عامل هوش مصنوعی
سیر تکامل از دستیاران هوش مصنوعی به عاملهای هوش مصنوعی
«عامل هوش مصنوعی» یا AI Agent به سیستم یا برنامهای گفته میشود که میتواند بهصورت خودکار و هوشمندانه یک کار را انجام دهد، تصمیم بگیرد، از محیط خود یاد بگیرد و برای رسیدن به یک هدف مشخص اقدام کند.
به زبان سادهتر:
عامل هوش مصنوعی مثل یک کارمند دیجیتال است که میتواند وظایفی را خودش بفهمد، برنامهریزی کند و انجام دهد.
در ابتدا فرق دستیار هوش مصنوعی و عامل هوش مصنوعی را توضیح می دهیم و سپس به ادامه مطلب می پردازیم.
یک ابزار کمکی هوشمند که فقط زمانی کاری انجام میدهد که تو از آن درخواست کنی. معمولاً کارش تکمرحلهای است.
مثالها:
-
ChatGPT که ازش سؤال میپرسی
-
یک دستیار نوشتاری
-
یک چتبات ساده پاسخگو
-
مترجم هوش مصنوعی
ویژگیها:
-
همیشه منتظر دستور کاربر است
-
خیلی خودمختار نیست
-
کاری را خودش آغاز نمیکند
-
معمولاً کارهای مشخص و کوتاه انجام میدهد
یک سیستم خودکار و چندمرحلهای که میتواند:
-
خودش تصمیم بگیرد
-
برنامهریزی کند
-
ابزارهای مختلف را استفاده کند
-
چند کار را پشت سر هم انجام دهد
-
نتیجه را بررسی کند
-
در صورت شکست، راه دیگری را امتحان کند
در چند هفته گذشته، عوامل هوش مصنوعی تیترهای زیادی را به خود اختصاص دادهاند، اما دقیقاً عامل های هوش مصنوعی چه هستند و چگونه باید در مورد آنها فکر کنیم؟ برای شروع، بهتر است به دستیاران هوش مصنوعی برگردیم، که قبل از ظهور عوامل هوش مصنوعی بسیار محبوب بودند. بیایید به بررسی ارتقاءهایی بپردازیم که دستیاران هوش مصنوعی را به عوامل هوش مصنوعی امروزی تبدیل کردند.
وقتی ChatGPT در سال ۲۰۲۲ راهاندازی شد، دنیا را طوفانی کرد. سبک محاورهای، توانایی درک قصد کاربر و خروجیهای خلاقانه آن انقلابی بودند. با این حال، محدودیتهای واضحی در این چارچوب دستیار هوش مصنوعی اولیه وجود داشت که از آن زمان تاکنون برطرف شدهاند و ما را به سمت توسعه عاملهای هوش مصنوعی سوق دادهاند.
یکی از اولین پیشرفتها، گنجاندن دستورالعملها و مسیرهای بهتر برای دستیاران هوش مصنوعی بود. این فرآیند که به عنوان مهندسی سریع یا دستورالعملهای سفارشی شناخته میشود، شامل شفافسازی در مورد انتظارات ما از این دستیاران هوش مصنوعی، از جمله شخصیتهایی که باید به خود بگیرند و رفتارهایی که باید از آنها اجتناب کنند، میشود.
اسناد مرجع
یکی دیگر از پیشرفتهای قابل توجه، توانمندسازی دستیاران هوش مصنوعی برای ارجاع اسناد قبل از پاسخ به کاربر بود. در ابتدا، دستیاران هوش مصنوعی میتوانستند با اطمینان خروجیهای نادرستی تولید کنند و فاقد دانش تخصصی در حوزه یا شرکت بودند. اکنون، با دسترسی به منابع، میتوانند اطلاعات مرتبط را در پاسخهای خود بگنجانند، خطاها را کاهش دهند و تخصص در زمینههای خاص را افزایش دهند.
