Що таке ШІ-агенти (AI Agents, Intelligent Agents, IA)?

Що таке інтелектуальний агент зі штучним інтелектом?

Концепція «інтелектуального агента» в галузі штучного інтелекту є захоплюючою, і цілком зрозуміло, чому хтось, почувши цей термін, може уявити собі шпигуна з високим коефіцієнтом інтелекту. Однак в галузі штучного інтелекту агент має дещо простіший вигляд. Це автономна система, яка взаємодіє з навколишнім середовищем за допомогою датчиків і виконавчих механізмів.

В основі функціонування інтелектуального агента лежить безперервний цикл сприйняття, ухвалення рішень та виконання дій. Агент «зондує» своє оточення, обробляє інформацію, яку він отримує, приймає рішення на основі цієї інформації, а потім діє відповідно до поставлених цілей та завдань. Ця структура може бути застосована до різних типів агентів, незалежно від того, чи вони програмні, біологічні (як люди), чи роботизовані.

Зупинимося на основних різновидах агентів:

• Програмні агенти: Уявіть собі щось на кшталт файлового менеджера або пошукового аналізатора. Вони отримують вхідні дані про вміст файлів або мережевих пакетів, приймають рішення на основі цих даних, а потім відображають результати на вашому екрані або надсилають їх кудись для обробки.
• Люди як агенти: Так, ми теж вважаємося агентами. Наші органи чуття (очі, вуха тощо) отримують інформацію з навколишнього середовища, а діємо ми за допомогою рук, ніг та голосу.
• Роботизовані агенти: Це роботи, які використовують такі інструменти, як камери або інфрачервоні датчики, щоб зрозуміти своє оточення, а їхні приводи, такі як двигуни та сервоприводи, дозволяють їм рухатися і взаємодіяти з навколишнім середовищем. Наприклад, робот-пилосос може виявити бруд і скоригувати свій шлях для ефективного прибирання.

Типи інтелектуальних агентів

Інтелектуальні агенти зі штучним інтелектом розрізняють за кількома характеристиками, які мають різні можливості та призначення. Ці агенти можуть бути розроблені для вирішення різноманітних завдань — від простих дій на основі певних правил до складних процесів навчання та прийняття рішень.

• Прості рефлекторні агенти працюють виключно на основі заздалегідь визначених правил, реагуючи на навколишнє середовище відповідно до поточного стану і без будь-якої пам’яті про минулий досвід. Вони добре працюють у середовищах, де умови є стабільними та зрозумілими, дотримуючись підходу «подія-умова-дія». Наприклад, термостат, який підлаштовується під поточну температуру без урахування попередніх налаштувань, є простим рефлекторним агентом.
• Рефлекторні агенти на основі моделей розширюють можливості простих рефлекторних агентів шляхом включення пам’яті або внутрішньої моделі навколишнього середовища. Ця пам’ять дозволяє їм краще розуміти світ і приймати рішення на основі минулого досвіду. Таким чином, ці агенти можуть працювати в динамічному середовищі та адаптуватися до змін. Наприклад, робот, який пересувається кімнатою, може запам’ятати перешкоди, з якими він стикався раніше, що дозволить йому уникати їх у майбутньому.
• Цілеорієнтовані агенти є більш складними, оскільки вони мають чітко визначені цілі. На відміну від рефлекторних агентів, які реагують лише на поточні умови, агенти, орієнтовані на цілі, обирають рішення, які наближають їх до досягнення певного результату. Ці агенти потребують прийняття рішень на основі штучного інтелекту, що дозволяє їм оцінювати різні варіанти та обирати той, який відповідає їхнім цілям. Наприклад, самокерований автомобіль може мати на меті досягти місця призначення, уникаючи перешкод і дотримуючись правил дорожнього руху.
• Агенти з орієнтацією на корисність засновані на агентах з орієнтацією на цілі, враховуючи концепцію «корисності», яка вимірює, наскільки бажаним є той чи інший результат. Вони можуть оцінювати різні сценарії і вибирати дії, які підвищують їхню загальну корисність, по суті, балансуючи між кількома цілями. Наприклад, автономний дрон, що доставляє пакунки, повинен збалансувати швидкість, паливну ефективність і безпеку, обираючи маршрут, який максимізує загальну корисність.
• Агенти здатні до самонавчання мають найсучасніші можливості, оскільки вони можуть з часом вдосконалювати свою роботу, навчаючись на власному досвіді. Ці агенти можуть адаптуватися до нових умов, оновлювати свої власні моделі та вдосконалювати процеси прийняття рішень відповідно до нових ситуацій, з якими вони стикаються. Наприклад, віртуальний асистент, такий як Siri, вчиться на взаємодії з користувачем, щоб надавати більш точні та персоналізовані відповіді в майбутньому.

