30 ноября 2022 года выпуск Openai о популяризировании Generative AI и спровоцировал атмосферу энтузиазма. Сегодня мы видим эхо этого волнения в другой связанной области с ростом агентского ИИ. Хотя это не встретило ту же ажиотаж, агент AI может быть еще более мощным явлением.
Некоторые считают агент AI как третий этап из пяти этапов развития ИИ, зажатый между разговорными и рассуждениями в качестве этапов один и два, а также инновационные и организационные ИИ в качестве этапов четырех и пяти.
Посмотрел другой способ, генеративный ИИ изменил то, как мы создаем контент, но реальным волнением, окружающим агент, является его способность автоматизировать сложные задачи обработки посредством способности множества агентов автономно изучать, адаптировать и принимать решения для ускорения и автоматизации решений и решение проблем.
По своей сути агент AI воплощает в себе возможность действовать в рамках окружающей среды и получать обратную связь — фундаментальные свойства агента. Это достигается за счет использования крупных языковых моделей (LLMS) в качестве мощных двигателей рассуждений, которые могут отправлять команды существующим инструментам с помощью API, позволяя агентскому ИИ выполнять действия и учиться через пробные и ошибки. В отличие от традиционного обучения подкреплению, которое начинается с нуля без предварительных знаний или рассуждений, агент AI может обойти большую часть обширной фазы обучения из -за его неотъемлемых способностей. Когда задачи становятся сложными, множественные LLM могут сотрудничать как специализированные агенты в ролевой динамике, улучшая рассуждения и приводящие к более точным решениям.
Долгосрочные воздействия агентского ИИ более широко и значительнее, чем воздействие генеративного ИИ. В совокупности они создают сложные системы с огромным потенциалом для эффективности, точного анализа информации и более интеллектуального принятия решений. Представьте себе, что используете агент AI для принятия быстрых, проверенных решений, а затем использует свой LLM для эффективного объяснения и передачи этих результатов партнерам, заинтересованным сторонам и сотрудникам.
Агент ИИ пойдет везде
Агент АИ преобразует бизнес -операции, автономно принимая решения и предпринимая действия по различным приложениям.
Агент AI — это больше, чем просто инструмент для автоматизации повторяющихся задач. Он разблокирует новые возможности для инноваций и творчества. Благодаря тому, что оперативное бремя дает возможность сотрудникам сосредоточиться на стратегическом решении проблем, внедрении инноваций и предоставлении исключительного опыта клиентов. Основным примером является Codevista Liby FPT, платформа с AI, которая повышает производительность разработки программного обеспечения на 48%. Он предоставляет интеллектуальные предложения кода, определяет шаблоны и повышает стандарты кодирования, предоставляя разработчикам возможность работать умнее и быстрее обеспечивать результаты.
Его обработка обширных наборов данных в реальном времени дает действенную информацию быстрее, чем любая человеческая команда. Он оптимизирует критические функции, такие как стратегии ценообразования, управление запасами, логистика цепочки поставок и взаимодействие, ориентированные на клиента с непревзойденной точностью.
Это влияние уже очевидно в разных отраслях. Например, FPT недавно сотрудничал с немецким производителем химикатов для создания многоагентных решений, которые автоматизировали несколько процессов в их бизнесе. Например, агенты AI автоматизируют разрешение билета ИТ, обрабатывая более 1000 билетов в день и сокращают время отклика. Эти агенты трансформировали управление цепочками поставок, сократив время отклика заказа на поставку с недель до минут. Он также оптимизирует процесс HR для адаптации и других задач администратора и поддерживает поиск и процесс данных, ускоряя сроки утверждения и разрешения. Кроме того, это агентское решение с несколькими AI помогло японской многонациональной корпорации автоматизировать анализ данных, извлекать действенную информацию и обеспечить бесшовную межкультурную коммуникацию посредством автоматизированного языкового перевода, стимулирования стратегического роста и информированного принятия решений.
Трансформационная мощность агента AI выходит за рамки бэкэнд -операций в критическую линию защиты. Он обнаруживает риски, реагирует мгновенно и автоматизирует восстановление для защиты данных и минимизации времени простоя. Он также прогнозирует сбои, снижает затраты на техническое обслуживание, повышает время безотказной работы и продлевает срок службы активов для отраслей, связанных с оборудованием. Таким образом, агент AI изменяет предприятия, чтобы быть умнее, быстрее и более устойчивым.
