Агентический ИИ: будущее автономного интеллекта и адаптивности

Поскольку искусственный интеллект (ИИ) продолжает развиваться, появляется новая категория: агентные системы. Эти системы способны принимать решения и действовать независимо от людей в меняющихся условиях. Этот мощный процесс, в котором агентная система оптимизирует свои действия с течением времени на основе изменения внешних условий и обратной связи от предыдущих результатов, называетсячувство-мысль-действие. Благодаря таким приложениям, как улучшение обслуживания клиентов в масштабе, интеллектуальные операции в цепочке поставок и многое другое, агентские системы помогают компаниям любого размера повысить эффективность бизнеса, снизить затраты без ущерба для качества и увеличить конкурентные преимущества.

Оглавление

• Что такое агентный ИИ?
• Как работает агентный ИИ?
• Агентический ИИ против генеративного и традиционного ИИ
• Применение агентного ИИ
• Преимущества агентного ИИ
• Проблемы агентного ИИ
• Заключение

Что такое агентный ИИ?

Агентический ИИ описывает категорию систем ИИ, предназначенных для принятия независимых действий в реальном мире на основе их понимания окружающей среды. В отличие от традиционных систем ИИ, которые обеспечивают обратную связь и анализ для использования людьми, агентный ИИ самостоятельно оценивает состояние окружающей среды, ставит цели и выполняет реальные действия в реальном мире, необходимые для достижения этих целей. Эта способность действовать автономно является следствием способности агентных систем ИИ выбирать образ действий, не ссылаясь на предопределенные правила на каждом этапе. Таким образом, они легко адаптируются и демонстрируют контекстно-зависимое поведение в сложных реальных ситуациях.

Например, на производстве агентские системы могут отслеживать производительность оборудования, колебания спроса и другие важные факторы в режиме реального времени. Затем они могут использовать эту информацию для настройки конфигурации оборудования, управления трубопроводами и оптимизации производственных графиков без контроля со стороны человека. Они автоматически корректируют графики производительности и технического обслуживания в соответствии с меняющимися условиями.

Как работает агентный ИИ?

Агентический ИИ постоянно принимает и интерпретирует данные из своей среды, изучает закономерности на основе этой информации и принимает соответствующие решения для достижения конкретных целей. Для предприятий агентный ИИ может помочь непрерывно оптимизировать многие бизнес-операции, такие как логистика цепочки поставок и конвейеры обслуживания клиентов, без вмешательства человека. Этот процесс, называемыйчувство-мысль-действие, представляет собой то, как агентная система оптимизирует свои действия с течением времени на основе изменений внешних условий и обратной связи от предыдущих результатов :

1. Смысл:на этом этапе ИИ получает входные данные из окружающей среды. «Ощущения» могут включать в себя структурированные бизнес-данные, такие как ERP-системы или статистика продаж, операционные показатели от датчиков Интернета вещей, неструктурированные данные, такие как общение с клиентами, а также отзывы о производительности на основе предыдущих действий.
2. Подумайте:на основе полученной информации агентный ИИ использует механизмы принятия решений для оценки различных возможных действий. На этом этапе ИИ может взвешивать риски, прогнозировать результаты и выбирать лучший курс действий. В зависимости от целей системы и среды, в которой она работает, агентный ИИ может использовать различные подходы «мышления», включая обучение с подкреплением, глубокое обучение, обучение без учителя и трансферное обучение. Например, обучение с подкреплением можно использовать для оптимизации решений агента методом проб и ошибок, а глубокое обучение может помочь агенту находить сложные закономерности в больших наборах данных.
3. Действуйте:как только правильный курс действий выбран, ИИ меняет свое окружение. Это может включать в себя ответы на запросы службы поддержки клиентов или корректировку системы производственного контроля.

Отслеживая результаты и изменения окружающей среды с течением времени, агент улучшает свой процесс принятия решений, позволяя адаптировать стратегии к меняющимся условиям.

Агентический ИИ против генеративного и традиционного ИИ: ключевые различия

Хотя агентный ИИ, традиционный ИИ и генеративный ИИ являются системами ИИ, у них есть некоторые ключевые различия. Понимание различий между этими системами имеет решающее значение для предприятий при выборе правильного решения ИИ с учетом их конкретных сценариев использования и потребностей. Основные различия заключаются в основной функции, уровне автономии, стиле обучения, результатах, способности решать сложные задачи и адаптируемости.