Зазначені категорії не є взаємозаперечними. Багато інтелектуальних агентів можуть демонструвати характеристики з декількох категорій. Наприклад, агент, що навчається, може бути також орієнтованим на корисність, якщо він використовує функції корисності, щоб керувати своїм навчанням і прийняттям рішень. Поєднання цих можливостей дозволяє ШІ-агентам вирішувати дедалі складніші завдання і працювати в дедалі складніших середовищах.

Як навчаються інтелектуальні агенти?

Агенти в системах штучного інтелекту навчаються шляхом взаємодії з навколишнім середовищем і адаптації своєї поведінки на основі зворотного зв’язку. Існує кілька методів навчання, які можуть використовувати інтелектуальні агенти, залежно від складності завдання, середовища та типу зворотного зв’язку. Ось основні способи навчання агентів:

• Навчання під контролем: При керованому навчанні агент проходить навчання на наборі даних, який включає пари вхід-вихід, де правильна дія або результат є відомим. Завдання агента полягає в тому, щоб вивчити співвідношення між вхідними та вихідними даними, мінімізуючи різницю між прогнозованим та фактичним результатом. Після навчання агент може застосовувати вивчену модель до нових, невизначених вхідних даних, щоб робити прогнози або приймати рішення. Самокерований автомобіль навчається на маркованих даних, які включають різні сценарії руху (вхідні дані) і правильні реакції (вихідні дані), такі як поворот або зупинка. З часом автомобіль вчиться реагувати відповідно до різних умов водіння.
• Некероване навчання: При неконтрольованому навчанні агент має справу з великою кількістю немаркованих даних, без чітких інструкцій щодо того, яким має бути результат. Мета полягає в тому, щоб агент виявив закономірності, взаємозв’язки або структурованість даних. Цей метод використовується для кластеризації даних, коли агент групує схожі точки даних або зменшує їхню розмірність. Прикладом може слугувати асистент ШІ, який поєднує схожі запити клієнтів, щоб покращити їхнє обслуговування. Агент вивчає закономірності та схожість між запитами без явних міток, що допомагає категоризувати дані та ефективніше реагувати на них.
• Навчання з підкріпленням: Навчання з підкріпленням (RL) – це метод, при якому агент навчається, взаємодіючи з навколишнім середовищем і отримуючи зворотний зв’язок у вигляді заохочень або покарань. Мета агента полягає в збільшенні своєї сукупної винагороди з плином часу коштом вивчення поведінки, яка призводить до найкращих результатів. Цей процес спроб і помилок дозволяє агенту досліджувати різні стратегії та поступово вдосконалювати процес прийняття рішень. Наприклад, робот у лабіринті вчиться рухатися до мети, отримуючи позитивну винагороду за наближення до виходу і негативну за зіткнення зі стінами чи попадання в глухий кут. З часом робот вивчає найкращий шлях для досягнення мети.
