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Technically Impossible

Lets look at the weak link in your statement. Anything "Technically Impossible" basically means we haven't figured out how yet.

20230422




最近、とにかく睡魔がひどい。
覚醒中も、ドライアイなのか、目をつぶりたくなる。

…コーヒーよりも抹茶をやるのが良いのか?


AI

impsbl.hatenablog.jp

Baby-AGIなるAI連動型の推論システムを評価してみた

eng-blog.iij.ad.jp

ChatGPTへのプロンプトが、異なるAgentのプロンプトによって細分化(タスク化)され、ぜんタスクが終了するまでループし、最終的に最初のプロンプトに対する応答が出力される。
結果として、goal seekプロンプトで実行されているようなことが、平易なプロンプトによって実現できる。

平易なプロンプトで実行するためのシステムがAGIと呼ぶのは煽りではないかと思う。
同時に、AIがプロンプトを解釈し、必要な事柄を段階的に抽出していき、回答に辿り着くまでのループ、その過程を自律的な動作と見做すならば、それはAIと呼べるのかもしれない。実際、そのような処理が「自問自答」なのだろう。

1 task creation agent 要求からタスクを生成する
2 prioritization agent タスクの優先順位設定
3 execution agent 質問に対する回答を要求する context agent
4 context agent 文字列とベクトル間の変換処理
contextの保存
インデックス更新
PineCone

PineCone:ベクトルDB→文字列+数値化(ベクトル化)された文字列

  1. 学習文字列を数値化(tokenise:トークン化)→多次元ベクトル(embeddings)
    1. 多次元ベクトルの塊→言語モデル
  2. 文字列とベクトルを格納
  3. 質問を数値化(tokenise:トークン化)→多次元ベクトル(embeddings)
  4. 近似したベクトルの学習文字列を出力→Context情報
    • context:数値化された文字列(概念、イメージ、雰囲気)との類似度



task creation agentのプロンプト

object ユーザーの要求
result 猜疑に回答したタスクの内容
task description タスクの内容
task_list 未完成タスクのリスト
You are an task creation AI that uses the result of an execution agent to create new tasks with the following objective:{object}.
The last completed task has the result: {result}.
This result was based on this task description:{task_description}.
These are incomplete tasks:{','.join(task_list)}.
Based on the result, create new tasks to be completed by the AI system that do not overlap with incomplete tasks.
Return the tasks as an array.



prioritization agentのプロンプト

task_names タスク名
OBJECTIVE ユーザーの要求
next_task_id 次に実行するタスク番号
You are an task prioritization AI tasked with cleaning the formatting of and reprioritizing the following tasks:{task_names}.
Consider the ultimate objective of your team:{OBJECTIVE}.
Do not remove any tasks.
Return the result as a numbered list, like:
  #.First task
  #.Second task
  Start the task list with number {next_task_id}.



execution agentのプロンプト

objective ユーザーの要求
context 完了済みタスク
task 与えられたタスク
Response: 与えられたタスクの応答
You are an AI who performs one task based on the following objective:{objective}.
Take into account these previously completed tasks:{context}.
Your task:{task}
Response:

テスラ車に乗るとはこういうことだ! アップデートに一喜一憂、GitHubから機能追加も

www.itmedia.co.jp

私の2021年製のModel 3は、インフォテインメント系CPUがIntel製の「Atom」のため機能しないそうです。Zoomミーティング機能は、より強力なCPUであるAMD製「Ryzen」を搭載した22年以降のModel 3やModel Yで利用可能になると言われています。

車に対しても、スマートフォン並みにアップデートが提供されたところで、CPUの世代によって対応できなくなるのでは、自動車という存在に対する価値以前に、その提供形態を再考すべきなのではないか。
CPUは毎年新しいものが登場することを考えると、Sony+ホンダのようにサブスクリプションとして提供するのが自然に感じられる。

また、いわゆるdriver's carとchauffeur-driven carの概念が鮮明化、先鋭化するかもしれない。一般大衆はシェアか公共交通機関を利用し、「愛車」という概念がアッパーミドルから富裕層に限定されるような状態になるのだろう。