Od LLM k LAM: jak se vyvíjí automatizace

V posledních letech prošel vývoj umělé inteligence nebývalým zrychlením. Od prvních systémů založených na rozpoznávání hlasu až po nejpokročilejší modely velkých jazyků (LLM) určené k porozumění a generování přirozeného jazyka nyní stojíme na úsvitu nové revoluce: vzestupu modelů velkých akcí (LAM).

Tento přechod nejenže představuje významný technologický skok, ale měl by být vnímán také jako skutečný paradigmatický posun v tom, jak interagujeme s technologiemi, zejména v kontextu chytrých domů a internetu věcí (IoT).

Abychom plně pochopili potenciál LAM, udělejme krok zpět a začněme s definicemi.

Velké jazykové modely jsou modely umělé inteligence určené k porozumění a generování textu v přirozeném jazyce. V praxi dokáží psát obsah, odpovídat na otázky, překládat jazyky, shrnovat dokumenty a mnoho dalšího. Navzdory své složitosti zůstávají omezeny na jazykovou doménu: dokáží mluvit, ale ne jednat.

Jsou vynikajícími nástroji pro interakci a ideální pro poskytování odpovědí nebo pomoci, ale postrádají přímé spojení s fyzickým prostředím.

Modely velkých akcí  lze považovat za přirozený vývoj LLM. Tyto systémy kombinují lingvistickou inteligenci tradičních modelů se schopností provádět akce a organizovat externí nástroje nebo automatizované úlohy.

V podstatě LAM představují posun od porozumění a zpracování k akci a otevírají nové a fascinující možnosti interakce člověka se strojem.

Dnešní chytré domy se do značné míry spoléhají na statickou automatizaci. Uživatelé definují pravidla prostřednictvím aplikací na základě časových plánů, podmínek prostředí, rutin nebo vstupů ze senzorů.

S příchodem LAM se domácí automatizace může vyvinout v dynamičtější a adaptivnější systém. Tyto modely by byly schopny učit se chování a preference uživatelů, rozlišovat mezi explicitními příkazy a implicitními potřebami a přizpůsobovat se změnám v reálném čase, v chování nebo dokonce emocích.

Představte si například chytrou domácnost, která upravuje teplotu nejen v reakci na hlasový příkaz, ale také analýzou počtu osob v domě, jejich úrovně fyzické aktivity a denní doby. Výsledkem by byla optimální, kontextuálně řízená úroveň pohodlí, vyšší energetická účinnost a přirozenější a bezproblémovější interakce mezi lidmi a technologiemi.

Navzdory svému revolučnímu potenciálu stále čelí modely s velkými akcemi (LAM) několika technickým, designovým a kulturním výzvám, které brání jejich širokému přijetí.

Jedním z nejnaléhavějších problémů je riziko nadměrné automatizace. Systém s příliš velkou autonomií a bez správné rovnováhy mezi automatizací a lidskou kontrolou může dezinterpretovat skutečné záměry uživatele. Může například zhasnout světla v místnosti, protože nezaznamená žádnou aktivitu, a ignorovat, že někdo tiše čte bez pohybu. V takových případech je zásah systému nežádoucí a může se dokonce stát dráždivým, což podkopává důvěru uživatele v technologii.

Další velkou překážkou je správa vícenásobných nebo protichůdných preferencí, což je běžný scénář ve sdílených obytných prostorech. Je snadné si představit domov, kde jedna osoba preferuje vyšší teplotu, jiná si užívá tlumené osvětlení a někdo další si přeje hudbu na pozadí pro relaxaci. Zpracování a zprostředkování těchto nevyslovených preferencí vyžaduje úroveň kontextové inteligence a automatizovaného vyjednávání, které současné systémy stále obtížně dosahují.

K tomu se přidávají obavy o soukromí, souhlas a transparentnost v automatizovaném rozhodování, které vyvolávají probíhající etické a regulační debaty.

Stručně řečeno, LAM se nacházejí na hranici inovací, kde je nutné sladit technologické sliby s realitou uživatelské zkušenosti, inkluzivního designu a sociální interakce. Výzvou není jen zajistit jejich fungování, ale zajistit, aby fungovaly dobře pro všechny.

Ačkoli velké akční modely (Large Action Models) ještě nejsou plně zralou technologií, představují rychle se vyvíjející oblast, kde se sbíhá několik odvětví umělé inteligence (AI). Jejich rozvoj závisí na integraci pokročilých jazykových modelů schopných interpretovat lidskou řeč se stále větší přesností, technologií multimodálního vnímání, které kombinují vizuální, sluchové a kontextové vstupy, a inteligentních senzorů, které shromažďují informace o okolním prostředí v reálném čase. K tomu všemu musíme přidat roli autonomních agentů určených k rozhodování a jednání bez přímého lidského zásahu.

Zároveň se objevuje několik podpůrných technologií, které pokládají základy pro přijetí stále sofistikovanějších a kontextově orientovaných automatizačních systémů. Mezi ně patří interoperabilní standardy, jako je Matter,  který byl vytvořen s cílem zajistit bezproblémovou komunikaci mezi zařízeními od různých výrobců. Lokalizační technologie, jako je ultraširokopásmové připojení (UWB), umožňují sledovat polohu osob a objektů v interiéru s vysokou přesností, čímž se automatizace stává responzivnější a personalizovanější. A konečně, rostoucí přítomnost AI na okraji sítě – tedy umělé inteligence zpracovávané lokálně na zařízeních bez spoléhání se na cloud – zajišťuje rychlejší dobu odezvy, větší soukromí dat a provozní nezávislost i bez připojení k internetu.


Závěrem lze říci, že přechod od velkých jazykových modelů k velkým akčním modelům představuje přirozený vývoj umělé inteligence směrem k intuitivnější, proaktivnější a kontextově citlivé interakci.

Chytré domácnosti budou brzy nejen rozumět hlasovým příkazům, ale budou také schopny interpretovat, rozhodovat a jednat v reálném čase a přizpůsobovat se našim potřebám s úrovní personalizace a efektivity, jakou jsme dosud neviděli.