Чему Roomba может научить нас о грядущей волне агентов искусственного интеллекта

Как опытный технический специалист с многолетним опытом работы за плечами, я должен сказать, что появление агентов искусственного интеллекта — это не что иное, как ошеломляющее явление! Как будто мы наконец-то попали в мир научной фантастики, где наши цифровые помощники не просто отвечают на вопросы, но и активно участвуют в задачах, которые когда-то были исключительно человеческими.

Взаимодействие с чат-ботами с искусственным интеллектом, такими как ChatGPT, часто бывает интересным, а иногда и полезным, но истинный потенциал искусственного интеллекта в нашей повседневной жизни превосходит простые ответы на запросы: вместо этого агенты искусственного интеллекта берут на себя задачи за вас.

Ведущие технологические компании, такие как OpenAI, Microsoft, Google и Salesforce, сейчас работают или обнародовали планы по созданию агентов ИИ. Они утверждают, что эти достижения повысят беспрецедентную эффективность технической и административной работы систем здравоохранения, робототехники, игровой индустрии и различных других предприятий за счет оптимизации их операций.

Помощников искусственного интеллекта можно обучить отвечать на обычные запросы по электронной почте. Более сложные способны организовать перелеты и проживание для дальних деловых поездок. Google недавно продемонстрировал журналистам Project Mariner, расширение браузера Chrome, которое предназначено для понимания как текстового, так и визуального контента на вашем экране.

В этой демонстрации агент помогал планировать питание, помещая нужные товары в виртуальную корзину на веб-сайте супермаркета. Если конкретные ингредиенты были недоступны, компания находила подходящие альтернативы. Хотя человеку необходимо совершить покупку, агенту можно поручить выполнить все необходимые действия до этого момента.

По сути, вы можете считать себя своего рода агентом. Вы ежедневно взаимодействуете с окружающей средой, реагируя на виды, звуки и ощущения. Но что означает агент ИИ? С точки зрения ученого-компьютерщика, агенты ИИ — это продвинутые инструменты, предназначенные для подробного изучения конкретной среды. При минимальном руководстве со стороны человека эти агенты могут решать проблемы или выполнять конкретные задачи в этой среде.

Правила и цели

Как заядлый геймер, погруженный в свой виртуальный мир, я понимаю роль умного термостата. Я не продвинутый ИИ, а скорее персонаж с ограниченным восприятием. Мои чувства ограничиваются чтением температуры по термометру. Когда температура в комнате падает ниже определенной точки, я начинаю действовать, увеличивая температуру, как опытный геймер, настраивающий настройки для оптимальной производительности.

Как геймер, я бы сказал: когда-то мой цифровой аналог напоминал сегодняшних агентов искусственного интеллекта — Roomba. Этот маленький приятель-робот изучил планировку и уровень загрязнения моей игровой комнаты с ковровым покрытием, точно так же, как я помню карты в моих любимых играх. Через некоторое время на основе этих данных он начнет действовать, и мое игровое пространство мгновенно засияет чистотой!

Умный термостат — пример того, что исследователи ИИ называют простым рефлекторным агентом. Он принимает решения, но эти решения просты и основаны только на том, что агент воспринимает в данный момент. Робот-пылесос — это целенаправленный агент с единственной целью: очистить весь пол, к которому он может получить доступ. Решения, которые он принимает – когда повернуть, когда поднять или опустить щетки, когда вернуться на базу для зарядки – все служат этой цели.

Целенаправленная организация становится успешной только тогда, когда ей удается достичь своей цели, независимо от используемых методов. Существует множество стратегий достижения целей, хотя некоторые из них могут быть более или менее приемлемыми в зависимости от различных факторов.

Как преданный поклонник, я хотел бы подчеркнуть интригующий аспект современных агентов ИИ: они в первую очередь ориентированы на полезность. Это означает, что они отдают приоритет поиску наиболее эффективных способов достижения своих целей. Они тщательно оценивают плюсы и минусы каждой потенциальной стратегии, прежде чем сделать шаг. Их отличает способность преодолевать противоречивые цели и определять, какая из них имеет больший вес. Они превосходят простых агентов, основанных на целях, поскольку при выборе действий учитывают уникальные вкусы своих пользователей, что делает их более адаптируемыми и удобными для пользователя.

