Как Большие Модели Действий (LAM) повлияют на будущее ИИ?

Содержание: Введение Переход к интерактивным ИИ и LAM LAM против LLM Статичность против динамичности Контекстуальная интерактивность Возможности применения Автоматизация процессов на базе LAM Примеры автоматизации на базе LAM Примеры реального применения LAM R1 Rabbit AI Голосовой ассистент Siri от Apple Инфраструктура и умные дома Здравоохранение и биотехнологии Проблемы и вызовы в развитии LAM Прогресс в разработке LAM Будущее моделей больших действий Заключение Введение В последние годы искусственный интеллект совершил рывок, а технологии, которые еще недавно казались фантастикой, становятся частью повседневной жизни. Одним из самых перспективных направлений в этой сфере стали большие модели действий (Large Action Models или LAM). Эти системы умеют не просто обрабатывать огромные объемы данных, но и адаптироваться к изменениям, обучаясь в режиме реального времени. Далее мы разберем, чем LAM отличаются от больших языковых моделей (LLM), как они трансформируют процессы автоматизации, где они уже применяются, а также какие вызовы и перспективы ожидают нас в ближайшем будущем. Следует отметить, что на февраль 2025 года LAM не является особенно распространенной концепцией. Ее признаки и даже попытки реализации уже существуют, однако точные принципы работы сказать можно будет только с течением времени. Тем не менее, мы попробуем максимально подробно описать эту идею работы с ИИ, а также теоретические и уже реализованные способы применения. Переход к интерактивным ИИ и LAM Развитие технологий искусственного интеллекта неизбежно привело к созданию более интерактивных и адаптивных систем. Напомним, что ранние ИИ-фреймворки были в основном инструментами для простого анализа данных и выполнения заранее заданных алгоритмов. Но современным пользователям нужно больше: способность машин не только выполнять команды, но и понимать контекст, вести диалог, адаптироваться к новым задачам и менять поведение на основе обратной связи. Спрос в конечном итоге сформировал предложение. Большие модели действий стали логичным шагом в этом направлении. Их ключевая особенность – способность принимать решения в реальном времени при выполнении широкого ряда задач. В отличие от больших языковых моделей (LLM), которые ограничиваются предопределенными данными, LAM способны анализировать широкий спектр входных данных, будь то текстовый контент, картинки, видео или сигналы.   LAM против LLM Абстрактное изображение борьбы подходов к искусственному интеллекту – LLM и LAM. Модели больших действий и большие языковые модели (LLM) являются двумя разными подходами к искусственному интеллекту, хотя оба связаны с обработкой больших объемов данных. Различия между ними заключаются в функциональности, архитектуре и применении. Статичность против динамичности LLM-модели обучаются на статичных наборах данных. Они предобучены на огромных текстовых архивах, после чего используются для генерации текстов, перевода, поиска информации и иных задач. Однако после завершения этапа обучения их возможности ограничиваются тем, что они уже «знают». Изменения требуют дополнительного обучения, что требует время и ресурсы. В отличие от LLM, LAM способны адаптироваться к новым данным в режиме реального времени в зависимости от того, какая информация будет загружена в них пользователем. Контекстуальная интерактивность LLM обычно отвечают на запросы или выполняют задачи в заранее определенном контексте. Например, языковая модель GPT генерирует текст, основываясь на запросе пользователя, но не изменяет свою логику работы в зависимости от предыдущих взаимодействий с человеком. В основе LAM лежит способность учитывать не только текущий запрос, но и весь контекст взаимодействия. Они запоминают данные о предыдущих шагах пользователя, прогнозируют его потребности и меняют свои ответы или поведение в зависимости от этих факторов. Возможности применения LLM используются в задачах, связанных с текстами, обработкой естественного языка и поиском информации. Это чат-боты, анализ тональности текстов и автоматизация работы с документами. LAM подходят для сложных сценариев, где важна адаптация и управление сложными рутинными процессами. Модели больших действий отлично подойдут для планирования встреч, поездок и путешествий, разбора электронной почты и рассылки ответов, и любых других задач, которые состоят из множества действий, составляющих одно большое дело. Автоматизация