• Глибинне навчання: Глибоке (чи глибинне) навчання є складником машинного навчання, що використовує штучні нейронні мережі для моделювання складних закономірностей у даних. Глибоке навчання дозволяє агентам вивчати високорівневі способи уявлення даних, що дає їм змогу вирішувати такі завдання, як розпізнавання зображень, обробка природної мови та ігрові завдання. Моделі глибокого навчання можна навчати за допомогою методів навчання під контролем, без контролю або з підкріпленням. Наприклад, агент ШІ вчиться розпізнавати об’єкти на зображеннях за допомогою згорткової нейронної мережі (CNN). Обробляючи тисячі маркованих зображень, мережа вивчає особливості структури, що дозволяє агенту точно класифікувати нові зображення.
• Навчання на основі імітації: При імітаційному навчанні агент навчається шляхом спостереження та імітації поведінки моделі-експерта. Цей підхід часто використовується, коли важко визначити функцію винагороди або забезпечити прямий нагляд. Агент дивиться демонстрації того, як виконувати завдання, а потім намагається повторити дії. Прикладом є дрон, якого навчають пролітати через серію обручів, спостерігаючи за тим, як пілот-експерт демонструє потрібну траєкторію польоту. Дрон вчиться імітувати дії експерта через копіювання його маневрів.
• Мультиагентне навчання: У мультиагентному навчанні кілька агентів навчаються в умовах, коли їм може знадобитися співпрацювати або конкурувати один з одним. Агенти вчаться на власному досвіді та взаємодії з іншими агентами. Цей тип навчання корисний для моделювання соціальної динаміки, економіки або конкурентного середовища. Наприклад, у мультиагентній симуляції ринку різні агенти представляють покупців і продавців та вивчають стратегії максимізації своїх прибутків, взаємодіючи з іншими агентами.
• Передавальне навчання: Навчання з перенесенням передбачає тренування агента на одному завданні, а потім перенесення отриманих знань на іншу подібну задачу. Це дозволяє агенту використовувати попереднє навчання, щоб прискорити процес навчання або покращити продуктивність при виконанні нових завдань. Як приклад, штучний інтелект, навчений грати в одну відеогру, може перенести свої знання на схожу за принципом дії гру, що дозволить йому швидше освоїти нові завдання, спираючись на попередні досягнення.
• Еволюційне навчання: Еволюційні алгоритми імітують процес природного відбору для еволюції рішень протягом поколінь. Агенти використовують популяційний підхід, де рішення оцінюються на основі функції пристосованості. Найкращі рішення відбираються для створення нового покоління, часто шляхом комбінування аспектів найкращих рішень. Наприклад, агент навчається оптимізувати ходу робота за допомогою еволюційного алгоритму. Агент генерує безліч варіантів ходи, визначає найбільш ефективний з них та ітеративно еволюціонує до кращого результату.

