Откройте для себя инструмент искусственного интеллекта, который навсегда изменит вашу исследовательскую игру!

от

С момента появления ChatGPT интерес к искусственному интеллекту возрос еще больше. В ходе дискуссий об искусственном общем интеллекте (AGI) и так называемом «суперинтеллекте» — да, глава OpenAI Сэм Альтман сейчас поднимает эту тему — мы сталкиваемся с еще одним трендовым термином.

Привет! Представляем мир агентного искусственного интеллекта — ваших цифровых помощников, предназначенных для оптимизации выполнения различных задач в цифровой сфере. Представьте себе их прилежными помощниками, во многом похожими на Gems от Google, индивидуальные версии серии GPT от OpenAI или даже Copilot Actions от Microsoft. Эти агенты искусственного интеллекта призваны облегчить вашу цифровую рабочую нагрузку и сделать вашу жизнь проще.

План состоит в том, чтобы использовать систему искусственного интеллекта для выполнения за вас определенных задач или их частей. Однако важно отметить, что в настоящее время у нас пока нет полностью автономного инструмента искусственного интеллекта. В основном мы вышли за рамки базового взаимодействия вопросов и ответов, обеспечиваемого большинством генеративных чат-ботов с искусственным интеллектом, но мы все еще находимся на ранней стадии этой разработки. Qualcomm и MediaTek подготовили свое оборудование к появлению агентного искусственного интеллекта, но мы еще не достигли этого.

Представляем Deep Research, первый агентный продукт искусственного интеллекта в семействе Gemini.

Фундаментальное переосмысление поиска в Интернете

Из названия видно, что Deep Research превосходно проводит тщательные исследования, но делает это структурировано, в отличие от типичного поиска Google. Благодаря Deep Research у вас есть возможность заранее определить рамки вашего поиска, обеспечивая более организованный подход.

Используя этот инструмент, вы можете точно определить, откуда поступает информация (будь то конкретные типы или источники). Напротив, поиск Google в первую очередь фокусируется на сопоставлении ключевых слов и предоставляет результаты, которые он считает релевантными и заслуживающими изучения.

Это в корне ошибочный подход, и мы часто оказываемся в клоаке кликбейта или жаргона, созданного ИИ. Кроме того, случайные изменения Google в алгоритме поиска часто означают, что результаты поиска по одному и тому же запросу могут выглядеть иначе через день или неделю.

Проще говоря, Deep Research извлекает данные исключительно из надежного и определяемого пользователем источника знаний. Например, если вы ищете подробную информацию о том, как социальные сети влияют на психологическое благополучие молодых пользователей, они будут получать информацию исключительно из рецензируемых академических исследовательских статей.

Этот метод чрезвычайно полезен для журналистов, студентов, ученых и предпринимателей, поскольку значительно сокращает затрачиваемое время. В частности, это избавляет пользователей от необходимости слепо доверять источнику, обеспечивая более надежный опыт.

Проще говоря, когда вы используете Deep Research, вам не нужно подвергать сомнению надежность найденной информации, поскольку ей уже доверяют. Кроме того, вы не столкнетесь с нежелательными результатами поиска или рекламой, что сделает процесс исследования более плавным и эффективным.

По сути, Deep Research действует как квалифицированный научный сотрудник, выполняющий ряд шагов, чтобы найти для вас необходимые детали. Он действует как автоматизированный поисковик, который перемещается от одного ресурса к другому, постоянно отыскивая свежую и актуальную информацию.

По сути, это избавляет вас от необходимости неоднократно сталкиваться с одними и теми же данными при навигации по различным результатам поиска, стремясь получить необходимую информацию. Вкратце, это означает устранение утомительных и психологически разочаровывающих аспектов, связанных с поиском в Google.

Это даже не самая приятная часть Deep Research.

Полезно, именно так

Один из подходов к перефразированию этого предложения в более естественной и легкой для чтения форме может заключаться в следующем: «Простой сбор информации из надежных ресурсов — это лишь одна часть уравнения; цель Deep Research — облегчить неудобства, связанные с постоянным переходом между результатами поиска или жонглированием. многочисленные вкладки, и эта проблема становится все более сложной на больших экранах.

Основная задача — найти конкретную часть знаний, скрытую среди больших объемов текста, видео или аудио. Deep Research не просто извлекает достоверную информацию из выбранных вами источников; он также организует эти результаты таким образом, чтобы исключить повторение и сохранить логическую последовательность.

Вообще говоря, если ваша задача онлайн-исследования более сложна, чем просто поиск одного фрагмента информации, часто необходимо разбить ее на несколько этапов. Например, давайте рассмотрим изучение грибоводства. Вместо того, чтобы искать комплексное руководство, вы обычно ищете отдельные детали, такие как типы спор, подходящие климатические условия, методы борьбы с вредителями и советы по профилактике заболеваний. В таких случаях иногда бывает сложно найти всеобъемлющие и заслуживающие доверия ресурсы.

Deep Research умело собирает все данные, которые находит в Интернете, и представляет их в организованном виде, используя четкие заголовки, таблицы и разделы по категориям для облегчения понимания.

