивідуальних потреб.

Уявіть собі, якби ви могли делегувати ШІ-агенту прибирання квартири. Зараз він, ймовірно, добре впорається з пилососінням паркету (як програмний код). Але поставити його прибирати розкидані дитячі іграшки, знаходити загублену шкарпетку чи мити вікна – це вже зовсім інший рівень.

Що ж тепер? Якщо ви програміст, то ваш ШІ-агент вже готовий допомогти вам з кодом. Але, якщо вам запропонують “автономно” виправити ваш ноутбук за допомогою моделі, яка тільки-но з’явилася, – можливо, варто запитати його: “А покажи-но мені, як ти це зробив!”

Ми стоїмо на порозі чогось грандіозного, але, як і будь-яка важлива подорож, вона вимагає часу, терпіння та глибшого розуміння. І я радий, що ми проходимо цей шлях разом, крок за кроком, історія за історією.

Підсумовуючи, ми бачимо, що хоча ера ШІ-агентів вже настала, її справжній потенціал ще далекий від реалізації. Сьогодні вони є цінними помічниками в чітко визначених, структурованих завданнях, таких як написання коду. Однак, для складніших, непередбачуваних реальних сценаріїв, таких як планування подорожей чи автономна IT-підтримка, їм ще не вистачає інтелекту, надійності взаємодії з комп’ютером, мультимодальних здібностей та здатності до глибокого безперервного навчання.

У результаті, можна сказати, що 2024-й – це рік, коли ми усвідомлюємо силу вузькоспеціалізованих ШІ-агентів, але водночас бачимо, скільки ще роботи попереду. Це декада, яка обіцяє нам справді розумних, адаптивних агентів.

Що далі?

• Придивіться до інструментів, які полегшують вашу роботу вже сьогодні. Навіть якщо це звичайне автодоповнення коду, воно може бути частиною ШІ-агента.
• Не поспішайте довіряти складні завдання ШІ, поки не будете впевнені в його надійності. Експериментуйте, тестуйте, але завжди зберігайте контроль.
• Стежте за новинами! Розвиток у цій сфері відбувається блискавично. Ми побачимо нові прориви, нові можливості, і, звісно, нові виклики.
• І, найголовніше, продовжуйте вчитися та адаптуватися. Майбутнє вже тут, і воно вимагатиме від нас гнучкості та відкритості до нового.

А як ви вважаєте, які ще галузі може трансформувати ШІ-агент протягом найближчих років? Поділіться своїми думками в коментарях!