Vesmír generatívnej UI a Veľkých jazykových modelov (LLMs) sľubuje priekopnícke schopnosti, ale stále ostáva otázka: Ako môžeme nasmerovať AI, aby mala hlboké odborné znalosti v konkrétnej oblasti? Odpoveď spočíva v opätovnom využití techník z minulosti AI.
Obnova elicidácie vedomostí
Elicidácia vedomostí nie je žiadnou novinkou. Je zakorenená v čase pravidlovo založených expertných systémov a slúžila ako most medzi ľudským intelektom a schopnosťami strojov. Dnes nachádza novú relevantnosť, pretože AI sa snaží asimilovať hlboké, no implicitné ľudské znalosti. Podľa Forbes je táto metodológia kľúčová k transformácii LLM na úložiská najlepších praktík.
Plán pre LLM expertov v konkrétnych oblastiach
Zvážte transformáciu LLM na úspešného odborníka v konkrétnej oblasti, ako je medicína alebo právo. Proces začína zhromaždením relevantných dokumentov, ktoré sú potom zavedené do AI systémov pomocou techník ako je generácia obohatená získavaním informácií (RAG). Avšak, tu je problém: nie všetky odborné znalosti sú zdokumentované. Podstata pravej odbornosti často spočíva v kolektívnych skúsenostiach a nuančných intuíciách skúsených profesionálov.
Praktická realizácia elicidácie vedomostí
Prejdime k praktikám elicidácie vedomostí. Metodické zapojenie sa s odborníkmi môže odhaliť nezverejnené pravidlá a obchodné tajomstvá. Od rozhovorov s profesionálmi po analýzu verbálnych protokolov, cieľom je zachytiť nepriamo vyjadrené vedomosti a začleniť ich do AI. Napríklad, Lance Eliot ilustruje, ako sa expertíza burzového obchodníka upriamuje na LLM, čím sa rozširuje jeho repertoár o špecifické stratégie.
Pokrok so syntetickými expertmi
Koncept syntetických expertov vzniká, keď sa AI modely učia od ľudských náprotivkov. Simuláciou majstrovstva v oblasti môže AI priblížiť poradenskú úlohu konzultanta, hoci s obmedzeniami. Kým všeobecná umelá inteligencia ostáva budúcou aspiráciou, strategická aplikácia elicidácie vedomostí dnes môže vytvoriť základ pre kompetentných, úzko špecializovaných odborníkov AI.
Preklenutie rozdielov: Úzka vs. všeobecná AI
Debata o úzkej a všeobecnej AI naďalej ovplyvňuje scenár. Zatiaľ čo niektorí tvrdia, že LLM už prejavujú prvky všeobecnej inteligencie, iní sú presvedčení, že pravá odbornosť vyžaduje všeobecnú umelú inteligenciu. V oboch prípadoch integrácia ľudských praktík do AI systémov sľubuje obohatenie doménovo špecifických schopností generatívnych modelov.
Slová Elberta Hubbarda hovoria, že zameranie sa na kvalitné dielo dnes vytvára základ pre excelentnosť zajtra. Zavádzanie ľudských znalostí do AI nielenže demokratizuje odbornosť, ale tiež zdvíha LLM na nové úrovne funkčnosti a relevantnosti.