Дублер человека
Что такое ИИ-агенты и какие наши задачи они могут взять на себя
За последние несколько месяцев сразу несколько компаний представили новое поколение искусственного интеллекта — умных агентов, которые способны выполнять сложные задачи без вмешательства человека. «РБК Тренды» выяснили, как устроены ИИ-агенты, на что они способны и каковы их шансы трансформироваться в будущем в сверхинтеллект.
Знакомство с ИИ-агентами
ИИ-агенты — это автономные интеллектуальные системы, которые могут взаимодействовать с внешней средой, принимать решения и предпринимать действия без вмешательства человека. Такие агенты создаются с помощью специальных конструкторов и полагаются на машинное обучение и обработку естественного языка (natural language processing, NLP).
Они способны выполнять простые повторяющиеся задачи, решать сложные проблемы, а также поддерживать режим многозадачности.
Отличие ИИ-агентов от традиционных систем ИИ заключается в том, что они могут постоянно улучшать свою производительность посредством самообучения.
Несмотря на кажущуюся новизну этого термина, направление ИИ-агентов начало развиваться одновременно с первыми разработками в области искусственного интеллекта — в 1950-е годы. В эту эпоху пионер в области машинного обучения Артур Сэмюэл разработал одну из самых ранних программ, способных к самостоятельному обучению, — программу для игры в шашки.
В 1960-х и 1970-х годах появился первый разговорный ИИ Eliza, а также экспертные системы, подобные DENDRAL, которые демонстрировали способность компьютерных алгоритмов копировать человеческий опыт и использовать его для обработки данных. Однако из-за переоценки возможностей ИИ, технических ограничений и разочарования в результатах экспертных систем разработки в этой области замедлились, что привело к периоду так называемой зимы ИИ.
В 1980-х и 1990-х годах с разработкой более продвинутых методов машинного обучения стали возникать новые ИИ-системы, в том числе знаменитая Deep Blue от IBM, которая в 1997 году впервые обыграла чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. В начале нового столетия достижения в области вычислительных мощностей способствовали росту глубокого обучения (deep learning), а виртуальные помощники, такие как Siri, продемонстрировали полезность ИИ для потребителей. В 2010-х годах стали развиваться агентные системы на базе обучения с подкреплением и генеративные модели, такие как GPT-2. Современные агенты, в том числе ChatGPT, уже могут поддерживать беседу и решать рабочие вопросы, а также принимать решения.
По данным аналитиков из Grand View Research, объем мирового рынка ИИ-агентов в 2024 году составил $5,4 млрд, и эти показатели будут ежегодно расти на 45% до 2030-го, достигнув отметки $50,3 млрд. Такие решения не только ускорят автоматизацию, но и предложат гиперперсонализированный клиентский опыт, а также позволят обычным пользователям делегировать ИИ-помощникам рутинные задачи.
Компоненты ИИ-агентов
Агенты ИИ различаются по реализации, но, как правило, включают в себя пять основных компонентов.
Агентно-ориентированные интерфейсы, включая протоколы и API (аппаратно-программные интерфейсы). Они используются для подключения агентов к пользователям, базам данных, датчикам и другим системам.
Модуль памяти. Включает в себя как кратковременную память для запоминания недавних взаимодействий, так и долговременную — для пополнения базы знаний.
Модуль профиля. Он определяет атрибуты агента, в том числе его роль, цели и поведенческие модели.
Модуль планирования.