Mais qu'est-ce qui sous-tend cette technologie? Pourquoi assisterons-nous maintenant à la croissance rapide de l'IA agentique?

Plusieurs concepts clés sont actuellement utilisés par les entreprises et autres parties prenantes.

L'une est la notion que l'IA peut être spécialisée pour effectuer diverses taches ou opérations. Cela est évident avec Claude et des agents qui peuvent faire fonctionner un ordinateur comme le font les humains.

Il y a aussi le concept de distillation du système et d'apprentissage d'ensemble, où les modèles interagissent les uns avec les autres.

Du c?té des données, les entreprises doivent décider comment déployer des systèmes et où stocker les données, ainsi que comment l'agrégation pour une utilisation.

Chez Imagination in Action en avril, ma collègue Daniela Rus, directrice du MIT CSAIL Lab, a interviewé plusieurs professionnels sur leurs pensées.

Cindy Howson de Thoughtspot, Kevin Shatzkamer de Google Cloud, anciennement de Microsoft, et Anshul Ramachandran de Windsurf ont participé.

En ce qui concerne le potentiel significatif, Howson a mentionné que les bases étaient déjà posées et ont introduit le concept de ?Internet de l'IA? en tant que nouveau paradigme.

Shatzkamer a parlé d'IA productive et de ses capacités, tout en notant que bien qu'une grande partie de la technologie soit disponible, elle n'est ?pas encore entièrement intégrée?.

Ramachandran a discuté de la fa?on dont les modèles génératifs sont devenus un aper?u de la spécialisation et de la prolifération des systèmes agentiques.

"Même si nous rencontrons certaines limites physiques dans le monde réel", a-t-il déclaré, "cela ouvrira de nouvelles frontières dans les modèles, le pouvoir et la technologie en général, permettant un nouveau type d'application et de fa?ons de penser."

Obstacles à l'évolution

En termes de limitations commerciales actuelles, Howson a mentionné le défi d'obtenir des données propres et cohérentes et de passer des données structurées aux données semi-structurées, telles que les données stockées dans les PDF.

?Je pense que de nombreuses entreprises ont des données structurées cohérentes et cohérentes?, a-t-elle déclaré. "Lorsque nous parlons de données semi-structurées, pensez aux PDF sur vos lecteurs de réseau - quel manuel des employés est la version correcte? C'est de la supposition de n'importe qui. ... Je pense que certaines des pratiques de gestion des données que nous avons appliquées aux données structurées, nous n'avons pas appliqué à semi-structuré, mais je pense que la technologie est prête; ce sont plus les personnes, les mentalités et les processus qui sont moins préparés."

Elle a également souligné que 81% des gens ont du mal à l'alphabétisation de base.

Grandes capacités

Le panel a également discuté de la fa?on dont les systèmes deviennent plus intelligents.

Ramachandran a parlé de la récupération multiset et de la fa?on dont les systèmes peuvent effectuer des recherches de la manière dont les humains font, avec une recherche conduisant à une autre, pour améliorer la précision et générer des résultats riches.

Shatzkamer a discuté des fenêtres de mémoire et de contexte à long terme, ainsi que des capacités de raisonnement de recherche.

Il a également mentionné l'importance future de l'informatique quantique et du réglage fin supervisé.

"Regardez où se situe l'informatique quantique à l'horizon proche", a-t-il déclaré. ?Je pense que cela va changer la donne en termes de capacités de traitement de l'IA, non? Je pense que pour le moment, nous sommes dans un monde de plus, plus grand, plus rapide, et nous continuons d'essayer de construire autant d'infrastructures que possible pour répondre à la demande. Et je pense que nous verrons cette tendance continuer dans un avenir prévu.?

Quant à un réglage fin supervisé, il a déclaré:

?Autant que nous avons parlé de l'apprentissage supervisé… dans ce nouveau monde finiré supervisé, (vous) pouvez créer des modèles plus petits avec une implication humaine de manière beaucoup plus significative.?

Ramachandran a suggéré que l'IA générative atteint une masse critique, avec des données intéressantes qui ne nécessitent pas toujours des LLM massives. Il a fourni des exemples de statistiques de comportement des utilisateurs qui peuvent débloquer de nombreuses informations exploitables pour presque tous les types d'entreprises, soulignant que vous n'avez pas besoin d'un grand centre de données ou de nombreux GPU NVIDIA pour effectuer de telles recherches.

Shatzkamer a déclaré que la communauté open source avait joué un r?le crucial dans la maturation de tout cela. Howson a parlé de la décentralisation du nuage et du ?monde hybride? qui en résulte.

Question sur la technologie émergente

Lorsque RUS a posé des questions sur la technologie émergente la plus intrigante, les panélistes ont répondu comme suit.

Howson a évoqué l'analyse agentique.

Shatzkamer a discuté des mesures opérationnelles pour l'efficacité.

Ramachandran a déclaré qu'il était le plus fasciné par la robotique et l'IA physique.

Tout cela a des implications importantes pour notre nouveau paysage d'IA. Restez à l'écoute alors que nous observons une grande partie de cette continuation d'évoluer tout au long de l'année.

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