Współczesne technologie rozwijają się w zawrotnym tempie, ale wiele systemów nadal opiera się na przestarzałych metodach przetwarzania wsadowego. Ta archaiczna mentalność, ukształtowana przez ograniczenia sprzętowe z poprzednich dekad, ogranicza możliwości sztucznej inteligencji (AI). To właśnie teraz, w erze modeli językowych generatywnych (LLM – Large Language Models), musimy przełamać te schematy i dostosować się do rzeczywistych potrzeb dynamicznego świata.
Od przetwarzania wsadowego do przetwarzania w czasie rzeczywistym
Wyobraźmy sobie, że podczas jazdy samochodem widzimy obraz drogi odświeżany co pięć minut. W praktyce taka sytuacja byłaby katastrofą, ponieważ dynamika ruchu wymaga ciągłego dopływu informacji. Podobnie, wiele aplikacji w dzisiejszym świecie funkcjonuje w sposób wsadowy, bazując na analizie danych statycznych, odświeżanych z opóźnieniem. Choć technologie te miały sens w czasach ograniczonych zasobów pamięci i mocy obliczeniowej, w obecnej rzeczywistości nie spełniają one swojego zadania.
Generatywna sztuczna inteligencja różni się od starszych modeli uczenia maszynowego. Pozwala rozwiązywać problemy w różnorodnych domenach, wymaga jednak danych kontekstowych dostarczanych w czasie rzeczywistym zamiast oparcia na przestarzałych procedurach wsadowych. Korzystanie z tych modeli w sposób statutowy, jakby były prostymi bazami danych reagującymi na zapytania, jest błędnym podejściem. AI powinna operować na bieżących, zmiennych danych, co wymaga bardziej dynamicznych architektur.
Dlaczego trzymamy się przetwarzania wsadowego?
Przetwarzanie wsadowe było kiedyś koniecznością wynikającą z ograniczeń sprzętu. W modelach maszynowego uczenia (ML), procesy takie jak zbieranie danych, ich przygotowywanie, trenowanie modeli i wdrażanie były od początku sekwencyjne. Jednak takie podejście jest zbyt sztywne, by zaspokoić dzisiejsze potrzeby. Modele generatywne potrzebują danych dostosowanych do kontekstu — informacji dynamicznie zmieniających się na bieżąco.
Modele LLM są wszechstronne, ale ich wartość wzrasta poprzez sprawne dostarczanie „promptów” kontekstowych, czyli dynamicznego uzupełniania danych w trakcie działania modelu. Typowa procedura wsadowa, w której dane są dostarczane jednorazowo i analizowane przez dłuższy czas, nie potrafi sprostać tym wymaganiom.
Problem sztywności w klasycznym uczeniu maszynowym
Tradycyjne procesy uczenia maszynowego są skonstruowane jako sztywne sekwencje etapów: zbieranie danych, inżynieria cech, szkolenie modeli, testy, a następnie wdrażanie. Po wdrożeniu model staje się artefaktem, który reaguje na dane statyczne. Jednak zastosowania generatywne, takie jak asystent AI do obsługi lotów, wymagają natychmiastowego dostępu do aktualnych informacji: od statusu lotów, przez preferencje klientów, po zmieniające się na bieżąco dane cenowe.
Łączenie takich danych w czasie rzeczywistym jest możliwe dzięki przetwarzaniu strumieniowemu, które eliminuje opóźnienia i pozwala na obsługę dynamicznych środowisk.
LLM to ekstroverci, nie bazy danych
Modele językowe generatywne, takie jak LLM, można zrozumieć jako „ekstrawertyczne” systemy. Funkcjonują one najlepiej w środowiskach, w których mogą współdziałać z dynamicznym kontekstem, przetwarzając dane w czasie rzeczywistym i dostarczając odpowiedzi opartych na bieżących zmianach. Powszechne postrzeganie ich jako statycznych baz danych, odpowiadających jedynie na określone zapytania, jest fundamentalnym nieporozumieniem.
Przetwarzanie strumieniowe umożliwia elastyczną integrację modeli AI z rzeczywistymi wydarzeniami. W praktyce pozwala generatywnym agentom AI działać autonomicznie, proaktywnie podejmować decyzje i szybciej analizować zmieniające się warunki.
Przetwarzanie strumieniowe — przyszłość AI
Systemy oparte na przetwarzaniu strumieniowym zrewolucjonizowały wiele branż, takich jak finanse, e-commerce czy logistyka. Dzięki nim możliwe jest prowadzenie działań w czasie rzeczywistym, na przykład: detekcja oszustw finansowych w trakcie transakcji, personalizacja rekomendacji w trakcie zakupów online czy dynamiczne aktualizowanie stanów magazynowych.
Dla generatywnego AI, przetwarzanie strumieniowe rozwiązuje kluczowe problemy:
– Kontekst w czasie rzeczywistym: Dostarcza aktualnych danych potrzebnych do tworzenia znaczących odpowiedzi.
– Dynamiczna reakcja: Pozwala AI reagować na dynamiczne zmiany, na przykład zmiany w harmonogramach lotów lub zapasach produktów.
– Skalowalność: Umożliwia płynne działanie modelu z wieloma źródłami danych w skomplikowanych architekturach.
– Minimalizacja opóźnień: Zapewnia, że dane są zawsze aktualne, co eliminuje ryzyko błędnych rekomendacji np. dla wyprzedanych produktów.
Agentowe AI — rozwiązania, które działają proaktywnie
AI agentowe, zdolne do autonomii, wymagają architektury zdolnej do zarządzania strumieniami danych z wielu źródeł. Systemy te muszą być świadome zmian, elastyczne w planowaniu i zdolne do podejmowania autonomicznych decyzji, takich jak rezerwowanie alternatywnych lotów w przypadku opóźnień.
Przykładem takiego zastosowania może być asystent podróży oparty na AI, który samodzielnie monitoruje loty, zarządza rezerwacjami i powiadamia użytkownika o nowych planach. Wszystko to odbywa się w czasie rzeczywistym, dzięki architekturze opartej na przetwarzaniu strumieniowym.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja generatywna wymaga nowego podejścia do integracji z dynamiczną rzeczywistością. Tradycyjne przetwarzanie wsadowe ustępuje miejsca przetwarzaniu strumieniowemu, które lepiej odpowiada na potrzeby współczesnych systemów. Taka zmiana oznacza przejście od statycznych, reaktywnych AI do dynamicznych, proaktywnych systemów, które odzwierciedlają sposób, w jaki funkcjonujemy w rzeczywistym świecie.
Przyszłość AI należy do systemów, które potrafią dostosowywać się do nieustannie zmieniających się warunków, dostarczając elastycznych, spersonalizowanych doświadczeń w czasie rzeczywistym. Przetwarzanie strumieniowe to klucz do wykorzystania pełnego potencjału generatywnej sztucznej inteligencji.
