ما هو AutoGPT؟ دليل شامل ومقارنة ChatGPT

يستمر الذكاء الاصطناعي في التطور بوتيرة متسارعة.

من GPT-3 إلى GPT-4 ، رأينا تحسينات كبيرة فيما يتعلق بالتفكير المتقدم وإعدادات الإدخال وضبط السلوك وفهم السياقات الأطول.

تعرف على المزيد حول GPT-4 مقابل GPT-3.

ومع ذلك ، ظل التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والبشر كما هو. تحتاج إلى صياغة مطالبات الذكاء الاصطناعي بعناية وضبط سلوكهم للحصول على النتائج المرجوة.

حسنًا ، ماذا لو ذكرت ببساطة أهدافك للذكاء الاصطناعي ، وفعلت كل شيء من أجلك؟ مثل الطريقة التي تدخل بها وجهتك في سيارة Tesla ، وهو يأخذك إلى هناك دون الحاجة إلى مشاركتك النشطة.

نعم ، نحن نتحدث عن وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين. وتخيل ماذا؟ إنهم هنا بالفعل!

AutoGPT هو أحدث تطبيق من GPT-4 الذي أحدث ثورة في عالم الإنترنت. يقوم المطورون في جميع أنحاء العالم ببناء تطبيقات جديدة باستخدام AutoGPT عبر الصناعات. والبعض يسمون AutoGPT بأنه AGI!

في هذه المدونة ، دعنا نلقي نظرة على الضجيج ونفهم:

• ما هو AutoGPT
• كيف يعمل AutoGPT
• كيف يقارن AutoGPT مع ChatGPT
• كيفية استخدام AutoGPT

و اكثر!

ما هو AutoGPT؟

يعد AutoGPT تطبيقًا مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي يستفيد من نموذج لغة GPT-4 الخاص بـ OpenAI لإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقل تمامًا وقابل للتخصيص. تم إصداره في 30 مارس 2023 ، بواسطة Toran Bruce Richards. Toran هو مطور ألعاب عن طريق التجارة وأسس شركة ألعاب تسمى Significant Gravitas.

يعد AutoGPT فريدًا مقارنة بأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى لأنه يعمل بشكل مستقل ، مما يعني أنك لم تعد مضطرًا لتوجيه النموذج لتلبية احتياجاتك. بدلاً من ذلك ، تكتب أهدافك ، والذكاء الاصطناعي يقوم بالباقي من أجلك. لذا فإن AutoGPT يغير بشكل أساسي التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والبشر ، حيث لم يعد البشر مضطرين للعب دور نشط مع الحفاظ على نفس جودة النتائج أو جودة أفضل مثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل ChatGPT.

تحقق من 31 من بدائل ChatGPT يجب أن تعرفها.

كيف يعمل AutoGPT؟

يعمل AutoGPT على أساس آلية ذكاء اصطناعي مستقلة حيث ينشئ نظام الذكاء الاصطناعي عوامل مختلفة للذكاء الاصطناعي لتلبية مهام محددة ، والتي تشمل:

• عامل إنشاء المهام: عند إدخال أهدافك في AutoGPT ، يكون أول وكيل AI يتفاعل مع وكيل إنشاء المهام. بناءً على أهدافك ، سيتم إنشاء قائمة بالمهام مع خطوات لتحقيقها وإرسالها إلى وكيل تحديد الأولويات.
• عامل تحديد أولويات المهام: بعد استلام قائمة المهام ، يضمن عامل تحديد الأولويات AI أن التسلسل صحيح ومنطقي قبل إرساله إلى وكيل التنفيذ.
• وكيل تنفيذ المهمة: بمجرد الانتهاء من تحديد الأولويات ، يكمل وكيل التنفيذ مهمة تلو الأخرى. يتضمن ذلك الاستفادة من GPT-4 والإنترنت والموارد الأخرى للحصول على النتائج.

الوكلاء أعلاه يتواصلون أيضًا مع بعضهم البعض. لذلك عندما يكمل وكيل التنفيذ جميع المهام ، وتكون النتائج غير مرضية ، يمكنه التواصل مع وكيل إنشاء المهام لإنشاء قائمة جديدة من المهام. تصبح هذه حلقة تكرارية بين العوامل الثلاثة حتى تكتمل جميع الأهداف المحددة من قبل المستخدم.

تظهر أيضًا تصرفات وكلاء الذكاء الاصطناعي على واجهة المستخدم من خلال تصنيفهم إلى أربع مجموعات: الأفكار ، والمنطق ، والتخطيط ، والنقد. أولاً ، يشارك وكيل الذكاء الاصطناعي الأفكار بعد إكمال المهمة. ثم يأتي الاستدلال ، وهو ما يفسر سبب قيام وكيل الذكاء الاصطناعي بما يفعله. بعد ذلك ، يقدم النظام خطة لإكمال المهمة. أخيرًا ، يوجه النظام أيضًا انتقادات للسماح لوكيل الذكاء الاصطناعي بتصحيح أخطائه والتغلب على أي قيود.

