2つのAIリーダーを詳しく見てみよう – Baby AGIとAutoGPT
Baby-AGIとAutoGPTは、それぞれ独自の機能を持ち、AIの目標を実現する上で重要な役割を担っています。
AIのパワーを活用することに関しては、ChatGPTは間違いなく記念碑的なツールです。しかし、プロジェクトを完了させるためには、各ステップでプロンプトを入力する反復的な行為など、依然として人間との対話に依存している。
この摩擦を認識した技術先見者たちは、単一の主要目標の下で複数のタスクを実行できる自律型AIエージェントを生み出した。では、そのようなAIのリーダー的存在であるBaby AGIとAutoGPTについて、それぞれの多様な特性の対照的な側面を紐解きながら詳しく見ていこう。
Baby AGIとは？
そもそも、ベイビーAGIとは何なのか。中島洋平によって開発されたベイビーAGIは、自律型一般人工知能の驚異である。この独創的な存在は、OpenAI、Pinecone、LangChain、Chromaの技術を活用したPythonスクリプトを使用して、あなたが提供する目標に依存しています。あなたの目標は何ですか？特定の目標を達成することに正確にフォーカスしてタスクを自動化すること。
あなたの質問を理解し、答えを生成するために言語モデルを利用するChatGPTのようなAIツールとは異なり、Baby AGIは、目標を達成するために構築されたタスクの包括的なリストを作成するために言語モデルを使用します。そして、この独創的なAIエージェントは、主な目標が達成されるまで、以前の結果から新しいタスクを派生させながら、これらのタスクを順次実行します。
AutoGPTとは？
AutoGPTは、OpenAIのGPT-4とGPT-3.5モデルのパワーを利用して、設定されたゴールを達成する自律型AIエージェントです。特定のゴールを受け取ると、AutoGPTはGPT-4を利用したタスクを作成するコードを生成します。これらのタスクの結果はGPT-3.5を使って保存・処理され、GPT-3.5は基本的に以前のタスクの仮想メモリ空間として機能します。
従来の多くのAIツールとは異なり、AutoGPTは複数のタスクを同時に作成して実行するように設計されており、コンピュータのローカルとオンラインの両方で、さまざまなデータソースにアクセスすることができます。特に人間のようなテキスト応答を生成することに長けており、コンテンツ生成、テキストの要約、テキストの多言語翻訳などのタスクに役立ちます。
Baby AGIとAutoGPTの違いとは？
しかし、Baby AGIとAutoGPTの比較に飛び込むと、Baby AGIとAutoGPTはどのように比較されるのでしょうか？一見したところ、どちらも設定された目標を達成するために活用でき、同等の結果をもたらします。しかし、その目標に向かう道のりや、それぞれのツールが利用するアプローチこそが、両者の違いを際立たせており、Baby AGIとAutoGPTの比較は魅力的な探求となっています。
構造
Baby AGIフレームワークは、コア言語要素としてOpenAIのGPT-4モデル、LangChainのコーディングフレームワーク、PineconeのベクトルデータベースとChromeを組み合わせたものです。これらの技術コンポーネントはすべて、Pythonスクリプトを通じて統合され、事前に定義されたゴールに収束する一連のタスクを実行することを使命とするAIエージェントのセットを作成します。
AutoGPTは、同じOpenAI GPT-4モデルとGPT-3.5を統合し、同じゴールを目指します。AutoGPTはゴールを念頭に置き、GPT-4を通じてコードを巧みに生成してタスクを作成し、その結果をGPT-3.5（過去のタスクの仮想記憶空間として機能）に保存して処理します。
戦術
ベビーAGIのテクニックは、目標が与えられると、複数のタスクを生成し、それらを順番に真面目に実行する。この順序は、1つのタスクの結果が次のタスクの策定の指針となるように設計されている。PineconeとLangChainは、タスクとイベントの長期記憶を保持することで、AIエージェントを支援し、迅速なデータ検索と効率的な目標達成を実現する。ベビーAGIは、過去のタスクから試行錯誤を繰り返す固有のプロセスにより、主目標から外れることなく、複雑な意思決定シナリオをナビゲートすることができる。