У чому полягають особливості інтелектуального агента?

Особливістю інтелектуальних агентів в галузі штучного інтелекту є їхня здатність функціонувати автономно в динамічному середовищі, постійно вдосконалюючи свою роботу. Визначальні атрибути агента формують його здатність діяти, навчатися та адаптуватися:

• Сприйняття є основою обізнаності агента. За допомогою датчиків, таких як камери, мікрофони та інші пристрої збору даних, агенти спостерігають за навколишнім середовищем, обробляють вхідні дані та перетворюють їх на корисну інформацію. Це дозволяє агентам розуміти контекст, в якому вони працюють.
• Автономність дозволяє агентам функціонувати без постійного втручання людини, виконуючи завдання самостійно. Така самодостатність дозволяє їм приймати рішення, діяти відповідно та коригувати курс, якщо це необхідно. Після розгортання агент працює згідно з набором початкових правил, але з часом може змінювати свою поведінку.
• Інтелектуальні агенти керуються поведінкою, орієнтованою на досягнення мети. Незалежно від того, чи це заздалегідь визначена мета, наприклад, пошук пункту призначення (як у випадку з самокерованим автомобілем), чи набута з досвідом, агенти призначені для досягнення конкретних цілей. Їхні дії, вибір та рішення зосереджені на ефективному виконанні поставлених завдань.
• Навчання є ключовим компонентом інтелектуальних агентів. Використовуючи методи машинного навчання, глибокого навчання та навчання з підкріпленням, вони вдосконалюються з досвідом. Вони адаптуються до нових умов, оптимізуючи свої дії та стратегії, з часом збільшуючи свою ефективність.
• Комунікація дозволяє інтелектуальним агентам взаємодіяти з людьми або іншими агентами. Це може відбуватися у формі обробки природної мови, коли агент розуміє усне мовлення і реагує на нього, або через обмін текстовими даними в цифрових системах, що уможливлює співпрацю в багатоагентних середовищах.
• Реакційність — це здатність агента реагувати на зміни в навколишньому середовищі. Коли умови змінюються, агент відповідно коригує свої дії. Така оперативність гарантує, що агент може орієнтуватися і справлятися з несподіваними ситуаціями.
• Проактивність відрізняє інтелектуальних агентів від простих реактивних систем. Вони не просто реагують на стимули, але й передбачають майбутні дії, необхідні для досягнення цілей. Проактивні агенти самостійно ініціюють завдання або стратегії, демонструючи далекоглядність у своїх рішеннях.
• Адаптивність відображає здатність агента до розвитку. Коли вони стикаються з новими сценаріями, вони коригують свою поведінку і продуктивність, що призводить до постійного вдосконалення. Це особливо важливо в складних, непередбачуваних умовах.
• Комунікабельність дозволяє агентам працювати в мультиагентних системах або взаємодіяти з людьми в конструктивний для них спосіб. Завдяки співпраці або обговоренню, агенти можуть досягати успіху у виконанні складних завдань, використовуючи колективні знання або ресурси.
• Раціональність підкреслює процес прийняття рішень агентами. Вони прагнуть зробити найкращий можливий вибір на основі свого сприйняття і розуміння навколишнього середовища, зважуючи варіанти для досягнення максимального успіху. Раціональність не передбачає досконалості, а радше прийняття найбільш обґрунтованих та ефективних рішень у межах можливостей агента.

Ці характеристики роблять інтелектуальних агентів універсальними та придатними для застосування в різних галузях, від ботів для обслуговування клієнтів до автономних транспортних засобів. Здатність відчувати, діяти та навчатися робить їх невіддільною частиною майбутнього автоматизації на основі ШІ.

Що чекає на ШІ-агентів у майбутньому?

Майбутнє ШІ-агентів сповнене трансформаційних можливостей, оскільки прогрес у галузі ШІ продовжує прискорюватися. Ось короткий огляд того, що чекає на агентів зі штучним інтелектом:

