Kürzlich habe ich overmentAI erstellt, das Fragen zu mir und meinen Veröffentlichungen beantworten kann. Trotz der beeindruckenden Qualität der Antworten sah ich in diesem Tool keinen großen Nutzen für den Endbenutzer.

Ich habe einen Prozess zum Erstellen eines GPT-3-Chatbots beschrieben , der sich alles merken und Fragen beantworten kann. Die Vorbereitung und Entwicklung des Bots basierte auf einer in Node.js erstellten Anwendung, und das Hinzufügen von Integrationen, z. B. mit Airtable, erforderte Zeit, die ich nicht für dieses Projekt aufwenden wollte. Letztlich war OvermentAI in dieser Form nichts anderes als eine GPT-3-Suchmaschine, die Ergebnisse in einer eher nicht standardmäßigen Suchmaschinenform zurückgab.

Darüber hinaus würde ein gut konfiguriertes Elasticsearch oder Algolia dem Benutzer einen viel größeren Mehrwert bieten, indem es ihn auf eine bestimmte Informationsquelle umleitet. Theoretisch kann overmentAI auch URLs zurückgeben, aber im Endeffekt ist es für mich immer noch „nicht genug“.

Dies ändert jedoch nichts an der Tatsache, dass das Konzept, sich alle Informationen „merken“ und bei Bedarf darauf zugreifen zu können, großartig ist. Daraus entstand die Idee, einen intelligenten Assistenten auszubilden. Anstatt das Projekt extern freizugeben, würde eine solche Overment-KI für mich arbeiten und mich intelligent bei alltäglichen Aufgaben unterstützen.

Vision

Die Idee eines intelligenten Assistenten besteht hauptsächlich darin, verschiedene Informationen über meine Aktivitäten, Ressourcen und alles, was zur ordnungsgemäßen Erledigung von Aufgaben benötigt wird, zu sammeln. Dies geschieht bereits mit Tools wie Keyboard Maestro und Shortcuts. Dabei geht es jedoch nicht nur um die einfache Datenerfassung, sondern auch um deren Kategorisierung, Kennzeichnung und entsprechende Formatierung.

OvermentAI hat mir gezeigt, dass trotz der großen Fähigkeiten von GPT-3 eine solide Vorbereitung der Informationssätze erforderlich ist, um über etwas mehr als „eine nette Suchmaschine“ hinauszugehen. Es war keine besondere Überraschung, aber ich konnte in der Praxis sehen, was es genau bedeutet.

Wie auch immer, an diesem Punkt kommen Automatisierungen sowie Skripte und Makros ins Spiel, die ich bereits verwende. Ich erweitere sie einfach um einen zusätzlichen Schritt, indem ich meine Aktionen in Airtable aufzeichne, die später von einem intelligenten Assistenten namens MONDAY (Master of Nous Design and Automation Y'all-in-one) verwendet werden.

> Das griechische Wort „Nous“ bedeutet „Vernunft“, „Intelligenz“ oder „Verstehen“. Es ist ein philosophischer Begriff, der sich auf die Fähigkeit zur Erkenntnis und zum Verständnis der Realität bezieht. In manchen Zusammenhängen wird es auch als Alternative für die Begriffe „Seele“ oder „Geist“ verwendet.

Ein solcher Assistent könnte mehrere Rollen für mich übernehmen und unter Berücksichtigung der Tatsache, dass er Zugriff auf eine große Wissensdatenbank über meine Aktivitäten hätte, würde er dies sehr effektiv tun. Kurz gesagt, MONTAG wird in der Lage sein:

• ein perfektes Gedächtnis haben
• Informationen für mich organisieren
• Ausführen von Sprach-/Textbefehlen mit Automatisierungsszenario
• Stellen Sie mir basierend auf meiner persönlichen Datenbank alles zur Verfügung, was ich brauche
• einige Prozesse verwalten
• hilf mir bei der Entscheidungsfindung
• Generieren Sie Text basierend auf „allem, was ich weiß“

• Fragen Sie nach „allem, was ich über das Thema weiß“
• „Erinnern“ Sie sich an alles und erinnern Sie sich leicht daran
• Übertragen Sie Notizen/Informationen automatisch nur basierend auf ihrem Inhalt an die richtige Stelle
• Fragen Sie nach Informationen, die in Echtzeit aktualisiert werden könnten (da sich die Datenbank in Airtable befindet).

