AI عامل توضیح داد: از مفاهیم اساسی گرفته تا تصمیم گیری خودمختار (سؤالات متداول)

در یک عامل سیستم به فن آوری هوش مصنوعی که قادر به تصمیم گیری های مستقل و انجام اقدامات مستقل و بدون نظارت مداوم انسانی است ، اشاره دارد. برخلاف سنتی ابزارهای هوش مصنوعی این به دنبال دستورالعمل های ثابت یا تکیه بر ورودی انسان در هر مرحله ، AI عامل می تواند به طور مستقل استدلال ، برنامه ریزی و سازگار در زمان واقعی برای دستیابی به اهداف خاص¹بشر
این سیستم ها از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین و تکنیک های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تفسیر داده ها ، ارزیابی گزینه ها و اجرای اقدامات تراز شده با اهداف از پیش تعریف شده استفاده می کنند²بشر

سیستم های AI تولیدی ، مانند گودال، در درجه اول برای تولید محتوا بر اساس اعلان های کاربر طراحی شده اند. آنها به شدت به ورودی انسان متکی هستند و نمی توانند به طور مستقل اهداف را دنبال کنند یا تصمیمات خودمختار را بگیرند³بشر
در مقابل ، یک عامل سیستم ها به طور فعال اهداف خود را تعیین می کنند و به طور مستقل بر روی آنها عمل می کنند. آنها نیازی به اعلان های مداوم انسانی ندارند. در عوض ، آنها به طور مستقل موقعیت ها را تجزیه و تحلیل می کنند و اقدامات خود را در زمان واقعی برای دستیابی به نتایج مطلوب تطبیق می دهند⁴بشر

نه ، Chatgpt یک عامل عامل نیست. با وجود قابلیت های مکالمه چشمگیر ، ChatGPT فاقد توانایی تنظیم خودمختار اهداف یا سازگاری پویا و بدون ورودی کاربر است³بشر در عوض ، آن را به عنوان یک مولد طبقه بندی می کند مدل زبان بزرگ (LLM).

تمایز اصلی بین AI عامل و غیر عامل در استقلال نهفته است. سیستم های AI عامل به طور مستقل زمینه ها را تجزیه و تحلیل می کنند ، تصمیم می گیرند و بدون نظارت مداوم انسانی اقدام می کنند. سیستم های غیر آژانس از دستورالعمل های از پیش تعریف شده پیروی می کنند یا برای عملکرد مؤثر نیاز به تعامل مداوم انسان دارند²بشر

سیستم های هوش مصنوعی معمولاً به چهار نوع طبقه بندی می شوند⁴:
– هوش مصنوعی واکنشی: سیستم هایی که مستقیماً به ورودی های بدون حافظه یا متن گذشته پاسخ می دهند (به عنوان مثال ، نرم افزار بازی شطرنج).
– AI حافظه محدود: سیستم هایی که قادر به استفاده از تجربیات گذشته یا داده ها برای تصمیمات فعلی هستند (به عنوان مثال ، وسایل نقلیه خودمختار).
– نظریه ذهن هوش مصنوعی: سیستم های فرضی آینده که احساسات و اهداف را درک می کنند.
– هوش مصنوعی خودآگاه: سیستم های فرضی با آگاهی و خودآگاهی (هنوز علمی تحقق نیافته است).
– AI عامل به دلیل توانایی یادگیری از تعامل گذشته و تطبیق خودمختار ، به طور کلی در رده حافظه محدود قرار می گیرد.

Forethought در حال حاضر به عنوان یک رهبر در راه حل های AI عامل ، به ویژه در اتوماسیون خدمات به مشتری شناخته می شود. از دسامبر سال 2024 ، فرآیندهای پیش بینی بیش از یک میلیارد تعامل ماهانه مشتری با استفاده از فناوری عامل⁵بشر

در هسته خود ، Aticic AI چندین ویژگی اصلی را با هم ترکیب می کند⁶:
– خودمانی: تصمیم گیری مستقل و بدون نظارت مداوم انسان.
– رفتار هدف گرا: اهداف به وضوح تعریف شده اقدامات خودمختار را راهنمایی می کند.
– سازگاری: امکان یادگیری از تعامل و تنظیم استراتژی ها بر این اساس.
– همکاری: تعامل مؤثر با انسان یا سیستم های دیگر.
– آگاهی از محیط زیست: امکان درک محیط از طریق داده های چند حالته (متنی ، بصری ، صوتی).

AI عامل به دلیل استقلال و پیچیدگی آن ، خطرات مختلفی را ایجاد می کند:
– سوء استفاده از ارزش های انسانی باعث عواقب ناخواسته می شود.
– از دست دادن احتمالی کنترل منجر به رفتارهای غیرقابل پیش بینی.
– نگرانی های اخلاقی مربوط به پاسخگویی ، نقض حریم خصوصی یا تعصب.
– تهدیدهای امنیتی مانند استفاده مخرب در حملات سایبری یا کمپین های ضد اطلاعات.
-اختلالات اقتصادی ناشی از جابجایی شغلی مربوط به اتوماسیون⁷بشر
– چارچوب های اخلاقی قوی و مکانیسم های حاکمیتی برای کاهش موثر این خطرات ضروری است.

پیشرفت فراتر از هوش مصنوعی عامل می تواند شامل سیستم های خودمختار حتی پیشرفته تر باشد که بتوانند استدلال تعمیم یافته در چندین حوزه داشته باشند. تحولات آینده ممکن است شامل مدل های Hybrid-AI باشد که قضاوت مانند انسان را با قابلیت های تصمیم گیری خودمختار ادغام می کنند⁶بشر

کارشناسان پیشرو در شکل گیری دستورالعمل های اخلاقی پیرامون فن آوری های خودمختار شامل Merve Hickok ، بنیانگذار Aiethicist.org است. Hickok در سطح جهانی به دلیل کار خود در زمینه استفاده مسئول از فناوری های هوش مصنوعی شناخته شده است⁷بشر

مثالهای عملی شامل بستر تجربه مشتری Forethought است که به طور مستقل تعامل پیچیده مشتری را کنترل می کند. مثال دیگر راه حل های مدیریت زنجیره تأمین خودمختار است که به صورت پویا عملیات را بر اساس تجزیه و تحلیل داده های زمان واقعی تنظیم می کنند^5،6بشر

فناوری عامل برای سناریوهای مربوط به گردش کار پیچیده ای که نیاز به تصمیم گیری مستقل و بدون نظارت مداوم دارند ، مناسب است-از جمله بهینه سازی مدیریت زنجیره تأمین یا راه حل های پشتیبانی مشتری فعال⁶بشر

بله – هوش مصنوعی آژانس واقعی و در حال حاضر به طور فعال در صنایعی مانند اتوماسیون خدمات مشتری و مدیریت زنجیره تأمین مستقر شده است. شرکت هایی مانند Forethought اجرای عملی را در مقیاس نشان داده اند⁵بشر

برای ایجاد تخصص در توسعه AI عامل:
– با درک مدلهای تولیدی بنیادی شروع کنید.
– اصول اولیه برنامه نویسی پایتون را برای ساختن برنامه های کاربردی ساده بیاموزید.
– معماری مدل های بزرگ زبان (LLMS) را مطالعه کنید.
– تکنیک های مهندسی سریع برای تعامل مؤثر با عوامل خودمختار⁷بشر