من خلال مشاركة هذا التدفق الحسابي ، يعطي AutoGPT رؤى حول كيفية تعامله مع مشكلة معينة والتغلب عليها دون أي تدخل من المستخدم.

كيف يقارن AutoGPT مع ChatGPT؟

بينما نموذج LLM الأساسي هو نفسه ، يمكننا رسم بعض الفروق بين AutoGPT و ChatGPT. وفيما يلي بعض منها.

رؤى في الوقت الفعلي

يتم تدريب أحدث طراز GPT-4 الذي يستخدمه ChatGPT على نفس البيانات مثل GPT-3.5 ، والتي لا تزال حتى سبتمبر 2021. لذلك لا يمكنك الحصول على رؤى في الوقت الفعلي باستخدام ChatGPT حيث لا يمكنك الوصول إلى مواقع الويب والأنظمة الأساسية عبر الإنترنت استخراج المعلومات.

من ناحية أخرى ، يتمتع AutoGPT بإمكانية الوصول إلى الإنترنت. لا يمكنها فقط تصفح الويب ولكن يمكنها أيضًا التحقق مما إذا كان المصدر شرعيًا أم لا. علاوة على ذلك ، يمكن لـ AutoGPT الوصول إلى أي منصة لأداء مهمة ما. على سبيل المثال ، إذا طلبت من منظمة العفو الدولية أن تبحث عن احتمالات بيع منتج ما وأرسلت بريدًا إلكترونيًا للتواصل ، فستقوم بصياغة رسائل البريد الإلكتروني وإرسالها مباشرةً باستخدام حساب Gmail الخاص بك.

إدارة الذاكرة

نافذة السياق مهمة جدًا لنماذج اللغة لتقديم إجابات دقيقة. ولكن في LLMs مثل GPT-4 ، يكون للنافذة حد من 4000 إلى 8000 رمز مميز. لذلك ، إذا كان المتطلب يتجاوز الحد المسموح به ، فقد لا يتبع النموذج جميع التعليمات بشكل صحيح أو قد ينفجر في الظل ويعطي مخرجات غير موثوقة.

في المقابل ، يعد AutoGPT جيدًا في إدارة الذاكرة على المدى القصير والطويل. باستخدام قواعد بيانات المتجه ، يمكن لـ AutoGPT تخزين السياق أو التجارب السابقة للسماح للنموذج باتخاذ قرارات أفضل.

توليد الصور

AutoGPT قادر على توليد الصور لأنه يستخدم DALL-E. إذا كنت ترغب في تمكين وظيفة إنشاء الصور لوكيل AI الخاص بك ، فأنت بحاجة إلى وصول API إلى DALL-E. هذه الميزة غير متوفرة حاليًا في ChatGPT-4 على الرغم من كونها مدخلات متعددة الوسائط.

النص إلى الكلام

يمكنك تمكين تحويل النص إلى كلام في AutoGPT عن طريق كتابة python -m autogpt --speak في سطر الأوامر. ولكن عليك إدخال الأمر في كل مرة تتفاعل فيها مع AutoGPT. يمكنك أيضًا إضافة أصوات مختلفة إلى الخطاب عن طريق توصيل AutoGPT بـ Eleven Labs ، وهو برنامج حديث متعدد الاستخدامات يعمل بالذكاء الاصطناعي.

حدود AutoGPT

ليس هناك شك في أن الطبيعة المستقلة تضيف بعدًا جديدًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه ، لا يمكننا تجاهل قيود ومخاطر AutoGPT. فيما يلي بعض القيود الرئيسية التي يجب أن تعرفها.

مكلف جدا للاستخدام

في حين أن الوظيفة مذهلة ، إلا أن التطبيق العملي لـ AutoGPT من المحتمل أن يخيب ظنك. نظرًا لأن AutoGPT يستخدم نموذج GPT-4 باهظ الثمن ، فقد تكون تكلفة إكمال المهمة مرتفعة ، حتى بالنسبة لمهمة صغيرة. هذا بشكل أساسي لأن AutoGPT يمكنه استخدام GPT-4 عدة مرات في خطوة مهمة معينة.

علاوة على ذلك ، فهو غير عملي لأنه لا يمكنه تكرار المخرجات في سيناريو مختلف عندما يكون الإدخال هو نفسه. على سبيل المثال ، إذا طلبت من النموذج العثور على أفضل أحذية الجري على الطريق والعشب ، فلن يقوم بإنشاء وظيفة لتكرار العملية لفئة العشب ؛ بدلاً من ذلك ، سيبدأ من الصفر.

