Вы, вероятно, слышали термин «агент ИИ», который часто употребляют в разговорах о технологиях или автоматизации. Звучит сложно, но идея на самом деле довольно проста. Агент ИИ — это система, обычно программное обеспечение, иногда аппаратное обеспечение, которая наблюдает за своей средой и принимает решения для достижения цели. Она не просто сидит и ждет инструкций. Она наблюдает, учится, принимает решения и действует.
Вы найдете агентов ИИ за кулисами во многих местах. Подумайте о виртуальных помощниках, таких как Siri или Alexa, системах рекомендаций на Netflix или Spotify, чат-ботах, которые появляются на страницах обслуживания клиентов, или даже о беспилотных автомобилях. Это не просто запрограммированные ответы. Хорошие агенты учатся на том, что происходит, и со временем становятся лучше.
Давайте разберемся, что на самом деле ими движет.
Как работают агенты ИИ
Сначала им нужно собрать данные. Это может быть что угодно: от температуры в комнате до слов, которые вы говорите в свой телефон. В беспилотном автомобиле это визуальные данные с камер и датчиков. В чат-боте это то, что вы печатаете.
После того, как у них есть данные, они начинают их осмысливать. Некоторые агенты следуют базовым правилам, в то время как другие используют сложные алгоритмы и модели машинного обучения. В любом случае цель одна и та же: понять, что происходит, и выяснить, что делать дальше.
Затем наступает действие. Это может означать ответ на вопрос, перемещение роботизированной руки, выключение света, торговлю на криптовалютном рынке или совершение сделки на фондовом рынке. Суть в том, что система не просто обрабатывает информацию, она использует ее для чего-то.
Что делает агента ИИ умным, так это его способность учиться. Он получает результаты, обратную связь и результаты и использует эту информацию для улучшения в следующий раз. Этот цикл обратной связи продолжает работать, что означает, что агент не застревает в своем исходном состоянии. Он растет с опытом.
Различные разновидности агентов ИИ
Не все агенты ИИ работают одинаково. Некоторые из них действительно просты, другие более продвинуты.
- Базовый рефлекторный агент реагирует на определенные входные данные определенными действиями. Представьте себе свет, который включается, когда вы хлопаете.
- Агент на основе модели создает небольшую память о том, что произошло раньше, и использует ее для принятия более правильных решений. Это похоже на то, как робот-пылесос избегает двойного столкновения с одной и той же стеной.
- Агент на основе цели начинает с четкой цели и выбирает шаги, которые ведут к ней. Как ваш телефонный помощник, помогающий вам составить утреннюю рутину на основе вашего календаря.
- Агент на основе утилит рассматривает все свои варианты и выбирает тот, который дает наилучший результат. Это проявляется в ИИ, который управляет инвестициями или логистикой.
- Обучающийся агент продолжает развиваться. Он берет весь свой опыт и использует его для тонкой настройки своей работы. Хорошим примером может служить чат-бот, который понимает вас лучше, чем больше вы его используете.
Где вы увидите агентов ИИ в дикой природе
Они есть в большем количестве мест, чем вы могли бы подумать.
В вашем кармане есть виртуальный помощник, который устанавливает напоминания и отвечает на вопросы. На веб-сайтах чат-боты помогают с заказами или поддержкой. На дорогах беспилотные автомобили управляют трафиком с помощью этих агентов. Банки используют их для выявления мошенничества и автоматизации торговли. Больницы начинают полагаться на них для помощи в диагностике или даже планировании операций. В вашем доме ИИ помогает контролировать освещение, отопление, безопасность и потребление энергии. Вам не нужно много делать; они просто со временем изучают ваши предпочтения.
Что еще нужно доработать
Не все в агентах ИИ отточено. Они вызывают реальные опасения.
Они сильно зависят от данных. Это поднимает вопросы о конфиденциальности и безопасности, особенно когда речь идет о личной информации. Многие агенты также отражают предвзятость в данных, на которых они обучались, что означает, что они могут принимать несправедливые или даже вредные решения. Их производительность падает, когда данные низкого качества или отсутствуют. А еще есть потребление энергии. Некоторые из более продвинутых систем потребляют много вычислительной мощности, что означает высокие затраты и воздействие на окружающую среду.
Что дальше
Агенты ИИ не просто остаются в обслуживании клиентов или умных домах. Они становятся более разговорчивыми, более человечными в том, как они взаимодействуют. Они переходят в роботов, на фабрики, в государственное планирование и, возможно, однажды, в то, как правительства принимают решения.
Сейчас важно то, как мы проектируем и управляем этими системами. Они будут продолжать становиться умнее, независимее и более способными. Но они настолько хороши, насколько хороши люди, которые их создают и используют.
Так что если вы задаетесь вопросом, являются ли агенты ИИ будущим, то короткий ответ — да. Но дело не только в технологиях. Дело в том, как мы решаем их использовать.
