عامل هوش مصنوعی (AI Agent) فراتر از دستورات ساده چت ربات‌های معمولی هوش مصنوعی است. عوامل هوش مصنوعی مشاهده می‌کنند، یاد می‌گیرند و تصمیم‌گیری می‌کنند. شما ممکن است متوجه نباشید اما این سیستم‌های پیشرفته در حال حاضر در پشت صحنه خدمانی کار می‌کنند که شما به صورت روزانه استفاده می‌کنید.
عوامل هوش مصنوعی چیست و چه چیزی آن‌ها را خاص می‌کند؟
عوامل هوش مصنوعی سیستم‌های نرم‌افزاری هستند که قادرند محیط خودشان را درک کنند، تصمیم‌گیری کنند و به طور مستقل دست به اقدام و عمل بزنند. برخلاف برنامه‌های سنتی هوش مصنوعی که روی دستورالعمل‌ها و اعلان‌های ثابت تکیه می‌کنند، عوامل هوش مصنوعی می‌توانند خودشان را تطبیق بدهند و از تجربیات یاد بگیرند و همین نیز آن‌ها را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده و پویا را انجام بدهند.
آنچه که آن‌ها را متمایز می‌کند، استقلال و تطبیق‌پذیری آن‌ها است. به‌عنوان مثال، عوامل هوش مصنوعی مانند Operator شرکت OpenAI می‌تواند زبان طبیعی را درک کنند، وظایفی مانند تنظیم یادآوری یا خرید آنلاین را انجام بدهند و حتی بر اساس تعاملات قبلی، نیازهای کاربر را پیش‌بینی کنند. توانایی آن‌ها برای یادگیری، بهبود خود و همچنین انجام عملیات بدون نظارت مستقیم انسان، آن‌ها را در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی و سلامتی، تدارکات، مالی و خدمات مشتری ضروری می‌کند.
عامل هوش مصنوعی چطور کار می‌کند؟
هسته اصلی هر عامل هوش مصنوعی یک LLM (مدل زبان بزرگ) است. این به آن‌ها اجازه می‌دهد تا دستورالعمل‌ها و ورودی‌های شما را از طریق زبان عادی انسان درک کنند. چیزی که عامل‌های هوش مصنوعی را از چت بات‌های معمولی شما متمایز می‌کند، توانایی آن‌ها برای فکر کردن، یادگیری از تجربیات و همچنین تعامل با دنیای واقعی همانند یک عامل انسانی است.
توجه داشته باشید که عوامل هوش مصنوعی شناختی شبیه به انسان ندارند. با این حال، آن‌ها می‌توانند الگوریتم و پارامترهای یادگیری ماشینی خودشان را تطبیق بدهند تا بازتابی از اطلاعاتی باشند که به آن‌ها داده شده است. این قابلیت خودمختار از فرایندی ناشی می‌شود که آن‌ها هنگام حل یک مسئله تحت آن قرار می‌گیرند. این فرایند نیز به چهار مرحله تقسیم می‌شود:
۱. ادراک: عوامل هوش مصنوعی، داده را با استفاده از سنسورها، APIها یا حتی سایر روش‌های ورودی از محیط اطراف خود جمع‌آوری می‌کنند. به‌عنوان مثال، یک دستیار صوتی دستورات گفتاری را پردازش می‌کند و این در حالی است که یک جاروبرقی رباتیک از دوربین‌ها برای ترسیم محیط خود استفاده می‌کند.
۲. تصمیم‌گیری: آن‌ها داده‌ها را با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های خود تحلیل می‌کنند تا اقدامات محتمل را ارزیابی کنند. به‌عنوان مثال، یک چت بات بهترین پاسخ را بر اساس نیت شناسایی شده کاربر تعیین می‌کند.
۳. یادگیری: عوامل هوش مصنوعی در طول زمان از طریق تکنیک‌های یادگیری ماشینی عملکرد خودشان را بهبود می‌بخشند. هنگانی که یک مشکل شناسایی شود، عامل هوش مصنوعی تحت حلقه بازخورد قرار می‌گیرد که در آن، به طور مداوم از اشتباهات احتمالی مطلع می‌شود تا اینکه مشکل را حل کند.