يعلق في حلقة في كثير من الأحيان

المشكلة الأكثر شيوعًا التي يواجهها المستخدمون مع AutoGPT هي أنه عالق في حلقة. إذا استمر هذا لأكثر من دقيقتين ، فمن المحتمل أن يعني ذلك أنه يتعين عليك إعادة تشغيل العملية. يحدث هذا لأن AutoGPT يعتمد على GPT-4 لتحديد المهام وتفكيكها بشكل صحيح. لذا فإن النتائج غير كافية لـ AutoGPT لاتخاذ أي إجراء.

من الممكن حدوث خرق في البيانات

عندما يعمل نموذج AI بشكل مستقل مع الوصول إلى نظامك والإنترنت ، فقد يتم تسريب بياناتك. نظرًا لعدم وجود وكلاء أمان ، فهذا مصدر قلق ، وعليك توخي الحذر عند استخدام AutoGPT. لا يمكنك ترك النموذج قيد التشغيل دون إعطاء الإرشادات الصحيحة وإرشادات السلامة.

كيفية تثبيت AutoGPT؟

على عكس أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى ، لا يوجد لدى AutoGPT إجراء تسجيل بسيط للوصول إلى نظامه الأساسي وميزاته. يجب عليك تنزيل العديد من البرامج لتلبية المتطلبات قبل البدء في استخدام AutoGPT. لذلك ، لتسهيل الأمور عليك ، قمنا بمشاركة عملية خطوة بخطوة لتثبيت AutoGPT.

الخطوة 1: تنزيل برنامج المتطلبات المسبقة

لديك ثلاثة متطلبات برامج رئيسية لتثبيت AutoGPT: Git و Python و Visual Code Studio. يمكنك استخدام وثيقة فكرة الروابط السريعة الخاصة بـ AutoGPT هنا لتنزيل جميع البرامج الثلاثة.

الخطوة 2: إنشاء حساب OpenAI لمفاتيح API

إذا لم يكن لديك حساب بالفعل ، فقم بإنشاء حساب OpenAI. بمجرد فتح حساب ، توجه إلى علامة التبويب API Keys. سترى خيارًا (مظللًا أدناه) لإنشاء مفتاح سري. انقر فوقه ، وانسخ المفتاح السري.

الخطوة 3: نسخ مستودع AutoGPT إلى القرص الصلب

عليك القيام بأمرين رئيسيين لنسخ مستودع AutoGPT GitHub إلى القرص الصلب. أولاً ، انسخ رابط المشروع من GitHub.

ثانيًا ، افتح موجه الأوامر واستنسخ مستودع AutoGPT GitHub عن طريق لصق الرابط كما هو موضح في الصورة أدناه.

نظرًا لتثبيت VCS لديك ، يمكنك أيضًا كتابة التعليمات البرمجية في موجه الأوامر للوصول إلى AutoGPT من محرر VCS.

الخطوة 4: تثبيت Python Modules

بمجرد فتح VCS ، سترى العديد من الملفات على جانبك الأيسر. سيكون أحد الملفات مطلوبًا .txt. في هذا الملف ، سترى الوحدات النمطية المطلوبة لتشغيل AutoGPT.

لتثبيت هذه الوحدات ، اكتب pip install -r requirements.txt واضغط على enter. ملاحظة: يجب عليك التأكد من أن الدليل يشير إلى المكان الذي نسخت فيه المستودع.

الخطوة 5: إعادة تسمية ملف env.template

ابحث عن ملف .env.template على VCS الخاص بك وقم بإزالة "." و "نموذج".

الخطوة 6: أدخل مفاتيح OpenAI API

الخطوة الأخيرة هي لصق مفاتيح API في ملف env. بعد إدخال المفتاح وحفظ الملف ، توجه إلى موجه الأوامر واكتب python -m autogpt. هذا كل شيء. لقد قمت الآن بتثبيت AutoGPT ويمكنك البدء في استخدامه.

خواطر ختامية

بينما أعتقد أن إمكانيات AutoGPT ستكون مثيرة للمشاهدة ، من المهم وضع توقعات واقعية عندما يتعلق الأمر بالتقنيات الناشئة. لم يمر شهر كامل منذ إطلاق AutoGPT ، لذلك ما زلنا لم نر ما يمكن لتطبيق AI الجديد هذا وما لا يمكنه فعله في حالات الاستخدام المختلفة. علاوة على ذلك ، يأتي مع العديد من مشكلات الخصوصية الشخصية وأمن البيانات التي تحتاج إلى اهتمام فوري.

ومع ذلك ، أعتقد أن AutoGPT يغير كيفية تفاعلنا مع نماذج LLM مثل GPT-4. يمكننا الآن أن نرى كيف يتعامل الذكاء الاصطناعي مع مشكلة ما ، ويتعلم من الأخطاء ، ويحقق نتائج جيدة ، مما يسمح لنا بتحسين مطالباتنا بشكل أفضل. لذا فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي لن يذهبوا إلى أي مكان ، لكنهم سيستغرقون وقتًا لينضجوا ويقودوا تبني المستخدم بشكل هادف.