Функциональность и автономность

Традиционный ИИ предназначен для решения конкретных, четко определенных проблем на основе узкого круга предопределенных правил. Это ограничивает его возможности автоматизацией механического анализа и человеческих рабочих процессов, и это может зависеть, а может и не зависеть от обратной связи с человеком. Генеративный ИИ создает новый контент, например текст или код, на основе шаблонов, полученных из обучающих данных. Он может выполнять гораздо более сложный анализ, чем традиционный ИИ, и включать в себя реактивность, но не может предпринимать независимые действия.

Агентический ИИ выходит за рамки этих подходов, включая способность принимать сложные решения и действовать автономно. Он оценивает окружающую среду, ставит цели и предпринимает действия без необходимости постоянного вмешательства человека или заранее заданных инструкций.

Адаптивность и обучение

Еще одним ключевым различием между этими типами ИИ является их адаптивность и способность к обучению. Традиционный ИИ обычно ограничивается узкими задачами и борется с новыми ситуациями, выходящими за рамки его первоначальной программы. Генеративный ИИ, хотя и более динамичен, чем традиционный ИИ, по своей сути не может адаптироваться — он генерирует творческие результаты, но не приспосабливается к изменениям в среде реального времени.

Однако агентный ИИ легко адаптируется и может постоянно учиться и приспосабливаться к окружающей среде. Он применяет такие методы, как обучение с подкреплением, для совершенствования процессов принятия решений на основе обратной связи в реальном времени, что делает его подходящим для ситуаций, когда условия постоянно меняются.

Фокус приложения

Различия в адаптивности и функциональности приводят к созданию конкретных приложений для каждого типа ИИ. Традиционный ИИ отлично подходит для узких, четко определенных задач, таких как персонализированные рекомендации и классификация спама в электронной почте. Генеративный ИИ процветает в творческой среде, например, в написании постов в блогах или рефакторинге компьютерного кода.

Агентический ИИ, обладающий высоким уровнем автономности и адаптивности, идеально подходит для непредсказуемых и постоянно меняющихся сред, таких как автономные транспортные средства, перемещающиеся в сложных дорожных условиях, или цифровые помощники, способные действовать от имени пользователей с минимальным контролем.

Применение агентного ИИ

Благодаря своей способности оптимизировать процессы, повышать эффективность и сокращать затраты агентный ИИ имеет широкий спектр практических применений в различных отраслях, от здравоохранения до финансов:

Медицинские операции

Операционная эффективность является основой высококачественного ухода за пациентами в сфере здравоохранения. Агентический искусственный интеллект, обладающий способностью адаптироваться и обучаться, может помочь поставщикам медицинских услуг оптимизировать обслуживание пациентов без ущерба для качества или необходимости нанимать больше персонала. Например, агентный ИИ может оптимизировать планирование приема пациентов на основе распределения ресурсов или использовать системы поддержки клинических решений, которые изучают результаты лечения пациентов и помогают поставщикам медицинских услуг принимать правильные решения для своих пациентов.

Обслуживание клиентов

Во многих отраслях эффективное обслуживание клиентов имеет решающее значение для успеха бизнеса. Агенты ИИ могут помочь компаниям рационализировать и оптимизировать процесс обслуживания клиентов с минимальным руководством со стороны людей. Например, агентная система искусственного интеллекта может автоматически маршрутизировать заявки на обслуживание клиентов на основе текущего спроса и прошлых взаимодействий или решать сложные вопросы клиентов без вмешательства человека.

Работа склада и цепочки поставок

В складских операциях и цепочках поставок агентный ИИ может помочь роботам выполнять сложные задачи, такие как сортировка и упаковка. Используя такие данные, как местоположение предметов и изменения спроса, эти агентские системы могут хорошо функционировать, не дожидаясь руководства человека. Такая адаптивность и автономность ценны в быстро меняющихся складских условиях и цепочках поставок, помогая масштабировать рабочую силу и повышать эффективность.

