Perché è necessario conoscere gli agenti AI autonomi

Why know autonomous AI agents?

Una guida per principianti per comprendere gli agenti autonomi di intelligenza artificiale e la loro importanza.

Cominciamo con l’evidente – AI. L’Intelligenza Artificiale è l’abilità di un computer di eseguire compiti che di solito sono eseguiti da esseri umani, utilizzando dati, apprendimento automatico e altro ancora. Puoi utilizzare l’AI per creare contenuti, rispondere a domande e generare arte simile alla vita.

Ma con molte di queste AI, sarà necessario istruirle su cosa fare. Ma cosa succede se non vuoi pensare alle istruzioni e vuoi che il tuo sistema AI sia in grado di pensare essenzialmente da solo?

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Bene, puoi farlo con gli Agenti AI autonomi.

Cosa sono gli Agenti AI autonomi?

Gli agenti autonomi sono alimentati da AI e, quando gli viene dato un obiettivo, possono creare, prioritizzare e completare i compiti da soli. Ciò è ottenuto da istruzioni autodirette che vengono eseguite in un loop per produrre azioni ad ogni iterazione.

Puoi utilizzare agenti AI autonomi per gestire il tuo account sui social media, creare un elenco di cose da fare per il lavoro o persino scrivere un libro. Attualmente sono l’argomento più caldo e le persone vogliono saperne di più. Stanno crescendo rapidamente e dovremmo aspettarci che ne vengano rilasciati altri presto.

Sembra pazzesco vero? Ma con un solo obiettivo, l’agente AI autonomo può fare il resto per te. È un altro dipendente, compagno di squadra o persino un amico.

Abbiamo già visto alcuni agenti AI autonomi, come AutoGPT e BabyAGI .

È questo l’inizio dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI), quando un programma informatico può svolgere qualsiasi compito intellettuale con la stessa capacità di un essere umano?

Cosa possono fare gli agenti AI autonomi?

Finché gli viene dato un obiettivo, gli agenti AI autonomi possono completare qualsiasi compito digitale, come:

• Creazione di contenuti
• Assistente personale
• Gestione delle finanze personali
• Ricerca e analisi dei dati
• Accesso a strumenti di grandi modelli di lingua (LLM) come GPT
• Accesso al web,
• e altro.

Come funzionano gli agenti AI autonomi?

Gli agenti AI autonomi stanno diventando sempre più popolari e sempre più persone hanno un crescente interesse nel comprendere il framework di come sono costruiti questi agenti AI. Quindi, quali sono gli elementi principali necessari per un agente AI autonomo di successo?

Conoscenza

La base di conoscenza dei sistemi AI è molto importante. Non solo dovranno avere una conoscenza di standard d’oro dei dati di formazione, ma anche essere in grado di raccogliere e interpretare dati da una varietà di fonti.

Memoria

Come noi esseri umani, è utile avere le risorse e imparare su di esse, ma puoi ricordarlo? Un agente AI autonomo avrà bisogno della capacità non solo di imparare nuovi dati, ma dovrà anche essere in grado di ricordare esperienze passate.

Apprendimento

Quindi hai la conoscenza e la memoria, ma stai davvero imparando ciò che devi imparare?

Gli agenti AI autonomi utilizzano tecniche come l’apprendimento per rinforzo – un tipo di apprendimento automatico riguardante la formazione dei modelli e la loro capacità di produrre una sequenza di decisioni per massimizzare il concetto di ricompensa cumulativa. Utilizzando l’apprendimento per rinforzo, i modelli migliorano fornendo feedback, raffinando strategie e producendo output di successo attraverso tentativi ed errori.

Un altro modo per migliorare l’apprendimento degli agenti AI autonomi è comunicare con altri sistemi e utenti per fornire uno scambio di informazioni e collaborazione. La navigazione delle fonti esterne come i database migliora anche il processo di apprendimento fornendo risorse di conoscenza per aiutare l’agente AI autonomo nel processo decisionale.

Processo decisionale

Quando hai una buona base di conoscenza e memoria, aiuta nel tuo processo decisionale. Per gli agenti AI autonomi, la presa di decisioni richiede che il sistema analizzi i dati, passi attraverso la sua memoria, valuti le diverse opzioni e selezioni l’azione più adatta per l’obiettivo dell’utente.

Un altro elemento da prendere in considerazione è che gli agenti AI autonomi possono essere invitati a sviluppare piani di azione dettagliati che richiedono molta pianificazione – il che è vitale prima di eseguire il processo decisionale.