ادغام جستجو
در ابتدا، ChatGPT در مجموعه دادههای آموزشی خود دارای شکافی بود، به این معنی که نمیتوانست اطلاعاتی در مورد رویدادهای اخیر ارائه دهد. با ادغام قابلیتهای جستجو، دستیاران هوش مصنوعی اکنون میتوانند اطلاعات فعلی را جستجو و ترکیب کنند و از مرتبط و بهروز ماندن آنها اطمینان حاصل کنند.
یکپارچه سازی ابزار
دستیاران هوش مصنوعی همچنین به ابزارهایی مانند ماشین حساب و محیطهای برنامهنویسی دسترسی پیدا کردهاند. مدلهای زبانی بزرگ ذاتاً مبتنی بر متن هستند، بنابراین اضافه کردن موتورهای ریاضی مانند ولفرام آلفا یا محیطهای محاسباتی اختصاصی به آنها اجازه میدهد تا وظایف پیچیده را به طور مؤثرتری انجام دهند.
استدلال و برنامهریزی بهبود یافته
با استفاده از تکنیکهای پیشرفته مهندسی سریع و هماهنگسازی، دستیاران هوش مصنوعی اکنون میتوانند مراحلی را برای حل مشکلات پیچیدهتر از قبل برنامهریزی کنند. آنها همچنین قابلیتهای عیبیابی پیشرفتهای دارند که به آنها امکان میدهد پروژههای پیچیدهتر را به طور یکپارچه مدیریت کنند.
قابلیت های اقدام
یک ارتقاء عمده، توانایی دستیاران هوش مصنوعی برای تعامل با سیستمهای خارجی است. آنها اکنون میتوانند دادهها را از سیستمهای تجاری دریافت کرده و وظایف را برای تکمیل به سیستمهای خارجی ارسال کنند و به طور قابل توجهی کاربرد خود را گسترش دهند.
تعاملات چندوجهی
پیشرفتهای اخیر، دستیارهای هوش مصنوعی را قادر ساخته است تا فراتر از متن با کاربران تعامل داشته باشند. کاربران اکنون میتوانند تصاویر را آپلود کنند و به زودی از دوربینها و ویدیوها نیز استفاده کنند که طیف وسیعی از موارد استفاده جدید را ایجاد میکند.
از دستیاران هوش مصنوعی تا عاملان هوش مصنوعی
این پیشرفتها منجر به ایجاد عاملهای هوش مصنوعی شده است که برای رسیدگی به مشکلات پیچیده مجهزتر هستند. آنها میتوانند از قبل برنامهریزی کنند، به طور مؤثر عیبیابی کنند، از ابزارهای پیشرفته استفاده کنند و به روشهای نوآورانه با کاربران تعامل داشته باشند. عاملهای هوش مصنوعی همچنین با ادغام با سایر سیستمها، اقداماتی را در دنیای واقعی انجام میدهند.
علیرغم وعدههایشان، عاملهای هوش مصنوعی چند چالش را ایجاد میکنند:
عملکرد کندتر: به دلیل پیچیدگی عملیات، عاملهای هوش مصنوعی میتوانند کندتر باشند.
هزینههای بالاتر: اجرای عاملهای هوش مصنوعی گران است، چه به دلیل هزینههای هر توکن از ارائه دهندگان شخص ثالث و چه به دلیل نیاز به خوشههای قدرتمند GPU.
افزایش خطر خطاها: پیچیدگی بیشتر، احتمال اشتباهات را افزایش میدهد و نیاز به اعتبارسنجی و نظارت قوی دارد.
جامعه هوش مصنوعی در مورد عاملهای هوش مصنوعی هیجانزده است و بازیگران بزرگی مانند OpenAI و گوگل در حال راهاندازی نسخههای خود هستند. شرکتهایی مانند Ushur در حال توسعه عاملهای هوش مصنوعی متناسب با اتوماسیون تجربه مشتری در صنایع حساسی مانند مراقبتهای بهداشتی، بیمه و خدمات مالی هستند.
