ما هم وكلاء الذكاء الاصطناعى وكيف يعملون؟

يتجاوز وكلاء الذكاء الاصطناعى مطالبات الأوامر البسيطة من chatbots AI النموذجية. يراقبون ويتعلمون واتخاذ القرارات أثناء الطيران. قد لا تدرك ذلك ، لكن هذه الأنظمة المتقدمة تعمل بالفعل وراء الكواليس في الخدمات التي تستخدمها يوميًا.

ما هم وكلاء الذكاء الاصطناعى وما الذي يجعلهم مميزين؟

وكلاء الذكاء الاصطناعى هم أنظمة برمجيات قادرة على إدراك بيئتهم ، واتخاذ القرارات ، واتخاذ الإجراءات المستقلة. على عكس برامج الذكاء الاصطناعى التقليدية التي تعتمد على التعليمات والمطالبات الثابتة ، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي يتكيفون ويتعلمون من التجربة ، مما يتيح لهم التعامل مع المهام المعقدة والديناميكية.

ما يميزهم هو استقلالهم وتنوعهم. على سبيل المثال ، يمكن أن يفهم وكلاء الذكاء الاصطناعى مثل مشغل Openai اللغة الطبيعية ، وتنفيذ المهام مثل إعداد التذكيرات أو التسوق عبر الإنترنت ، وحتى توقع احتياجات المستخدم بناءً على التفاعلات السابقة. إن قدرتهم على التعلم ، والتأثير الذاتي ، والعمل دون إشراف بشري مباشر يجعلها لا غنى عنها في مجالات مثل الرعاية الصحية والخدمات اللوجستية والتمويل وخدمة العملاء.

كيف يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعى؟

في صميم كل عامل منظمة العفو الدولية هو LLM (نموذج لغة كبيرة). هذا يسمح لهم بفهم تعليماتك وإدخالها من خلال لغة الإنسان العادية. ما يجعل عملاء الذكاء الاصطناعى يختلفون عن chatbot النموذجي الخاص بك هو قدرتهم على التفكير بأنفسهم ، والتعلم من التجارب ، والتفاعل مع العالم الحقيقي مثل العميل البشري. لاحظ أن عملاء الذكاء الاصطناعى ليس لديهم إدراك يشبه الإنسان. ومع ذلك ، يمكنهم تكييف خوارزمية التعلم الآلي والمعلمات لتعكس المعلومات المقدمة لهم.

هذه القدرة المستقلة تأتي من عملية يخضعون لها عند حل مشكلة. يمكن استخلاص هذه العمليات إلى أربع مراحل:

1. تصور: يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بجمع البيانات من محيطهم باستخدام أجهزة استشعار أو واجهات برمجة التطبيقات أو طرق الإدخال الأخرى. على سبيل المثال ، يقوم مساعد الصوت بمعالجة الأوامر المنطوقة ، بينما يستخدم الفراغ الآلي الكاميرات لرسم خريطة بيئته.
2. صناعة القرار: يقومون بتحليل البيانات باستخدام الخوارزميات والنماذج لتقييم الإجراءات المحتملة. على سبيل المثال ، يقرر chatbot أفضل استجابة بناءً على نية المستخدم المكتشفة.
3. تعلُّم: يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائهم بمرور الوقت من خلال تقنيات التعلم الآلي. عندما يتم تحديد مشكلة ، يخضع وكيل الذكاء الاصطناعى لحلقة ردود الفعل حيث يطالب باستمرار بالأخطاء المحتملة حتى يحل المشكلة.
4. فعل: بعد اتخاذ قرار ، يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بتنفيذ الإجراءات. في الأنظمة المادية مثل الطائرات بدون طيار ، يتضمن ذلك التحرك عبر الفضاء ، بينما في الأنظمة الرقمية ، قد يعني تحديث قاعدة بيانات أو الاستجابة للاستعلام.

يمكّن هذا المزيج من الإدراك والتحليل والتعلم والتنفيذ وكلاء الذكاء الاصطناعى من التعامل مع المهام الروتينية والمعقدة بكفاءة.

أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعى وتطبيقاتهم

يأتي عوامل الذكاء الاصطناعى بأشكال مختلفة ، كل منها مصمم خصيصًا إلى وظائف محددة. اعتمادًا على نوع المشكلة التي تحتاجها إلى حلها ، سيحقق النوع الصحيح من وكيل الذكاء الاصطناعى نتائج أفضل ، بالإضافة إلى توفير الوقت وحساب الموارد. يمكن تصنيف وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى خمسة أشكال مختلفة:

• عوامل رد فعل بسيطة: التصرف فقط على القواعد المحددة مسبقا والمنبهات الفورية. على سبيل المثال ، منظمات الحرارة التي تعدل درجة الحرارة بناءً على قراءات الغرفة.
• عوامل رد الفعل القائمة على النموذج: استخدم النماذج الداخلية لتتبع الإجراءات السابقة والتنبؤ بالولايات المستقبلية. ميزة رسم الخرائط لفراغية روبوتية تستخدم للتنظيف الفعال هي إحدى الطرق التي يتم بها استخدام هذا النوع من العوامل.
• الوكلاء القائمون على الأهداف: نوع أكثر تعقيدًا من وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يتعلم بالتفاعل مع بيئته وتجاربه. يأخذ هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في أنواع متعددة من المدخلات ويعتبر إجراءات مختلفة محتملة بناءً على الموقف. غالبًا ما يتم استخدام الوكلاء القائمون على الأهداف في المركبات المستقلة للتنقل في الطرق وتجنب العقبات واتباع قواعد المرور.
• الوكلاء القائمون على المنفعة: تقييم الإجراءات وتحسينها بناءً على وظيفة الأداة المساعدة ، وموازنة المقايضات للحصول على أفضل النتائج. على عكس الوكلاء القائمون على الأهداف ، ينظر الوكلاء القائمون على المرافق أيضًا في المقايضات المحتملة لكل إجراء وتحديد ما إذا كان الإجراء يستحق القيام به. غالبًا ما تستخدم خدمات التداول المالي القائمة على الذكاء الاصطناعي الوكلاء القائمة على الأداة.
• أنظمة متعددة الوكلاء (MAS): تضم العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعى الذين يعملون معًا لحل المشكلات أو تحقيق أهداف مشتركة. تم تصميم كل وكيل في النظام للتعامل مع مهام محددة ، لكنهم يتعاونون لمعالجة التحديات المعقدة التي لا يمكن للوكيل واحد معالجتها بكفاءة. يستخدم MAS على نطاق واسع في أنظمة إشارات المرور الذكية لتحسين تدفق حركة المرور من خلال مراقبة حركة المرور ، وتعلم أنماط معينة ، ثم التحكم في حركة المرور عن طريق توقيت إشارات المرور بشكل صحيح بناءً على تدفق المركبات والمشاة.

تتيح لنا هذه الأنواع من وكلاء الذكاء الاصطناعى معالجة المشكلات الأكثر تعقيدًا تتطلب حلولًا أكثر تطوراً لا يمكن حلها إلى حلول الدردشة النموذجية التي تعمل بالنيابة.

أين يمكنك الحصول على وكيل الذكاء الاصطناعي؟

بفضل التطور السريع للبنى التحتية والأطر من الذكاء الاصطناعي ، أصبح الحصول على وكيل منظمة العفو الدولية اليوم أسهل من أي وقت مضى. إذا كنت تبحث عن شيء يمكن الوصول إليه بسهولة ، فإن المساعدين الظاهريين مثل Amazon Alexa و Google Assistant و Siri من Apple هي أمثلة رائعة على وكلاء الذكاء الاصطناعي المدمجة في الهواتف الذكية والمكبرات صوت الذكية والأجهزة المتصلة الأخرى. يمكن لهذه الأنظمة التعامل مع المهام اليومية ، مثل إعداد تذكيرات ، أو إدارة الجداول ، أو التحكم في الأجهزة المنزلية الذكية ، وهي مصممة لتكون سهلة الاستخدام.

هل تبحث عن وكيل منظمة العفو الدولية يمكنك تخصيص احتياجاتك؟ حاول النظر في منصات مثل عامل Openai و Microsoft Azure AI. هذه حلول منخفضة الرمز ، مما يعني أنها توفر نماذج مصممة مسبقًا يمكن للمطورين التكيف معها لتلبية الاحتياجات المحددة. على سبيل المثال ، قد يستخدم الشركة هذه المنصات لتطوير chatbot دعم العملاء أو نظام توصية مخصصة.