процессов на базе LAM В отличие от традиционных подходов к автоматизации, которые полагаются на жестко заданные алгоритмы и сценарии, LAM способны гибко реагировать на изменения, предлагать оптимальные решения и эффективно интегрироваться в сложные рабочие системы. Смотрим, как это работает: LAM обучаются и адаптируются на основе входящих данных и обратной связи, что критически важно для процессов, где входные параметры постоянно меняются. LAM могут объединять данные из множества систем – датчиков, программного обеспечения и облачных платформ, для целостной картины. Это дает автоматизировать сложные процессы, требующих анализа больших объемов разных данных. Используя мощные алгоритмы анализа, LAM могут прогнозировать возможные сбои, предлагать пути оптимизации и принимать упреждающие меры, минимизируя затраты и значительно повышая эффективность автоматизированного предприятия. Преимуществ автоматизации с помощью LAM много: гибкость, экономия ресурсов, оперативность принятия решений. За счет широких возможностей персонализации LAM отлично подходят для автоматизации процессов в сфере обслуживания клиентов, например, в гостиничном деле. Примеры автоматизации на базе LAM Рассмотрим комплексный пример автоматизации задачи в реальном мире, а именно управление логистической системой доставки товаров в большом городе. Это требует координации множества процессов: от планирования маршрутов до взаимодействия с клиентами и управления транспортными средствами. С этим модель больших задач справляется таким образом: LAM интегрируется с онлайн-платформой, где клиенты оформляют заказы. Модель анализирует поступающие данные (например, список товаров, адреса доставки, предпочтения клиента) и передает их на обработку. Модель на основе встроенных алгоритмов группирует заказы по складам и подготавливают данные для следующего этапа. Кроме того, LAM отслеживают текущее наличие товаров в реальном времени. Если какого-либо продукта недостаточно, модель автоматически отправляет запрос на пополнение склада. Также LAM предсказывает спрос на основе данных о предыдущих заказах, сезоне и погоде (например, в жару надо больше напитков, поэтому модель закупает более объемные партии). Примеры реального применения LAM Модели больших действий уже находят применение в различных сферах, где важны гибкость, адаптация к изменениям и способность работать с большими объемами данных в режиме реального времени. Далее рассмотрим несколько примеров реального применения LAM. Голосовой ассистент Siri от Apple Логотип голосового помощника Siri, который способен запоминать образ жизни пользователя. Источник: Apple. Apple активно внедряет элементы LAM в работу своего голосового помощника Siri. В отличие от традиционных ассистентов, она постепенно становится все более контекстуально адаптивной: Siri учится понимать пользователя в зависимости от его привычек, местоположения и наиболее распространенных сценариев использования; помощник адаптируется под поведение пользователя, например, запоминает часто выполняемые команды и предлагает действия на основе расписания; Siri взаимодействует с другими устройствами Apple и сторонними приложениями, создавая экосистему, адаптируемую под запросы пользователя. Благодаря таким нововведениям, которые были бы невозможны без использования концепции LAM, Siri из обычного голосового помощника превращается в многофункционального ассистента для учебы, работы, бизнеса и повседневной жизни. Инфраструктура и умные дома LAM стали неотъемлемой частью умных домов. Примеров достаточно: LAM интегрируются с устройствами умного дома (термостаты, освещение, камеры) и автоматически настраивают их в зависимости от предпочтений пользователя; Умные дома на основе моделей больших действий в реальном времени анализируют потребление энергии и предлагают способы его уменьшения. Также, в будущем LAM вполне могут стать полноценной частью городских инфраструктур. Например, в городах LAM могут использоваться для управления светофорами, чтобы сократить продолжительность и количество автомобильных пробок, а еще применяются для мониторинга парковочных зон. Здравоохранение и биотехнологии LAM становятся важной частью систем биомониторинга и разработки лекарств. Они помогают моделировать биологические процессы, тем самым ускоряя процесс разработки новых лекарств и проведения исследований. Носимые устройства, оснащенные LAM, анализируют физиологические данные (пульс, уровень кислорода в крови, сон) и