Принятие решений, действие

Технологические компании, использующие термин «агенты ИИ», не просто обсуждают чат-ботов или продвинутые языковые модели, такие как ChatGPT. Хотя чат-боты поддержки веб-сайтов действительно являются агентами искусственного интеллекта, их возможности весьма ограничены по сравнению с более широкой концепцией. Эти агенты чат-ботов могут понимать слова, набираемые пользователем, но они способны отвечать только текстовыми сообщениями, предназначенными для предоставления полезной или точной информации. Их действия и понимание значительно более ограничены, чем то, что обычно понимают под агентом ИИ.

Агенты ИИ, упомянутые компаниями, занимающимися ИИ, представляют собой существенные улучшения по сравнению с такими моделями, как ChatGPT, поскольку они обладают уникальной способностью выполнять задачи от имени частных лиц и предприятий, которые их используют.

По данным OpenAI, ожидается, что агенты ИИ будут использоваться как автономные инструменты, работающие без присмотра в течение длительных периодов времени, от дней до недель, без необходимости какого-либо надзора или проверки их производительности или результатов. Ученые из OpenAI и Google DeepMind считают, что эти агенты представляют собой значительный шаг на пути к общему искусственному интеллекту, или «сильному» ИИ – продвинутой форме ИИ, которая превосходит человеческие способности во многих областях и задачах.

Современные системы искусственного интеллекта, которые обычно используются сегодня, называются «узким» или «ограниченным» искусственным интеллектом. Например, ИИ может преуспеть в игре в шахматы, но потерпеть неудачу в шашках, потому что его способности не меняются между играми. Однако система общего искусственного интеллекта (AGI) будет иметь возможность адаптировать и применять навыки, полученные в одной области, к другой, даже если она раньше не сталкивалась с этой новой областью.

Стоит ли рисковать?

Вероятно ли, что агенты искусственного интеллекта смогут существенно изменить то, как люди выполняют свою работу? Это зависит от того, смогут ли технологические компании продемонстрировать, что эти агенты не только способны выполнять поставленные задачи, но и могут адаптироваться для решения непредвиденных трудностей и препятствий по мере их возникновения.

На внедрение агентов ИИ будет влиять уровень комфорта людей при предоставлении им доступа к частной информации, такой как история посещений веб-страниц, электронная почта, календари и другие соответствующие приложения или системы. По мере того, как использование этих инструментов будет расширяться, людям будет важно решить, какой частью своих данных они готовы с ними поделиться.

Обнаружение уязвимостей в инфраструктуре безопасности ИИ может привести к неправомерному использованию конфиденциальных данных о вашей личной жизни и финансовом положении. Согласны ли вы с такими потенциальными рисками, учитывая, что агенты ИИ могут помочь облегчить часть вашей рабочей нагрузки?

Когда агенты ИИ выбирают далеко не идеальный вариант или тот, с которым их пользователи могут не согласиться, они предназначены для того, чтобы информировать и вовлекать людей. Это достигается за счет того, что разработчики гарантируют, что люди смогут просмотреть работу ИИ до принятия важных решений. Например, в случае с Project Mariner Google не позволяет агенту совершить окончательную покупку или согласиться с условиями обслуживания веб-сайта. Поддерживая ваше участие, эти системы дают вам возможность отклонить любые действия агента, которые вы считаете неподходящими.

Как и любая система искусственного интеллекта, агент ИИ может проявлять предвзятость. Эти отклонения могут возникать из-за данных, использованных для первоначального обучения, основного алгоритма или способа применения выходных данных. Включение человеческого надзора является одним из подходов к минимизации предвзятости, поскольку оно гарантирует, что решения тщательно изучаются людьми до их исполнения.

Решения этих вопросов могут существенно повлиять на уровень популярности агентов ИИ, в зависимости от того, насколько корпорации ИИ смогут усовершенствовать свои агенты по мере того, как пользователи начнут их внедрять.

Смотрите также

2024-12-24 18:29