一方、AutoGPTは、GPT-4で複数のタスクを同時に作成・実行する一方、GPT-3.5で人工的な記憶空間を作成し、過去のタスクの結果をアーカイブするように設計されています。このAIエージェントは、ローカルに保存されたデータだけでなく、様々なインターネットアプリケーションやサービスを通じて補完的なコンテンツを生成する機能を備えており、より多くの情報に基づいた意思決定を支援します。しかし、AutoGPTの広範なデータアクセスは、適切な指示なしにラベル付けされないデータ抽出につながることがあり、広範な、しかし潜在的にあまり的を射た結果を生成します。
ミッション
Baby AGIとAutoGPTの戦いは、それぞれの目的を明らかにしています。AutoGPTは、人間のようなテキスト応答を生成するトレーニングを積んでおり、コンテンツ作成、テキストの要約、多言語への翻訳に適したツールです。インターネットサービスやローカルファイルにアクセスできるため、特定の目的に基づいて詳細なテキストコンテンツを作成する際の信頼できるパートナーになります。基本的に、AutoGPTは、ChatGPTに代わる有効な選択肢となります。
一方、人間のような認知能力を持つベビーAGIは、パラメータの制御や意思決定を必要とするタスクに優れています。注意深く作られた目標によって、ベビーAGIの可能性は、暗号通貨取引、自律走行、ロボット工学、さらにはゲームなどの領域で探求することができる。
結果
ベイビーAGIとAutoGPTの比較結果を分析すると、ベイビーAGIは、実世界のシナリオとシミュレーション環境で訓練されたAIとして浮上し、複雑なタスクを迅速かつ正確に完了できるようになりました。ベビーAGIは、関連するデータで武装することで、本来の目標から逸脱することなく、正確な結果を迅速に提供できる可能性がある。しかし、その学習環境はインターネットにアクセスできない実世界やシミュレーションシナリオに基づいているため、その習熟度は学習データによって制限され、適用範囲が限定されます。
AutoGPTのインターネットアクセスは情報検索を容易にし、アプリ、ウェブサイト、書籍、文書、記事などの様々なインターネットサービスからデータを取得し、目標に向かって収束するタスクを実行します。AutoGPTのこの側面は諸刃の剣です。データを追加することで、より説明的なコンテンツを作成できる一方で、監督なしでラベル付けされていないデータが抽出される可能性があるため、結果の精度が低下する可能性もあります。さらに、複数のタスクを同時に操作するAutoGPTの設計は、特定のタスクに従事する際に、時として主目的への集中を失わせる結果になりかねません。
ベビーAGI独自の能力
Baby AGIには、AutoGPTよりも優れている部分があります。Baby AGIは、LangChainとPineconeのおかげで長期記憶を持っています。これらのツールのおかげで、Baby AGIは情報を素早く保存して取り出すことができ、AutoGPTよりも迅速に結果を出すことができます。さらに、ベビーAGIの能力は、試行錯誤を通じてプロンプトやタスクの結果から継続的に学習することで、人間のような認知的判断を行うことができます。このため、暗号通貨取引、ロボット工学、自律走行などの用途に適した巧みなツールとなります。さらに、ベイビーAGIは、特定の目的を達成するためにコードを書いて実行することに長けています。
AutoGPTのユニークな能力
一方、Baby AGIとAutoGPTの比較では、AutoGPTが優れている点があります。AutoGPTの特筆すべき点は、あらかじめ設定された目的に対してレスポンスを生成する際のデータへの包括的なアクセスです。インターネットアプリケーション、サービス、ウェブサイト、記事、書籍などのコンテンツを効率的に検索し、特定のテーマについてより深い洞察を得ることができます。また、AutoGPTは豊富な学習データにより、高品質で人間に近いテキストを生成することにも優れています。そのため、電子メールの作成、レポート作成、市場調査などのタスクに適したツールです。
AutoGPTはOpenAIのDALL-Eを利用しており、Baby AGIには現在欠けている画像処理機能を実現しています。AutoGPTのもう一つの特徴は、簡単なPythonコードで簡単に組み込める音声合成機能です。この音声コマンド機能は、現在のところベビーAGIでは利用できない。Dataeconomyからのコンテンツです。
