Od LLM do LAM: jak ewoluuje automatyzacja

W ostatnich latach ewolucja sztucznej inteligencji uległa bezprecedensowemu przyspieszeniu. Od pierwszych systemów opartych na rozpoznawaniu głosu do najbardziej zaawansowanych modeli języka dużego (LLM) zaprojektowanych w celu zrozumienia i generowania języka naturalnego, stoimy teraz u progu nowej rewolucji: powstania modeli działania dużego (LAM).

Poza tym, że jest to znaczący skok technologiczny, tę transformację należy również postrzegać jako prawdziwą zmianę paradygmatu w sposobie interakcji z technologią, zwłaszcza w kontekście inteligentnych domów i Internetu rzeczy (IoT).

Aby w pełni zrozumieć potencjał LAM, cofnijmy się o krok i zacznijmy od definicji.

Duże modele językowe to modele AI zaprojektowane do rozumienia i generowania tekstu w języku naturalnym. W praktyce mogą pisać treści, odpowiadać na pytania, tłumaczyć języki, podsumowywać dokumenty i wiele więcej. Pomimo swojej złożoności pozostają ograniczone do domeny językowej: mogą mówić, ale nie działać.

Są doskonałymi narzędziami do interakcji i idealnymi do udzielania odpowiedzi lub pomocy, ale brakuje im bezpośredniego połączenia ze środowiskiem fizycznym.

Duże modele akcji można uznać za naturalną ewolucję LLM. Systemy te łączą inteligencję językową tradycyjnych modeli ze zdolnością do wykonywania działań i orkiestrowania zewnętrznych narzędzi lub zautomatyzowanych zadań.

W istocie LAM oznaczają przejście od rozumienia i przetwarzania do działania, otwierając nowe i fascynujące możliwości interakcji człowiek-maszyna.

Dzisiejsze inteligentne domy w dużej mierze opierają się na statycznej automatyzacji. Użytkownicy definiują reguły za pomocą aplikacji na podstawie harmonogramów, warunków środowiskowych, rutyn lub danych z czujników.

Dzięki pojawieniu się LAM-ów automatyzacja domowa może ewoluować w bardziej dynamiczny i adaptacyjny system. Modele te byłyby zdolne do uczenia się zachowań i preferencji użytkowników, rozróżniania wyraźnych poleceń od ukrytych potrzeb i dostosowywania się do zmian środowiskowych, behawioralnych, a nawet emocjonalnych w czasie rzeczywistym.

Wyobraź sobie na przykład inteligentny dom, który dostosowuje temperaturę nie tylko w odpowiedzi na polecenie głosowe, ale także analizując liczbę osób w domu, poziom ich aktywności fizycznej i porę dnia. Rezultatem byłby optymalny, kontekstowy poziom komfortu, większa efektywność energetyczna i bardziej naturalna, płynna interakcja między ludźmi a technologią.

Pomimo rewolucyjnego potencjału, Large Action Models (LAM) wciąż napotykają na szereg wyzwań technicznych, projektowych i kulturowych, które utrudniają powszechną adopcję.

Jednym z najpilniejszych problemów jest ryzyko nadmiernej automatyzacji. System o zbyt dużej autonomii i bez odpowiedniej równowagi między automatyzacją a kontrolą człowieka może błędnie zinterpretować prawdziwe intencje użytkownika. Na przykład może wyłączyć światło w pokoju, ponieważ nie wykryje żadnej aktywności, ignorując fakt, że ktoś cicho czyta bez ruchu. W takich przypadkach interwencja systemu jest niepożądana i może nawet stać się irytująca, podważając zaufanie użytkownika do technologii.

Inną poważną przeszkodą jest zarządzanie wieloma lub sprzecznymi preferencjami, co jest częstym scenariuszem w przypadku wspólnych przestrzeni mieszkalnych. Łatwo wyobrazić sobie dom, w którym jedna osoba woli wyższą temperaturę, inna lubi przyćmione oświetlenie, a ktoś inny chce słuchać muzyki w tle, aby się zrelaksować. Przetwarzanie i mediacja tych niewypowiedzianych preferencji wymaga poziomu inteligencji kontekstowej i zautomatyzowanych negocjacji, których obecne systemy wciąż nie są w stanie osiągnąć.

Do tego dochodzą obawy dotyczące prywatności, zgody i przejrzystości w automatycznym podejmowaniu decyzji, które wywołują trwające debaty etyczne i regulacyjne.

Krótko mówiąc, LAM-y znajdują się na granicy innowacji, gdzie obietnice technologiczne muszą zostać pogodzone z realiami doświadczenia użytkownika, projektowania inkluzywnego i interakcji społecznych. Wyzwaniem jest nie tylko sprawienie, aby działały, ale sprawienie, aby działały dobrze dla wszystkich.

Chociaż Large Action Models nie są jeszcze w pełni dojrzałą technologią, stanowią szybko rozwijającą się dziedzinę, w której zbiegają się liczne gałęzie sztucznej inteligencji. Ich rozwój zależy od integracji zaawansowanych modeli językowych zdolnych do interpretowania ludzkiej mowy z coraz większą precyzją, technologii percepcji multimodalnej, które łączą dane wizualne, słuchowe i kontekstowe oraz inteligentnych czujników, które zbierają informacje w czasie rzeczywistym o otaczającym środowisku. Do tego wszystkiego musimy dodać rolę autonomicznych agentów zaprojektowanych do podejmowania decyzji i działania bez bezpośredniego udziału człowieka.

Jednocześnie pojawia się kilka technologii wspomagających, które stanowią podwaliny pod przyjęcie coraz bardziej wyrafinowanych i kontekstowo świadomych systemów automatyzacji. Wśród nich znajdują się interoperacyjne standardy, takie jak Matter, który został stworzony w celu zapewnienia bezproblemowej komunikacji między urządzeniami różnych producentów. Technologie lokalizacyjne, takie jak Ultra-Wideband (UWB), umożliwiają śledzenie położenia osób i obiektów w pomieszczeniach z dużą dokładnością, dzięki czemu automatyzacja jest bardziej responsywna i spersonalizowana. Wreszcie, rosnąca obecność AI on-edge — czyli sztucznej inteligencji przetwarzanej lokalnie na urządzeniach bez polegania na chmurze — zapewnia szybsze czasy reakcji, większą prywatność danych i niezależność operacyjną nawet bez połączenia z Internetem.

Podsumowując, przejście od dużych modeli językowych do dużych modeli działań oznacza naturalną ewolucję sztucznej inteligencji w kierunku bardziej intuicyjnej, proaktywnej i kontekstowej interakcji.

Wkrótce inteligentne domy nie tylko będą rozumieć polecenia głosowe, ale także będą w stanie interpretować, decydować i działać w czasie rzeczywistym, dostosowując się do naszych potrzeb z poziomem personalizacji i wydajności, jakiego nigdy wcześniej nie widziano.