Возможно, более уместный вопрос, чем «что может сделать агент Ай?» «Что это не может сделать?» Действительно, как и в случае с ИИ, это менее хорошо подходит для задач, требующих человеческого сочувствия, творчества, физического ловкости и сложных этических суждений. Тем не менее, приложения, которые мы видим, даже вскоре, являются огромными.
Что будет дальше?
Агент ИИ готов революционизировать цифровую сферу, обменивая данные, дополняя человеческий интеллект и автоматизируя все более сложные задачи. Первоначально он преуспеет в цифровых средах, используя свои возможности рассуждений для обработки сложных операций. Со временем агент AI постепенно переходит в физический мир, расширяя возможности робототехники для вынесения здравых суждений и эффективно работать в сложных физических условиях.
Агент, поддерживающий инфраструктуру, будет развиваться в двух направлениях. С одной стороны, он будет увеличиваться, потребляя существенные ресурсы графических процессоров для управления обширными вычислениями и обработкой данных. С другой стороны, он станет более специализированным и эффективным, что позволит Lean Models со специфичными для домена знания для работы на более мелких устройствах. Оптимизация аппаратного обеспечения низкого уровня, в том числе специфичный для искусственного интеллекта кремний, предназначенный для уникальных вычислительных требований агента, будет иметь решающее значение для ускорения его разработки и обеспечения крупномасштабного развертывания. Кроме того, достижения в области технологий и взаимодействия в памяти будут поддерживать массовые потребности в обработке данных и коммуникации агентских систем ИИ, обеспечивая оптимальную производительность на различных платформах.
Также важно понимать, что агент AI имеет долгий путь, чтобы отшлифовать грубые края, которые неизбежно сопровождают любую новую технологию. Улучшение агентского ИИ требует решения знакомых этических проблем, таких как смягчение смещения, прозрачность и конфиденциальность. Технические достижения в алгоритмах обучения, восприятии и оборудовании будут иметь решающее значение. Кроме того, важно способствовать эффективному сотрудничеству человека-AI, включая увеличение умений и непрерывное обучение. Сочетая эти элементы, мы можем доверять безопасному и полезному использованию агентского ИИ.
Укрепление доверия к агентскому ИИ имеет решающее значение. Прозрачность, надежная безопасность, надзор за человеком и расширение прав и возможностей пользователей являются ключевыми. Объясняемый ИИ (где неспециалисты могут понять, что делает ИИ), прозрачные методы данных и сильная кибербезопасность имеют важное значение. Расстанавливая приоритеты в этих аспектах, мы можем использовать силу агентского ИИ ответственно и этично.
Ожидайте сюрпризов …
ИИ быстро развивается через пять уровней ИИ, и одним из наиболее интригующих аспектов агентского ИИ является его потенциал для возникающего поведения. По мере того, как системы ИИ становятся более сложными, они могут проявлять неожиданное поведение. Это вызывает обеспокоенность по поводу контроля и безопасности, что делает понимание и управление возникающим поведением значительной проблемой в развитии ИИ.
Также важно рассмотреть некоторые из более прозаических проблем внедрения бизнеса агентского ИИ. Развертывание его не будет бесплатным, и ранние пользователи могут рассчитывать на то, что они будут оправдать крупные счета, поскольку они создают необходимую инфраструктуру и модели поезда.
Наконец, хотя мы исследовали потенциал и проблемы агентского ИИ, важно признать, что это быстро развивающееся поле со многими неизвестными. По мере продвижения ИИ мы можем столкнуться с непредвиденными этическими дилеммами и социальными последствиями. Как и в случае с любой новой и быстро движущейся технологией, будет необходима тщательная способность осматриваться за угол и предвидеть проблемы и возможности. Но также важно признать, что возможности перед нами являются реальным и заслуживают внимания и действия.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Доктор Фонг Нгуен в настоящее время является главным офицером искусственного интеллекта в FPT Software, возглавляя центр передового опыта в генеративном ИИ. Подробнее от доктора Фонга Нгуена