Per comprendere meglio il framework degli agenti AI autonomi, analizziamo l’immagine sottostante:

L’immagine del sistema sopra è suddivisa in 6 passaggi, che vengono eseguiti in un ciclo infinito:

1. L’utente fornisce un obiettivo/compito.
2. Questo passa alla coda dei compiti che viene poi spostata sull’ ’ Agente di Esecuzione ’ per essere memorizzata nella ’ Memoria ’. L’obiettivo/compito è ora memorizzato nella memoria.
3. L’obiettivo/compito aggiunge quindi contesto (ricorda esperienze passate e base di conoscenze) prima di essere inviato all’ ’ Agente di Esecuzione ’ che invia il risultato del compito all’ ’ Agente di Creazione dei Compiti ’.
4. Il compito è stato creato e aggiunto alla ’ Coda dei Compiti ’.
5. Il compito dovrà poi passare attraverso l’ ’ Agente di Prioritizzazione dei Compiti ’ per essere prioritizzato tra gli altri compiti.
6. L’ultimo passaggio è l’agente che pulisce l’elenco dei compiti durante la fase dell’ ’ Agente di Prioritizzazione dei Compiti ’.

Perché gli agenti autonomi sono importanti?

Qualche mese fa, è stato rilasciato ChatGPT e stiamo vedendo molte persone utilizzarlo. Le aziende lo stanno adottando e cercando nuovi modi per integrarlo nelle loro operazioni. I programmatori stanno impazzendo con i plug-in. Sta dimostrando che i sistemi di intelligenza artificiale stanno diventando una parte integrante dell’ecosistema.

Per alcuni, questo potrebbe sembrare una cosa momentanea. Tuttavia, il mondo della tecnologia sta ricevendo alti investimenti e sta crescendo a un ritmo rapido per mantenere il momentum. Gli avanzamenti e le implementazioni dell’intelligenza artificiale nella nostra vita quotidiana sono molto più vicini di quanto pensiamo.

Viviamo in un paesaggio digitale frenetico, dove gli agenti autonomi di intelligenza artificiale hanno il potenziale per migliorare la produttività e le operazioni in diversi settori. Ciò permetterà alle imprese di operare in modo più efficiente, rimanendo comunque competitive.

Gli agenti autonomi di intelligenza artificiale non sono come gli esseri umani. Non hanno bisogno di dormire, di una pausa pranzo, ecc. Possono programmare 24/7 per garantire una produzione efficace, risultati più rapidi e ridurre i carichi di lavoro noiosi dei dipendenti attuali.

Le aziende inizieranno a vedere una riduzione dei costi del lavoro, un aumento della produttività sia dei dipendenti che delle strategie efficienti. Tuttavia, comprendiamo che un aumento degli agenti autonomi di intelligenza artificiale creerà una dislocazione del lavoro in settori che comportano pesanti compiti ripetitivi come la produzione.

Vedrete naturalmente lavori che coinvolgono la creatività, la risoluzione avanzata dei problemi e il pensiero innovativo aumentare la domanda. così come i ruoli come l’analisi dei dati, l’etica dei dati e il monitoraggio dei sistemi di intelligenza artificiale che saranno richiesti per monitorare i sistemi basati sull’IA.

Conclusione

Non è più una questione se gli agenti autonomi di intelligenza artificiale saranno adottati dalle organizzazioni, sta succedendo. È una questione di capire quando accadrà a pieno effetto.

Quindi, cosa farai?

1. Cercare di creare agenti autonomi che altri possano assumere?
2. O assumere agenti autonomi per migliorare la produttività e la vita personale?

Spero che questo articolo ti abbia insegnato una o due cose su cosa aspettarti dagli agenti autonomi di intelligenza artificiale e su come plasmeranno il nostro futuro. Se hai trovato qualche notizia interessante sugli agenti autonomi di intelligenza artificiale, lascia un commento qui sotto!

Nisha Arya è una scienziata dei dati, scrittrice tecnica freelance e responsabile della community presso Nisoo. È particolarmente interessata a fornire consigli sulla carriera nella scienza dei dati o tutorial e conoscenze basate sulla teoria sulla scienza dei dati. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare la longevità della vita umana. Un appassionato di apprendimento, alla ricerca di ampliare le sue conoscenze tecnologiche e di scrittura, mentre aiuta a guidare gli altri.