Андрей Щербаков 
В последние годы способы поиска и обработки информации претерпели значительные изменения. Прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) коренным образом меняет подход к поиску знаний. Появление ИИ, за которым последовало развитие генеративного ИИ, а теперь и агентного ИИ, позволило машинам извлекать информацию, а также синтезировать и анализировать ее. Этот сдвиг не только ускорил поиск информации, но и позволил получать более глубокие знания за счет автоматизации сложных процессов рассуждений и поиска знаний. Последним прорывом в этом направлении является Deep Research от OpenAI – мощный инструмент, предназначенный для самостоятельного выполнения многоэтапных исследовательских задач. В этой статье рассматривается, как ИИ эволюционировал в области поиска знаний, что привело к разработке Deep Research, и что это означает для будущего интенсивной интеллектуальной работы.
До появления технологий, основанных на ИИ, поиск знаний в основном зависел от поисковых систем, работающих по ключевым словам, таких как Google и Yahoo. Пользователям приходилось вручную вводить поисковые запросы, просматривать бесчисленное количество веб-страниц и самостоятельно фильтровать информацию. Хотя эти поисковые системы сыграли жизненно важную роль в демократизации доступа к огромным объемам информации, они имели существенные ограничения, предоставляя информацию поверхностно и не понимая намерений, стоящих за запросом.
С интеграцией ИИ поисковые системы стали более инновационными, научившись понимать, что пользователи подразумевают под ключевыми словами, а не просто сопоставляя их. Такие технологии, как RankBrain и BERT от Google, сыграли жизненно важную роль в улучшении контекстного понимания поисковых систем. Алгоритмы машинного обучения усовершенствовали этот процесс, адаптируя результаты поиска на основе поведения и предпочтений пользователей. Это сделало поиск знаний более персонализированным и эффективным. Появление графов знаний помогло связать связанные понятия, представляя их в структурированной и взаимосвязанной форме, а не просто в виде списка ссылок. ИИ-помощники, такие как Siri, Alexa и Google Assistant, расширили возможности поиска знаний, позволяя пользователям осуществлять поиск с помощью естественных диалогов.
Недавний подъем генеративного ИИ изменил подход к поиску знаний, перейдя от простых результатов поиска к интерактивному взаимодействию. Вместо того чтобы направлять пользователей к источникам, генеративные модели ИИ выдают человекоподобные ответы на сложные запросы, обеспечивая диалоговый подход к поиску знаний. Ключевым преимуществом генеративного ИИ является его способность эффективно обобщать большие объемы информации. Пользователи могут получать краткие, релевантные сведения, не просматривая множество источников. Однако, несмотря на все свои преимущества, у генеративного ИИ есть и свои ограничения. Например, эти модели могут испытывать трудности с включением актуальной и быстро меняющейся информации, поскольку они зависят от статических данных для своего обучения.
Для решения этих проблем была разработана технология Retrieval-Augmented Generation (RAG). Этот подход сочетает в себе генеративный ИИ с поиском в Интернете в режиме реального времени, повышая точность за счет динамического поиска и проверки информации. Платформы, такие как OpenAI SearchGPT и Perplexity.ai, используют RAG для повышения способности ИИ перекрестно ссылаться на данные, обеспечивая более точные и надежные результаты.
Несмотря на эти достижения, поиск знаний традиционно был сосредоточен на извлечении и получении информации, а не на решении сложных проблем. Хотя генеративный ИИ и RAG улучшают доступ к информации, глубокий анализ, синтез и интерпретация по-прежнему требуют участия человека. Этот пробел привел к следующему этапу в поиске знаний, управляемом ИИ: появлению агентного ИИ. Агентный ИИ представляет собой сдвиг в сторону автономных систем, способных самостоятельно выполнять многоэтапные исследовательские задачи. Внедрение Deep Research от OpenAI является примером такого подхода. В отличие от традиционных моделей ИИ, полагающихся на уже существующие знания, Deep Research активно исследует, синтезирует и документирует информацию из различных источников, действуя подобно человеку-аналитику.
Deep Research – это ИИ-агент, предназначенный для автономного решения сложных задач по поиску знаний. Он использует модель o3 от OpenAI, оптимизированную для просмотра веб-страниц и анализа данных. В отличие от статических ответов ИИ, Deep Research активно обнаруживает, оценивает и объединяет информацию из многочисленных источников. Ключевые особенности Deep Research включают: выполнение многоэтапных исследований, синтез на основе рассуждений, проверку и цитирование в режиме реального времени, а также обработку сложных исследовательских задач. Deep Research может коренным образом изменить профессиональные исследования и помочь потребителям в принятии решений.
Будущее агентного ИИ в области поиска знаний заключается в его способности выйти за рамки простого извлечения и обобщения информации и перейти к автономным рассуждениям, анализу и генерации идей. По мере развития агентного ИИ он будет становиться все более способным решать сложные исследовательские задачи с большей точностью и эффективностью. Будущие разработки, вероятно, будут сосредоточены на улучшении проверки источников, уменьшении неточностей и адаптации к быстро меняющимся информационным ландшафтам. Интегрируя механизмы обучения в реальном времени и совершенствуя процессы принятия решений, системы агентного ИИ могут стать важными инструментами для специалистов в различных отраслях, обеспечивая более сложные и основанные на данных выводы. По мере развития эти системы будут не только поддерживать поиск знаний, но и активно способствовать расширению человеческого понимания, трансформируя способы синтеза и применения информации.
Путь от поиска по ключевым словам к ИИ-агентам, выполняющим поиск знаний, иллюстрирует преобразующее влияние искусственного интеллекта на поиск знаний. Deep Research от OpenAI – это начало этого сдвига, позволяющее пользователям переложить сложные исследовательские задачи на интеллектуального агента, способного создавать высококачественные, хорошо цитируемые отчеты. По мере развития ИИ способность синтезировать, анализировать и генерировать новые знания откроет беспрецедентные возможности в различных отраслях и дисциплинах.
