Возможно вы и правы если рассматривать решения только как почта, а не полная инфраструктура предприятия. Я бы посмотрел на полноценную инфраструктуру, а так же на уровень специалистов которые ее должны обслуживать. Мне подсказывает, что данные специалисты должны быть высокого уровня. В современных реалиях компании не готовы нанимать в штат большое количество IT спецов и плотить им огромные деньги. Нехватка мануалов, дорогое обучение от разработчиков и многие другие проблемы, очень сильно отталкивают компании от таких решений.
Выше всё подробно показано. Ему поставили вводную "купи бездрожжевой хлеб", всё он пошёл выполнять цель. Ему картинки вообще не нужны.
Но суть не в этом. Для статьи "Как создать универсального робота с ИИ для достижения любых целей" я думаю одной языковой модели очень мало. Тут каждая задача очень сложна по отдельности. А в статья похожа на рассуждения пьяных студентов технарей в общаге.
ИИ понимает на уровни картинки. Допустим он хлеб сможет принести. Но, опять же при условии точности задачи. Скажем на 1 картинки хлеб в одной форме, а ИИ с камеры видит другую. Или упаковка подверглась изменению и уже отличается от исходного файла ( или файлов ) которые он использует для принятия решений. Допустим ты можешь дописать в задание какое процентное сходство нужно, чтобы ИИ считал, что данная картинка является хлебом. Но это все не является универсальным роботом с ИИ для достижения любых целей. Скажем для анализа пути ты будешь в любом случаи прописывать модель поведения. Если бы все было так просто, то ИИ на основе ChatGPT уже давно засунули в робота с огромным количеством разнообразных датчиков. ИИ обучился за очень короткое время и все готово. Ах да, еще нужно прописать алгоритм на разбитие задач. Но ChatGPT не совершенен, ему еще очень далеко до ИИ в твоем понимании.
Возможно вы и правы если рассматривать решения только как почта, а не полная инфраструктура предприятия. Я бы посмотрел на полноценную инфраструктуру, а так же на уровень специалистов которые ее должны обслуживать. Мне подсказывает, что данные специалисты должны быть высокого уровня. В современных реалиях компании не готовы нанимать в штат большое количество IT спецов и плотить им огромные деньги. Нехватка мануалов, дорогое обучение от разработчиков и многие другие проблемы, очень сильно отталкивают компании от таких решений.
Так ты выше писал:
Но суть не в этом. Для статьи "Как создать универсального робота с ИИ для достижения любых целей" я думаю одной языковой модели очень мало. Тут каждая задача очень сложна по отдельности. А в статья похожа на рассуждения пьяных студентов технарей в общаге.
А как он поймет, что хлеб это не голова человека ? И где здесь универсальность ?
ИИ понимает на уровни картинки. Допустим он хлеб сможет принести. Но, опять же при условии точности задачи. Скажем на 1 картинки хлеб в одной форме, а ИИ с камеры видит другую. Или упаковка подверглась изменению и уже отличается от исходного файла ( или файлов ) которые он использует для принятия решений. Допустим ты можешь дописать в задание какое процентное сходство нужно, чтобы ИИ считал, что данная картинка является хлебом. Но это все не является универсальным роботом с ИИ для достижения любых целей. Скажем для анализа пути ты будешь в любом случаи прописывать модель поведения. Если бы все было так просто, то ИИ на основе ChatGPT уже давно засунули в робота с огромным количеством разнообразных датчиков. ИИ обучился за очень короткое время и все готово. Ах да, еще нужно прописать алгоритм на разбитие задач. Но ChatGPT не совершенен, ему еще очень далеко до ИИ в твоем понимании.