What's next for AI agentic workflows ft. Andrew Ng of AI Fund

Sequoia Capital

26 Mar 202413:40

Summary

TLDRスクリプトは、AIエージェントの開発と活用に関する講演です。講師は、コーサラの創設者アンドリュー・ンGPUと神経ネットワークの開発においての貢献を述べ、AIの進化とその応用方法について語ります。特に、AIの代理人ワークフローを通じて、生産性の向上や問題解決能力の向上が見られると強調。4つのデザインパターンを紹介し、AI技術の発展がAGIへの道として役立つと予測しています。

Takeaways

🧠 AIエージェントの活用が、非エージェント型のワークフローと比較して、より反復的でイテレーティブなプロセスを提供し、驚くべき結果を生み出すことができる。
📝 問題解決やコード生成において、AIが自己の生成物を再評価し、改善提案できることが示されている。
🤖 複数のAIエージェントを用いたマルチエージェントシステムは、協力して問題を解決し、より高いパフォーマンスを発揮することができる。
🛠️ 計画とマルチエージェントコラボレーションは、まだ発展途上であり、常にうまく動作するわけではないが、非常に強力なデザインパターンである。
🔄 エージェント型のワークフローを用いることで、AI技術の適用範囲が拡大し、タスクの成功率が向上する。
📈 より多くのツールを用いたAIシステムは、情報収集や分析、行動を取るための非常に一般的な技術として、多くのワークフローで生産性を向上させる。
🚀 より速やかなトークン生成は、AIエージェントが反復プロセスを繰り返す際に、より速く結果を提供する能力を与える。
🌐 ウェブ検索やコード生成などで、AIが事前に与えられたプロンプトに応じて適切に応答することができ、高い正確性を達成する。
💡 AI技術の発展は急速であり、今年中にはエージェント型のワークフローの導入によって、TAIの能力が大幅に拡大する可能性がある。
🌟 エージェント型の理論は重要であり、AGIへの道は目的地ではなく、旅程であり、このタイプのワークフローが長期的な進歩に役立つ。

Q & A

Stanfordの有名なコンピュータサイエンス教授であるAndreuは、何に早く関与しましたか？
-Andreuは、GPUを用いたニューラルネットワークの開発に早く関与しました。
corseraとdeeplearning.aiの創設者は誰ですか？
-corseraとdeeplearning.aiの創設者は、Andreuです。
Google Brainの初期のリードを務めたのは誰ですか？
-Google Brainの初期のリードを務めたのは、Andreuです。
AIエージェントについて注目すべきトレンドは何ですか？
-AIエージェントについて注目すべきトレンドは、AIエージェントの開発と活用です。
非エージェント的ワークフローとエージェント的ワークフローの違いは何ですか？
-非エージェント的ワークフローは、プロンプトを入力して答えを生成するのに対し、エージェント的ワークフローは、より反復的なプロセスで、AIが考慮し直し、改善を繰り返すことになります。
コーディング問題に対するzero shot promptingの正解率は何パーセントですか？
-zero shot promptingを使用したGPT-3.5は、コーディング問題に対して平均で48%の正解率を持っています。
エージェント的ワークフローを取り入れたGPT-3.5の正解率はどのくらい上がりましたか？
-エージェント的ワークフローを取り入れたGPT-3.5は、正解率が60〜7%向上し、GPT-4よりも高いパフォーマンスを示しました。
反射を用いたコーディングの例として挙げられたことは何ですか？
-反射を用いたコーディングの例として、AIが生成したコードを再確認し、正確性や効率性、良質なコード構造をチェックする作業が挙げられました。
マルチエージェント協調の例として説明されたことは何ですか？
-マルチエージェント協調の例として、一つのAIエージェントがソフトウェアエンジニアとしてコードを書く一方、別のエージェントがデザイナーやテスト员として働くことが挙げられました。
エージェント的ワークフローが重要である理由は何ですか？
-エージェント的ワークフローは、AIの能力をより広範囲に展開させ、問題解決やタスクの遂行においてより高い生産性を提供できるため重要です。
今後のAI技術の発展に期待されるものは何ですか？
-今後のAI技術の発展に期待されるものは、エージェント的推理設計パターンの重要性が高まり、AIがより複雑なタスクを遂行できるようになることです。