Искусственный интеллект: Решения для бизнеса
Искусственный интеллект (ИИ) прошел путь от простых систем, основанных на правилах, до сложных автономных сущностей, выполняющих комплексные задачи. В этой статье рассматриваются два термина: ИИ-агенты и агентный ИИ, которые представляют разные подходы к созданию интеллектуальных систем.
Определения и основные концепции
ИИ-агенты
ИИ-агент — это автономная программная сущность, которая воспринимает окружающую среду, принимает решения и действует для достижения конкретных целей. ИИ-агенты имеют фиксированную область применения, где люди определяют высокоуровневые цели, а агенты выбирают лучшие действия в этих рамках.
Агентный ИИ
Агентный ИИ — это новая парадигма, где ИИ-системы обладают высокой степенью автономии и адаптивности. Они могут автономно планировать и выполнять многослойные задачи, а также постоянно учиться на основе обратной связи. Это позволяет агентному ИИ справляться с комплексными задачами с минимальным вмешательством человека.
Ключевые технические отличия
Автономия и выполнение целей
Традиционные ИИ-агенты ограничены узкими заранее определенными рамками и требуют человеческого ввода для более сложных решений. Агентный ИИ расширяет эти границы, акцентируя внимание на широкой автономии и способности интерпретировать высокоуровневые цели.
Адаптивность и обучение
Многие ИИ-агенты обучаются с использованием статических методов, тогда как агентный ИИ строится на основе непрерывного обучения, что позволяет им адаптироваться к изменениям в реальном времени.
Принятие решений и рассуждение
Традиционные ИИ-агенты часто полагаются на фиксированные политики принятия решений, тогда как агентный ИИ использует продвинутые техники рассуждения, позволяя справляться с комплексными задачами.
Архитектуры и технологии
Архитектура ИИ-агента
Основная архитектура ИИ-агента состоит из модуля восприятия, модуля принятия решений и актуаторов, которые выполняют действия в окружающей среде.
Архитектура агентного ИИ
Агентный ИИ включает в себя когнитивный оркестратор, динамическое использование инструментов, память и контекст, а также планирование и мета-рассуждение.
Реальные применения
Робототехника и автономные транспортные средства
Агентный ИИ позволяет роботам адаптироваться к изменяющимся условиям в реальном времени, что значительно расширяет их возможности по сравнению с традиционными ИИ-агентами.
Финансы и торговля
Агентный ИИ в финансовом секторе может автономно настраивать свои стратегии в зависимости от актуальных новостей и экономических индикаторов.
Здравоохранение
Агентный ИИ может управлять планом лечения пациента, обеспечивая персонализированный подход на основе данных в реальном времени.
Разработка ПО и ИТ-операции
Агентный ИИ может автономно генерировать код, отлаживать проблемы и развертывать приложения, что повышает надежность систем.
Мультиагентные системы и сотрудничество человека с ИИ
Мультиагентные системы
Агентный ИИ позволяет динамически координировать несколько подагентов для более эффективного решения сложных задач.
Сотрудничество человека с ИИ
Агентный ИИ может выполнять рутинные задачи, позволяя людям сосредоточиться на стратегическом принятии решений.
Заключение
Хотя ИИ-агенты и агентный ИИ имеют общую концепцию автономных систем, их различия значительны. Агентный ИИ спроектирован для высокой автономии и адаптивности, что открывает новые горизонты в различных отраслях.
Изучите, как технологии ИИ могут трансформировать ваш подход к работе. Определите процессы, которые можно автоматизировать, и выберите инструменты, соответствующие вашим целям. Начните с небольшого проекта и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе. Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