۴. اقدام: پس از تصمیم‌گیری، عوامل هوش مصنوعی اقداماتی را اجرا می‌کنند. در سیستم‌های فیزیکی مانند هواپیماهای بدون سرنشین، این کار شامل حرکت در فضا است و این در حالی است که در سیستم‌های دیجیتالی، این ممکن است به معنای به‌روزرسانی یک پایگاه داده یا پاسخ به یک درخواست باشد.
انواع عوامل هوش مصنوعی و کاربردهای آن‌ها
عوامل هوش مصنوعی در اشکال مختلفی وجود دارند که هر کدام برای عملکردهای خاصی طراحی شدند. بسته به اینکه چه نوع مشکلی را باید حل کنید، نوع مناسب از عامل هوش مصنوعی نتایج بهتری به همراه خواهد داشت و همچنین در زمان و منابع محاسباتی صرفه‌جویی می‌کند. عوامل هوش مصنوعی را می‌توان به پنج شکل مختلف طبقه‌بندی کرد:
عوامل بازتابی ساده: این عوامل هوش مصنوعی فقط بر اساس قوانین از پیش تعریف شده و محرک‌های فوری عمل می‌کنند. به‌عنوان مثال، ترموستات‌هایی که دما را بر اساس فضای اتاق تنظیم می‌کنند.
عوامل بازتابی مبتنی بر مدل: این عوامل از مدل‌های داخلی برای بررسی اقدامات گذشته و پیش‌بینی وضعیت‌های آینده استفاده می‌کنند. ویژگی نقشه‌برداری یک جاروبرقی رباتی یکی از راه‌های استفاده از این نوع عامل هوش مصنوعی است.
عوامل مبتنی بر هدف: این یک نوع پیچیده‌تر از عامل هوش مصنوعی است که از تعاملات با محیط و تجربیاتش یاد می‌گیرد. این نوع از هوش مصنوعی انواع مختلفی از ورودی‌ها را دریافت می‌کند و اقدامات مختلفی را بر اساس موقعیت در نظر می‌گیرد. این عوامل هوش مصنوعی اغلب در وسایل نقلیه خودران برای حرکت در جاده‌ها، اجتناب از موانع و دنبال کردن قوانین راهنمایی و رانندگی استفاده می‌شوند.
عوامل مبتنی بر سود: این عوامل هوش مصنوعی، اقدامات را بر اساس یک تابع سودمند ارزیابی و بهینه سازی می‌کنند و برای بهترین نتیجه، همه چیز را متعادل می‌کنند. برخلاف عوامل مبتنی بر هدف، این عوامل هوش مصنوعی مبادلات احتمالی هر عمل را در نظر می‌گیرند و مشخص می‌کنند که آیا یک اقدام ارزش انجام دادن را دارد یا خیر. خدمات معاملات مالی مبتنی بر هوش مصنوعی اغلب از این عوامل استفاده می‌کنند.
سیستم‌های چند عاملی (MAS): این سیستم‌ها شامل چندین عامل هوش مصنوعی هستند که با هم کار می‌کنند تا مسائل را حل یا به اهداف مشترک دست پیدا کنند. هر عامل هوش مصنوعی در سیستم برای رسیدگی به وظایف خاص طراحی شده اما آن‌ها با هم کار می‌کنند تا بتوانند چالش‌های پیچیده‌ای را برطرف کنند که یک عامل به تنهایی و به شکلی مؤثر نمی‌تواند به آن بپردازد. سیستم‌های چند عاملی به طور گسترده در سیستم‌های چراغ راهنمایی هوشمند برای بهینه‌سازی جریان ترافیک با مشاهده آن، یادگیری الگوهای خاص و سپس کنترل ترافیک با زمان‌بندی صحیح چراغ‌های راهنمایی بر اساس تغییر جریان وسایل نقلیه و عابران پیاده استفاده می‌شود.