إذا كنت مهتمًا أكثر بحلول مفتوحة المصدر ، فإن أدوات مثل Autogpt و AgentGPT و Babyagi هي حلول شائعة. تتيح هذه المنصات للمستخدمين استكشاف عوامل الذكاء الاصطناعى المتقدمة والمستقلة التي يمكنها تنفيذ مهام معقدة بأقل تدخل يدوي. على سبيل المثال ، تم بناء AutoGpt على النماذج المستندة إلى GPT ويمكنها سلسلة الإجراءات بشكل مستقل لتحقيق الأهداف ، مما يجعلها مفيدة بشكل خاص للبحث وأتمتة المهام وحل المشكلات.

إذا لم تكن مطورًا وتفضل اتباع نهج أبسط ، فإن أدوات عدم الرمز مع تكامل AI مثل Pega و Zapier هي خيار. تمكن هذه المنصات من المستخدمين غير التقنيين من تصميم ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي المباشرين دون الحاجة إلى كتابة التعليمات البرمجية. يمكن استخدامها لأتمتة سير العمل ، أو التعامل مع المشغلات المحددة ، أو تبسيط المهام المتكررة.

قيود استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي

على الرغم من العديد من منتجات وكيل الذكاء الاصطناعى المتاحة الآن كاشتراكات ، لا يزال لديهم الكثير من القيود ، مما سيؤثر على كيفية أدائها في سيناريوهات مختلفة. للحصول على فكرة أفضل عما يمكن أن يفعله وكلاء الذكاء الاصطناعي اليوم ، يجب أن تفهم حدودهم الحالية.

• فهم السياق المحدود: قد يواجه عملاء الذكاء الاصطناعى لغة إنسانية معقدة أو دقيقة ، مما يؤدي إلى أخطاء أو استجابات غير لائقة. على سبيل المثال ، قد يسيء فهم chatbot استعلامات المستخدم الغامضة.
• اعتماد البيانات: يعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي اعتمادًا كبيرًا على بيانات عالية الجودة للتدريب والتشغيل. يمكن أن تؤدي البيانات غير الكافية أو المتحيزة إلى نتائج غير دقيقة ، مما يؤثر على جودة إنتاجها.
• المخاوف الأخلاقية: يثير استقلالية عملاء الذكاء الاصطناعي أسئلة حول المساءلة. على سبيل المثال ، من المسؤول عن الخطأ الذي ارتكبه مركبة مستقلة؟ يمكن أن يؤدي الاستخدام الواسع النطاق لوكلاء الذكاء الاصطناعي إلى إزاحة الوظائف في بعض الصناعات. هل فن AI Art Real Art؟ هل يمكن إدخالهم في المسابقات؟
• قيود الإبداع والتعاطف: يتفوق وكلاء الذكاء الاصطناعي في المهام المنطقية ولكنهم يفتقرون إلى الإبداع الحقيقي أو الذكاء العاطفي. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعى يمكن أن يخلق ردودًا تبدو متعاطفة أو مبتكرة أو مجردة ، إلا أنها لا تعني أن الذكاء الاصطناعى يمكن أن يشعر أو يفكر في الأصل.
• الاعتماد على البنية التحتية: غالبًا ما يعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي على الموارد الحسابية القوية والاتصال المستقر بالإنترنت. يمكن أن تحد البنية التحتية غير الكافية من أدائها أو تجعلها غير صالحة للاستعمال في إعدادات معينة. ليس من النادر رؤية خدمات الذكاء الاصطناعى في وضع عدم الاتصال في بعض الأحيان ، أو رفع الأسعار ، أو الإغلاق بشكل دائم. قد تكون هذه مشكلة كبيرة إذا كان سير العمل الخاص بك يعتمد بشكل كبير على وكلاء الذكاء الاصطناعي.

عند استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي ، تحتاج إلى وضع هذه القيود في الاعتبار لوضع توقعات واقعية ، وتنفيذها بمسؤولية ، وإنشاء حالات طوارئ مناسبة.

عوامل الذكاء الاصطناعى هي أدوات قوية يمكننا استخدامها لإدارة المهام التي يلزم المزيد من الاستقلالية. نستخدمها بالفعل لتفاعلات العملاء وسير العمل التلقائي وتخصيص تجارب المستخدم. على الرغم من أن التطوير المستمر لوكلاء الذكاء الاصطناعى سيعني قيودًا أقل وحتى قدرات أكبر في المستقبل.