Herausforderung

Die Vision mag attraktiv sein, aber es ist immer noch nur eine Vision, die aus einzelnen Ideen und ein paar Tests besteht, die möglicherweise nicht einmal im mittleren Maßstab funktionieren. Darüber hinaus müsste das System von Anfang an sehr gut durchdacht sein, da Änderungen an einer großen Menge an Informationen kostspielig sein könnten (sei es zeitlich oder finanziell). Die Indexierung von 1,5 Millionen Zeichen Text, die ich geschrieben habe, hat mich beispielsweise etwa 25 US-Dollar gekostet. Wenn ich Schlüsselwörter etc. extrahieren wollte, wären die Kosten entsprechend höher.

Die nächste Herausforderung ist die Geschwindigkeit einer solchen KI. Jede Abfrage wird in ca. 5–10 Sekunden ausgeführt, was bedeutet, dass die Präzision hoch genug sein muss, um die Wartezeit auf die Antwort zu rechtfertigen. Andernfalls ist es schneller, selbst eine Lösung zu finden.

Die letzte Herausforderung besteht darin, dass einige der Informationen, mit denen ich arbeite, nicht über meine lokale Datenbank hinausgehen können. Dies sind keine besonders vertraulichen Informationen, aber ich behalte sie lieber bei mir. Ich habe dieses Problem bereits teilweise dadurch gelöst, dass jeder Satz von Informationen eine eigene eindeutige Kennung hat, mit der ich auch die Daten abrufen kann, von denen openAI nichts weiß.

Alle oben genannten Punkte scheinen lösbar zu sein, und ich denke, dass der Aufbau eines solchen Assistenten, genau wie bei der Automatisierung, nicht an einem Abend stattfinden wird. Darüber hinaus kann es nicht so sein, denn MONDAY muss direkt lernen und mich an meinen Alltag anpassen, Fähigkeiten entwickeln und die Rolle verändern. Sowohl der Lernmechanismus als auch die Arbeit mit neuen und älteren Informationssätzen sollten flexibel sein und sich leicht entwickeln, ändern und nicht mehr benötigte Elemente entfernen lassen. Mit anderen Worten: Es muss ein „lebender Organismus“ sein.

Lösung

Experimente mit overmentAI erwiesen sich als Erfolg, da ich verstand, was ich MONTAG bauen muss. Darüber hinaus konnte ich overmentAI erfolgreich von in JavaScript und node.js geschriebenem Code auf a übertragenhttps://make.comSzenario. Derzeit sieht das „Gehirn“ wie folgt aus, aber es wird sich sicherlich bald ändern und dies ist nicht die endgültige Version:.

Idealerweise möchte ich an den Punkt gelangen, an dem das obige Szenario der Ort ist, an dem absolut alle Anfragen aus anderen Szenarien ankommen. Hier werden die wesentlichen Entscheidungen getroffen und der direkte Zugriff auf meine Daten erfolgt. Alle anderen Szenarien kommunizieren mit diesem.

Ich denke, dass das gesamte Projekt realisierbar ist und ich in den nächsten Tagen bereits erste Auswirkungen sehen werde. Selbstverständlich werde ich die Auswirkungen und Fortschritte mit Ihnen teilen. Wenn ich das Szenario fertig habe, ist es nicht unwahrscheinlich, dass ich es anderen zur Verfügung stelle. Im Moment ist es noch nicht fertig.

Was denkst du über das alles?