Краткое содержание:
- В отличие от агентов ИИ, которым требуется вмешательство человека, автономные агенты ИИ могут работать без человеческого руководства.
- Автономные агенты ИИ управляют собой, планируя, принимая и выполняя решения без человеческого контроля.
- Беспилотные автомобили Waymo от Google являются одним из лучших примеров физических автономных агентов искусственного интеллекта.
Агенты ИИ — это системы ИИ, управляемые действиями и предназначенные для выполнения действий для пользователя. В настоящее время большинству агентов ИИ требуется человеческий надзор и участие людей в процессе, чтобы гарантировать надежное и безошибочное выполнение задачи. Однако автономные агенты ИИ могут пойти еще дальше и исключить людей из всего процесса. Эти усовершенствованные автономные агенты ИИ могут действовать самостоятельно, без человеческого руководства. В этом руководстве я рассказываю об автономных агентах ИИ и о том, как они работают, а также привожу пример из реальной жизни, уделяя особое внимание их растущей роли в автоматизации сложных процессов.
Что такое автономные агенты ИИ?
Автономные агенты ИИ — это продвинутые системы, управляемые искусственным интеллектом, способные выполнять действия без вмешательства человека. В отличие от агентов ИИ в целом, которые могут нуждаться в человеческом контроле, автономные агенты ИИ, в частности, могут планировать, принимать решения и действовать независимо . По сути, автономные агенты ИИ являются самоуправляемыми и обладают собственной автономией.
Автономные агенты искусственного интеллекта — это высокотехнологичные системы искусственного интеллекта, способные воспринимать окружающую среду с помощью датчиков и данных, создавая таким образом внутреннее представление о мире. Они обладают памятью , то есть эти системы ИИ запоминают прошлую информацию и улучшают свои характеристики с течением времени. Это позволяет им адаптироваться и учиться на прошлом опыте, что делает их более эффективными в достижении своих целей.
Автономные агенты ИИ в первую очередь основаны на моделях и целеустремленны, то есть это модели, предназначенные для достижения определенных целей, но без человеческого контроля. Проще говоря, автономные агенты ИИ действуют практически без человеческого руководства и могут выполнять сложные, многоэтапные задачи, используя собственную способность принимать решения.
Как работают автономные агенты ИИ?
Поскольку автономные агенты ИИ являются самоуправляемыми, инфраструктура очень широка и позволяет справляться с любыми ситуациями. Во-первых, автономные агенты ИИ имеют блок восприятия, который обрабатывает входные данные от датчиков, API или баз данных. Это необходимо для создания внутреннего представления о динамичном мире и его обновления с течением времени, что имеет решающее значение для принятия обоснованных решений.
Кроме того, они используют обученную базу знаний для рассуждений, планирования и принятия решений . Эти сложные системы также осуществляют самоконтроль для обнаружения ошибок и исправления их. В зависимости от задачи, автономные агенты ИИ могут создавать иерархические планы для решения проблем, связанных с неопределенностью . После определения цели выполняются действия и отслеживаются результаты.
Этот цикл повторяется независимо до тех пор, пока не будет достигнута конечная цель. Таким образом, автономные агенты ИИ работают без человеческого контроля, что делает их мощными инструментами в самых разных областях применения.
Реальные примеры автономных агентов ИИ
Чтобы понять работу автономных агентов ИИ, нам необходимо рассмотреть беспилотные автомобили с искусственным интеллектом. Waymo, ранее известный как проект беспилотного автомобиля от Google, представляет собой технологию беспилотного автомобиля, использующую возможности автономных агентов искусственного интеллекта. Автомобили Waymo работают без участия водителей, что делает их первым в мире полностью автономным сервисом по вызову такси.
Автомобили Waymo оснащены усовершенствованной системой восприятия, которая обрабатывает данные с лидара, камер и радаров для создания картины окружающей среды в реальном времени. Используя эти данные, он может определить, когда следует остановиться, ускориться, повернуть руль и многое другое. Все это происходит автономно, от движения в плотном транспортном потоке до смены полосы движения, без человеческого контроля.
Как я уже упоминал выше, автономные агенты ИИ заранее планируют неопределенность, поэтому автомобили Waymo также могут справляться с неожиданными элементами, такими как пешеходы на дороге, внезапные развороты транспортных средств и объезд зон строительства на дороге. Со временем автомобили Waymo учатся на этом опыте и аномалиях и совершенствуются, демонстрируя непрерывное обучение.
Автомобили Waymo работают в реальных условиях, где безопасность пассажиров имеет первостепенное значение. Решения принимаются за миллисекунды , и эти параметры могут быть запрограммированы в систему, а могут и не быть. По данным Google, автомобили Waymo проехали более 25 миллионов миль в автономном режиме в Финиксе, Сан-Франциско, Лос-Анджелесе и Остине.
И знаете что? Количество страховых случаев, связанных с телесными повреждениями, у беспилотных автомобилей Waymo снизилось на 92% по сравнению с автомобилями, управляемыми людьми. Что касается ущерба имуществу, то у автомобилей Waymo количество страховых случаев снизилось на 88% по сравнению с автомобилями, управляемыми людьми.
Это пример физического автономного ИИ-агента, но он может работать и в цифровых средах. Например, автономные агенты ИИ могут управлять крупной ИТ-инфраструктурой, от обнаружения угроз безопасности до поддержания ресурсов для поддержания работы веб-сайта. Его можно использовать в самостоятельной финансовой торговле, в зависимости от вашей толерантности к риску. Независимые цифровые помощники могут планировать встречи и бронировать места — и все это без вмешательства человека.
Комментарии закрыты.