• Більша автономія та прийняття складних рішень: В міру вдосконалення ШІ-агентів, вони ставатимуть більш автономними та здатними обробляти все складніші процеси прийняття рішень. Вони будуть здатні працювати з мінімальним наглядом людини в складних умовах, таких як повністю автономні системи в охороні здоров’я, фінансах і логістиці. Автономні агенти перейдуть від виконання завдань до більш стратегічних ролей, де вони зможуть приймати багаторівневі рішення, пов’язані з керуванням ризиками, довгостроковим плануванням і навіть етичними міркуваннями.
• Вдосконалені мультиагентні системи (MAS): У майбутньому, ймовірно, з’являться більш інтегровані мультиагентні системи, в яких групи агентів ШІ працюватимуть разом для виконання масштабних завдань. Такі системи можуть забезпечити спільне прийняття рішень, оптимізоване управління ресурсами та непередбачувану поведінку, якої поодинці агенти не в змозі досягти. Наприклад, флотилії дронів для постачання, роботизовані виробничі підрозділи або команди віртуальних асистентів будуть динамічно координувати свої дії для оптимізації ефективності та результатів.
• Співпраця між людиною та штучним інтелектом: Агенти ШІ стануть більш вправними у співпраці з людьми в осмислений та інтуїтивний спосіб. Майбутні агенти працюватимуть у гібридних командах разом з людьми, надаючи рекомендації, ідеї та підтримку в режимі реального часу під час виконання складних завдань, таких як юридичні дослідження, медична діагностика та наукові відкриття. Фокус зміститься від заміщення до доповнення, коли агенти ШІ розширюють людські можливості та підвищують продуктивність.
• Навчання впродовж життя та адаптивність: Сучасні системи ШІ, як правило, потребують перенавчання при роботі в нових умовах або з новими наборами даних. У майбутньому агенти ШІ навчатимуться впродовж усього життя, постійно оновлюючи свої знання та адаптуючись до нових обставин без необхідності повного перенавчання. Це передбачатиме більш просунуте перенесення знань, коли агенти застосовуватимуть знання з однієї галузі в іншій, а також адаптацію «на льоту» до змін у навколишньому середовищі.
• Економіка, керована ШІ: У міру того, як агенти ШІ стають більш автономними та інтелектуальними, вони можуть відігравати ключову роль в управлінні цифровою економікою, як у реальному світі, так і у віртуальному середовищі (наприклад, у метамережах). Автономні торгові боти, віртуальні перемовники та економічні планувальники можуть брати участь у великомасштабному розподілі ресурсів, укладанні контрактів та створенні ринків без втручання людини. Цілі економіки, включаючи ланцюжки поставок, ціноутворення та торговельну політику, можуть керуватися агентами ШІ, розробленими для оптимізації ефективності та справедливості.
• Розширені соціальні взаємодії та емоційний інтелект: Майбутні агенти ШІ демонструватимуть більш витончену соціальну поведінку, емпатію та емоційний інтелект. Вони зможуть зчитувати емоційні сигнали та реагувати на них, підтримуючи більш привабливу взаємодію, схожу на людську. Це значно покращить обслуговування клієнтів, терапію, освіту та додатки для персональних асистентів, зробивши комунікацію зі штучним інтелектом більш природною та ефективною. Крім того, агенти формуватимуть складні соціальні відносини як з людьми, так і з іншими агентами, що відображатиме глибше розуміння соціальної динаміки.
• Наукові дослідження під керівництвом ШІ: Агенти ШІ можуть стати рушійною силою відкриття нових знань у таких галузях, як біологія, хімія та фізика. Інтелектуальні агенти можуть самостійно висувати гіпотези, проводити експерименти та аналізувати результати у складних галузях досліджень. Наприклад, ШІ-агенти можуть досліджувати невідомі матеріали в галузі нанотехнологій або визначати нові потенційні ліки у фармакології. Автономні системи ШІ зможуть прискорити дослідницькі цикли та розв’язувати наукові проблеми, які занадто складні для людських дослідницьких підрозділів.
• Інтеграція в розумні міста та інтернет речей: Агенти зі штучним інтелектом відіграватимуть центральну роль в управлінні розумними містами та Інтернетом речей (‘Internet of Things’, IoT). Автономні агенти можуть контролювати енергоспоживання, громадську безпеку, транспортні мережі та управління ресурсами, роблячи міста більш ефективними та сталими. Ці агенти будуть динамічно керувати транспортними потоками, контролювати стан навколишнього середовища і навіть прогнозувати та запобігати злочинам за допомогою аналізу даних і втручання в реальному часі.
• Агенти з можливістю самовдосконалення: У довгостроковій перспективі агенти штучного інтелекту можуть досягти рівня, коли вони почнуть самовдосконалюватися. Використовуючи передові методи навчання з підкріпленням і еволюційні алгоритми, агенти зможуть змінювати свій код, стратегії та цілі на основі власного досвіду. Ця здатність призведе до того, що системи ШІ розвиватимуться і вдосконалюватимуться далеко за межами свого початкового програмування, що потенційно призведе до проривних інновацій у галузі штучного інтелекту.

Отже, наступні кроки ШІ-агентів передбачають розширення їхньої автономії, можливостей навчання і соціальних навичок для більш ефективної роботи в складних реальних умовах. Хоча ці досягнення відкривають захоплюючі можливості, вони також створюватимуть виклики, особливо в питаннях етики, безпеки та співіснування людини та штучного інтелекту. У майбутньому основна увага буде зосереджена на розробці агентів ШІ, здатних узгоджуватися з людськими цілями і цінностями, гарантуючи, що їхній внесок буде корисним і безпечним для суспільства в цілому.