星の数は 80,000 近くあり、人気のある AutoGPT の星評価は PyTorch の星評価を上回っています。

一夜にして、AI 界に新たなトッププレイヤー、AutoGPT が現れました。

AutoGPT はその名のとおり、自律型人工知能であり、タスクが与えられると、人間の介入を一切介さずに自律的に計画を提案し、実行することができます。さらに、インターネット アクセス、GPT-3.5 を使用したファイル ストレージ、および概要の生成も備えています。

たとえば、ユーザーは AutoGPT に Web サイトの構築を依頼し、そのリクエストは AutoGPT にフォームを作成させ、そのフォームに「Made with autogpt」というタイトルを追加し、最後に変更することです。背景を青にするには、3 分もかからず、人間の介入は必要ありません。以下に示すように、AutoGPT が自動的に実行します。この期間、AutoGPT で使用される React と Tailwind CSS は独自に決定されました。

# 例を見ると、AutoGPT はすでにオンラインで情報を確認したり、サードパーティのツールを使用したり、コンピューターを操作したりできます。立ち上げ以来、このプロジェクトの人気は衰えず、今日の時点で AutoGPT の GitHub Star ボリュームは 78k に達し、まもなく 80k に近づき、PyTorch の 65k を超えています。

AutoGPT アドレス: https://github.com/torantulino /auto-gpt

##PyTorch アドレス: https://github.com/pytorch/pytorch

## AutoGPT はオンラインになってから数日のプロジェクトであり、PyTorch の初期バージョンは 2018 年まで遡ることができることを知っておく必要があります。それだけでなく、Twitter ユーザーの概要から判断すると、AutoGPT はビットコインや Django などのプロジェクトの星の数も上回っています。

出典: https://twitter.com/MattPRD/status/1647653434760515584

元 Tesla AI ディレクターで、OpenAI に戻ったばかりの Andrej Karpathy 氏も、これについて次のようにコメントしています。「AutoGPT は、プロンプト エンジニアリングの次のフロンティアです。」

# しかし、AutoGPT の開発に楽観的な人々とは異なり、Nvidia の AI 科学者 Jim Fan はそれに冷や水を浴びせました。

Jim Fan 氏は、AutoGPT を興味深い実験としてのみ考えており、それ以上のことは考えておらず、この研究は注目されていますが、それが製品化できるという意味ではないと述べました。インターネット上のクールなもの デモは厳選されています。

その後、Jim Fan 氏は実験の中で、「AutoGPT はいくつかの単純で明確に定義されたタスクをうまく解決できますが、ほとんどのタスクは解決できません」とも述べています。 AutoGPT は、本当に便利で難しいタスクにとっては信頼性がありません。

この信頼性の低さは、GPT-4 の固有の制限に起因する可能性があります。GPT -4 の重みにアクセスできない場合は、

GPT-3 を GPT に変えるヒントがないのと同じように、ヒントやコツだけで問題を根本的に解決できるとは思えません。 4 つの機能は同等ですが、AutoGPT の凍結された GPT-4 が重要で複雑な決定を確実に解決できるとは思えません。現在のメディアの誇大宣伝により、プロジェクトは完全に非現実的な期待に向かって推進されています。」

多くの人が同意します: AutoGPT は制限が多すぎるため、ビジネス上の問題を解決できません

Jim Fan の意見には多くの人が同意しています。 「確かに AutoGPT は素晴らしい実験であり、インテリジェント エージェントを通じて多くの優れた機能を自律的に実行する波をリードするでしょう。しかし、AutoGPT は、ビジネス上の問題を解決するための基盤を構築できる製品にはなり得ません。結局のところ、AutoGPT は、

練習のない話は説得力がありません。ある人が現れて、土曜日中ずっと AutoGPT に docx ドキュメントを開くよう依頼したと言いました。 ChatGPT 会話を使用して、より多くのコンテキスト (json) を提供し、他の技術コンテンツを探索し、docx ドキュメントを書き換えます。残念ながら、AutoGPT はこれらの目標の達成には程遠いので、諦めてください。

この種の経験の例はたくさんあります。現実世界の問題に対して多くのプロンプトを試す人もいますが、AutoGPT は常に無意味な結果につながります。違い、方向性の開発。

反対者: 誇張されていますが、その見通しは GPT に匹敵します

ジム ファンの指摘には多くの人が同意しますが、 AutoGPT は明らかに誇張されており、現在では非常に「強引」で洗練されていないものの、他の人はこう指摘しました。しかし、それが示す約束は依然として非常に強力であり、GPT モデルとほぼ同等です。

AutoGPT の欠点をアプリケーションの観点から分析している人もいますが、現時点ではループ、タンジェント、完全など多くの問題をうまく解決できません。さまざまなタスクをランダムに実行します。ただし、明確にしておくべきことは、AutoGPT は多くの知力を必要とし、今後もさらに改良されることが期待されるということです。

上記のような見方をする人は一人ではありません。「AutoGPT は時間が経つにつれて間違いなくより完璧になります。このようなプロジェクトは、になる可能性はありますが、一般的なドメインで確実に使用できるようになるのは数か月ではなく数年かかる可能性があります。」

#Heart of the Machine Readers の読者AutoGPT は一瞬で実現すると思いますか?その見通しについて楽観的ですか?コメント欄にあなた自身の意見を残してください！

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