Финансовые услуги

Банковские и инвестиционные компании могут использовать агентный искусственный интеллект для улучшения всех аспектов своей деятельности. Например, в инвестиционной фирме агентный ИИ может адаптироваться к рыночным условиям в режиме реального времени и совершать сделки на основе этой информации. Банки также могут использовать агентный искусственный интеллект в системах оценки рисков, которые динамически корректируют критерии кредитования, или в системах обнаружения мошенничества, которые интеллектуально адаптируются к новым моделям угроз.

Преимущества агентного ИИ

Агентический искусственный интеллект предлагает предприятиям заметные преимущества, в том числе повышение операционной эффективности, снижение затрат и уникальное конкурентное преимущество.

Снижение затрат

Благодаря своей способности точно выполнять сложные задачи без человеческого руководства, агентный ИИ может обеспечить существенную экономию средств. Используя агентный искусственный интеллект для автоматизации рутинных процессов, компании могут сократить расходы, сохраняя при этом качество обслуживания и масштабируя операции. Такая автоматизация рутинных процессов также позволяет предприятиям перераспределять людей для выполнения более стратегических задач.

Операционное совершенство

Агентический искусственный интеллект означает, что предприятия могут поддерживать операции 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, без человеческого контроля или увеличения сложности операций, что повышает эффективность работы. В отличие от других систем ИИ, агентный ИИ поддерживает постоянное качество, постоянно совершенствуясь и адаптируясь в зависимости от текущих условий окружающей среды и прошлых результатов. Это помогает предприятиям ускорить принятие решений и устранить узкие места, что приводит к более быстрым и надежным бизнес-операциям.

Конкурентное преимущество

Агентический искусственный интеллект предоставляет предприятиям значительное конкурентное преимущество за счет снижения затрат и повышения операционной эффективности. Вместо найма, перераспределения или переподготовки персонала компании могут использовать агентный искусственный интеллект для масштабных действий на основе данных. По мере того, как агентные системы искусственного интеллекта учатся и совершенствуются, они могут заменить некоторые человеческие функции, помогая предприятиям масштабироваться и конкурировать.

Проблемы агентного ИИ

Несмотря на свой потенциал, агентный ИИ сталкивается с рядом проблем, включая этические проблемы и риски безопасности:

Этические проблемы

Автономные возможности агентного ИИ вызывают множество этических проблем, особенно в ситуациях, когда действия системы могут причинить вред. Например, определение того, кто виноват, если беспилотное транспортное средство попало в аварию, создает сложные этические и юридические проблемы. Кроме того, поскольку агентный ИИ может работать без надзора со стороны человека, могут возникнуть проблемы, связанные с доверием и справедливостью, что делает прозрачность и этику серьезными проблемами для разработчиков и регулирующих органов.

Риски безопасности

В результате способности работать автономно агентный ИИ создает новые уязвимости безопасности. Если агентная система скомпрометирована, потенциальный вред увеличивается из-за ее способности предпринимать независимые действия. Такая высокая степень риска делает кибербезопасность важнейшей частью разработки и развертывания агентного ИИ.

Динамика рабочей силы и перераспределение навыков

Агентические системы потенциально могут заменить некоторые человеческие задачи, но они также требуют от организаций переосмысления распределения рабочей силы. Внедрение агентного ИИ часто требует специализированных ролей, таких как надзор за операциями ИИ и обслуживание систем. В результате предприятиям может потребоваться нанять новый персонал или повысить квалификацию существующей рабочей силы. Баланс между преимуществами агентного ИИ и динамикой рабочей силы является критически важным фактором для любого бизнеса.

Заключение

Агентический ИИ — это важный шаг вперед в области ИИ, выход за рамки традиционных и генеративных подходов и создание систем, способных принимать решения и действовать независимо. Хотя агентные системы обеспечивают множество преимуществ — от повышения операционной эффективности и конкурентных преимуществ до снижения затрат без ущерба для масштаба или качества, — они также создают новые проблемы, включая риски этики, соответствия требованиям и безопасности. По мере того, как разработчики и исследователи решают эти проблемы и продолжают совершенствовать эти системы, агентный ИИ будет все больше интегрироваться в повседневные приложения, в конвейеры обслуживания клиентов, операции в цепочках поставок и во многое другое. Для бизнес-лидеров, стремящихся оставаться впереди в бизнес-среде, понимание и стратегическое внедрение агентного ИИ имеет решающее значение.