Для понимания и документирования такого типа сводки поиска обычно может потребоваться несколько часов. Для людей, которые регулярно работают с ссылками и запоминанием информации, этот инструмент служит неоценимой экономией времени.

Возьмем, к примеру, этот поисковый запрос:

Я работаю над исследованием, изучающим использование и различия между никель-металлогидридными (NMP) и литий-железо-фосфатными батареями (LFP), особенно в отношении электромобилей и рисков возгорания, связанных с аккумуляторной технологией. Я буду собирать информацию из научных статей и надежных источников, чтобы лучше понять и прояснить тему.

Примерно за 2–3 минуты мне удалось создать подробный план, аналогичный тому, который можно написать для диссертации, юридического аргумента или научной статьи. Недавно я показал Deep Research студенту-исследователю, адвокату и журналисту. Их коллективная реакция представляла собой сочетание удивления и облегчения.

В обычный день нечасто встретишь людей, готовых выкладывать 20 долларов в месяц за инструмент искусственного интеллекта, который еще не завоевал широкую популярность. Хусейн Анис Хан, стипендиат Алекса Чернова из Мельбурнской юридической школы, выразил свою симпатию к идее доступа к материалам научных исследований с помощью этого инновационного инструмента.

Доктор Мехарбан, разносторонний журналист, специализирующийся на мультимедийном контенте и представленный на таких платформах, как Reuters, National Geographic, Agence France-Presse и The New York Times, делится со мной, что Deep Research потенциально может улучшить его рабочие процессы.

Мехарбан рассказал Digital Trends, что значительная часть его документальной работы основана на обширных исследованиях. Он предпочитает копаться как можно глубже», — сказал Мехарбан. «Выявляя и концентрируясь на менее изученных аспектах задания, повышается вероятность того, что моя работа окажет уникальное влияние.

Нахождение наилучшего компромисса между человеком и машиной

За время моего путешествия я попробовал немало проектов в области искусственного интеллекта, которые некоторым могут показаться слишком оптимистичными. Например, я исследовал концепцию ИИ-компаньона, зашел так далеко, что смоделировал определенные аспекты наличия девушки-ИИ, и даже отважился на столь экстремальные сценарии, как виртуальное зачатие с ним. Кроме того, я использовал искусственный интеллект для управления потоком электронной почты, стремясь улучшить свои далеко не идеальные привычки работы с Gmail. В некоторых случаях я отказывался использовать Apple Intelligence. Мой опыт работы с ИИ представлял собой увлекательную смесь успехов и проблем.

Deep Research выделяется как первый инструмент искусственного интеллекта, который обеспечивает привлекательный пользовательский опыт, в отличие от любого другого инструмента искусственного интеллекта, доступного в настоящее время. На самом деле, я вложил больше в различные продукты и подписки на базе искусственного интеллекта, чем в свои игры, стриминг и чтение, вместе взятые. Это позволяет увидеть в перспективе разочарование от траты денег на неудовлетворительный продукт.

В моей роли журналиста такой инструмент, как Deep Research, оказался практически незаменимым, особенно во время расследований таких сложных вопросов, как трибоэлектрические наногенераторы в носимых устройствах и сложные производственные проблемы, связанные с микрофлюидными датчиками пота.

Если я ищу упомянутые материалы в Google, создается впечатление, что я гоняюсь за нажатием клавиш (клавиатуры) в игре «Ударь крота», разбросанной по многочисленным страницам результатов Google. Однако в Deep Research я просто объясняю то, что мне нужно, используя вместо этого естественный язык.

Проще говоря, я полностью контролирую процесс поиска и его результат. Я могу адаптировать его для различных задач, таких как исследования или маркетинг, гарантируя точность и соответствие вашим конкретным требованиям.

Что действительно отличает его от других, так это его адаптируемость к вашим требованиям, позволяющая осуществлять естественное диалоговое взаимодействие, которое не позволяет вещам казаться слишком механическими или автоматизированными, добавляя в процесс нотку человечности.

Существует также проблема определения ценности, которая заставляет даже здравомыслящих людей остановиться и подумать дважды. Например, в случае с такими сервисами, как Deep Research, Perplexity Pro или ChatGPT Plus, остается постоянная проблема: действительно ли ценность соизмерима с ежемесячной платой в 20 долларов?

В сфере Google практически нет соперничества. Благодаря плану Google One AI Premium я разблокировал Gemini Advanced. Этот пакет не только предоставляет мне 2 терабайта облачного хранилища, но и легко интегрирует Gemini в большинство сервисов Google, которые мы регулярно используем в повседневной жизни.

Всего одним щелчком мыши вы можете импортировать данные прямо в свои таблицы Google, добавлять сводки исследований в Документы Google и даже писать электронные письма в Gmail. Все это, а также усовершенствованный инструмент Gemini Deep Research включен в наш пакет, предлагая более экономичное решение по сравнению с предложениями OpenAI или Perplexity.

Кроме того, для меня предпочтительнее ограничить мой рабочий процесс средой Google, поскольку я опасаюсь потенциально неэтичных и ставящих под угрозу конфиденциальность положений и условий, связанных с экосистемой другого ИИ-продукта.

Смотрите также

2025-01-20 17:28