дают рекомендации по улучшению здоровья. R1 Rabbit AI Устройство Rabbit R1, работающее по принципу больших моделей действий. Источник: Rabbit.Tech. Rabbit R1 AI – это передовое устройство со встроенным ИИ, разработанное компанией Rabbit Inc. и представленное широкой публике в начале 2024 года. Оно используется для выполнения широкого ряда задач, таких как голосовой поиск, управление медиа и пользовательские команды. Для взаимодействия с устройством используются голосовые команды и сенсорный экран. Rabbit R1 AI стал первым популярным устройством, построенным на базе LAM, которое интегрирует множество приложений через единый интерфейс. Его возможности весьма широки: Управление приложениями. R1 поддерживает такие задачи, как управление музыкой (например, Spotify), заказ транспорта (Uber), покупка продуктов или отправка сообщений. Все функции доступны из единого центра – переключаться между приложениями не надо. Интеллектуальная адаптация. R1 обучается взаимодействовать с интерфейсами приложений, распознавать элементы, включая кнопки и значки, и обрабатывать транзакции. Пользователи также могут добавлять новые функции под свои нужды. Аппаратное оснащение. R1 укомплектован вращающейся камерой, сенсорным экраном и колесом прокрутки в округлом корпусе, разработанным совместно с Teenage Engineering. Все это дополнительно делает взаимодействие с устройством интуитивным и удобным. В основе R1 лежит модель больших действий, которая обучалась наблюдению за тем, как у людей принято взаимодействовать с приложениями. Благодаря этому устройство быстро адаптировалось к сценариям использования смартфонов, планшетов и других гаджетов в повседневной жизни. Проблемы и вызовы в развитии LAM Несмотря на потенциал моделей больших действий (LAM), их развитие сопровождается рядом сложностей. Например, оно ограничивается необходимостью работы с огромными объемами данных, качество и актуальность которых влияют на точность модели. Ошибочные или плохо структурированные вводные приводят к неправильным выводам. Для обработки данных в реальном времени нужна высокая вычислительная мощность, что увеличивает затраты на разработку и эксплуатацию. Все это дополняется непростым вопросом интеграции LAM с уже существующими технологиями и инфраструктурой, что тоже недешево. Не на последнем месте стоят и этические аспекты. Использование LAM затрагивает вопросы конфиденциальности данных, защиты от кибератак и потенциального замещения людей в рутинных рабочих процессах, что может привести к ухудшению обстановки в обществе. Прогресс в разработке LAM Разработка моделей больших действий заметно ускорилась благодаря улучшению алгоритмов машинного обучения и доступности высокопроизводительных вычислительных ресурсов. Современные LAM уже демонстрируют способности к обучению в реальном времени, интеграции данных из множества источников и адаптации под меняющиеся условия. Большие технологические компании (включая Apple) активно инвестируют в эту область, создавая системы, которые могут работать не только с текстами, но и с изображениями, звуками и данными с датчиков. Появляются более энергоэффективные архитектуры, что делает LAM доступными для использования даже в небольших устройствах, включая носимую электронику. Будущее моделей больших действий Абстрактное изображение будущего больших моделей действий. Модели LAM имеют все шансы стать основой для нового поколения ИИ-систем. В будущем их применение станет шире за счет роста энергоэффективности, доступности и способности интегрироваться в повседневную жизнь. Ожидается, что LAM будут активно использоваться в медицине для персонализированного лечения, в умных городах для управления инфраструктурой и в промышленности для полной автоматизации сложных процессов. Кроме того, развитие технологий биосенсоров и носимых устройств позволит LAM лучше понимать потребности пользователей, создавая полностью персонализированные решения. Однако будущее этих моделей также потребует решения проблем с этикой, безопасностью и управлением данными, чтобы их использование оставалось прозрачным и безопасным. Заключение Хотя LLM остаются важным инструментом для задач обработки текста и языка, LAM способны вывести ИИ на новый уровень благодаря своим уникальным способностям. Вот почему исследователи в теме искусственного интеллекта все больше внимания, времени и денег сосредотачивают именно на прогрессе больших моделей действий. Остается лишь наблюдать, к чему это все приведет.