Агентный ИИ: Основы восприятия, представления знаний и систем памяти

Agentic AI: Основы на основе слоя восприятия, представления знаний и систем памяти

Agentic AI сочетает в себе автономность, интеллект и адаптивность, предлагая решения, которые могут воспринимать, рассуждать и действовать в реальных или виртуальных условиях с минимальным контролем со стороны человека.

Появление Agentic AI

Agentic AI возник из необходимости в программном обеспечении и роботах, которые могут работать независимо и быстро реагировать на изменения. Традиционное программирование не справляется с сложностью реального мира. В отличие от этого, агентные системы используют машинное обучение и искусственный интеллект, что позволяет им адаптироваться и учиться на опыте.

Практические примеры применения

Автономные транспортные средства: Самоуправляемые автомобили и дроны используют сенсоры и алгоритмы для работы в сложных условиях.
Интеллектуальные виртуальные ассистенты: Чат-боты и голосовые помощники постоянно улучшают свои ответы через взаимодействие с пользователями.
Промышленные роботы: Роботы на заводах работают в координации с сенсорными сетями для более эффективной сборки.
Диагностика в здравоохранении: Инструменты поддержки клинических решений анализируют медицинские изображения и истории болезней для диагностики.

Слой восприятия: Вход в мир

Способность агента точно воспринимать окружающую среду является основой для принятия решений. Слой восприятия преобразует сырые данные из сенсоров в форму, которую может обработать ИИ.

Ключевые аспекты восприятия:

Мультимодальная обработка данных: Агенты могут одновременно обрабатывать изображения, текст и аудио.
Извлечение признаков: Сырые данные преобразуются в структурированные числовые представления.
Контекст в конкретной области: Эффективное восприятие требует знаний о специфике области.

Представление знаний и память

Представление знаний и память позволяют агенту использовать накопленный опыт для выполнения текущих задач. Это включает в себя:

Ключевые элементы:

Краткосрочная память: Хранит актуальный контекст для выполнения задач.
Долгосрочные базы знаний: Хранят структурированную информацию для более глубокого анализа.
Контекстуальная осведомленность: Поддерживает актуальность данных в зависимости от ситуации.

Синергия между восприятием и знанием

Слой восприятия и представление знаний взаимосвязаны. Без точного восприятия даже лучшие знания не помогут. Обратные связи между этими слоями обеспечивают эффективное принятие решений.

Заключение

Agentic AI меняет подход к восприятию, рассуждению и действиям. Используя мощные слои восприятия и представления знаний, эти системы могут эффективно действовать в реальном мире. В следующих статьях мы рассмотрим другие важные аспекты, такие как принятие решений и этические нормы.