Od generativne do agentske umetne inteligence: Naslednji korak v razvoju AI
Hitro razvijajoča se tehnologija umetne inteligence (AI) še vedno pritegne veliko pozornosti javnosti, predvsem zaradi napredka klepetalnih robotov in generativnih modelov. V poslovnem svetu pa prah dviga še močnejša aplikacija umetne inteligence, imenovana agentski AI. Gre za prelomno tehnologijo, ki presega meje generativne umetne inteligence in se osredotoča na avtonomijo ter sposobnost samostojnega odločanja.
Agentska umetna inteligenca ni le še ena v vrsti modnih besed v tehnološki industriji, temveč predstavlja pravo spremembo paradigme. Bernard Marr, tehnološki strokovnjak, je v svojem glasilu Intelligence Revolution izpostavil: “Ta inovativna tehnologija ni le še ena modna beseda v industriji; gre za spremembo paradigme, ki je pripravljena na novo opredeliti meje zmogljivosti AI.”
V nasprotju s tradicionalnimi modeli umetne inteligence, ki so omejeni na izvajanje vnaprej določenih nalog, agentska umetna inteligenca omogoča avtonomne sisteme, ki lahko samostojno sprejemajo odločitve, načrtujejo dejanja in se učijo iz lastnih izkušenj. “V bistvu se agentska umetna inteligenca nanaša na sisteme umetne inteligence, ki imajo določeno stopnjo avtonomije in lahko delujejo sami za doseganje določenih ciljev,” je dodal Marr.
Napredne zmogljivosti agentske umetne inteligence
Jason Wong, podpredsednik in analitik pri Gartnerju, poudarja, da agentska umetna inteligenca omogoča več kot le preprosto razumevanje in odzivanje na ukaze. Sistem lahko sam izvaja ukrepe, kot je pridobivanje API-jev ali celo ustvarjanje programske kode, kot na primer Python kodo za reševanje problemov. “Agencija, ki stoji za tem, je zelo spremenljiva, vendar je umetna inteligenca povezana z orodjem,” je pojasnil Wong in dodal, da ima tehnologija zmožnost načrtovanja in aktivacije orodij za reševanje težav.
Scott Dylan, ustanovitelj podjetja NexaTech Ventures, poudarja, da agentska umetna inteligenca naredi pomemben korak dlje od generativne umetne inteligence. “Medtem ko se generativni AI osredotoča na ustvarjanje vsebine – besedila, slik, kode – na podlagi obstoječih podatkov, ima agentski AI občutek avtonomije,” je pojasnil. Sistemi lahko ne le ustvarjajo vsebino, ampak tudi samostojno delujejo, sprejemajo odločitve in se prilagajajo brez stalnega človeškega nadzora.
Nadgradnja generativne umetne inteligence
Agentska umetna inteligenca predstavlja pomemben napredek od generativne umetne inteligence. Dev Nag, izvršni direktor podjetja QueryPal, pravi: “Za razliko od generativne umetne inteligence, ki se osredotoča predvsem na ustvarjanje vsebine na podlagi vhodnih pozivov, lahko agentska umetna inteligenca avtonomno dodeli več ‘časa za razmišljanje’ zapletenim nalogam.” Takšna avtonomija omogoča sistemu, da reši bolj sofisticirane probleme in optimizira svoje procese.
To pomeni, da lahko agentska umetna inteligenca preseže preprosto ustvarjanje vsebin, kar omogoča bolj človeško reševanje problemov in prilagoditev glede na različne naloge. “Pošteno je reči, da sodobna agentna umetna inteligenca – kot OpenAI’s o1 – gradi na generativni umetni inteligenci kot svoji infrastrukturi, vendar lahko doseže širši nabor ciljev,” je dodal Nag.
Transformacija poslovnih procesov
Zmogljivosti agentske umetne inteligence so preobrazbene za številna podjetja. “Agentska umetna inteligenca lahko preoblikuje industrije z avtomatizacijo ne le ponavljajočih se nalog, ampak tudi zapletenih procesov odločanja,” je povedala Hodan Omaar, višja politična analitičarka umetne inteligence pri Centru za podatkovne inovacije. Primeri vključujejo optimizacijo dobavnih verig, kjer bi agentska umetna inteligenca lahko napovedovala in se odzivala na motnje v realnem času ter optimizirala poti in zaloge brez človeškega posredovanja.
Tudi Scott Dylan izpostavlja, da bo agentska umetna inteligenca prinesla preobrazbo v financah, zdravstvu in mnogih drugih industrijah. “Ne gre le za avtomatizacijo procesov, temveč za opolnomočenje sistemov za obvladovanje zapletenega odločanja,” je pojasnil. Na primer, v zdravstvu bi lahko agentski AI pomagal spremljati bolnike in prilagajati načrte zdravljenja na podlagi tekočih podatkov.
Izboljšanje produktivnosti in izzivi
Zaradi svoje avtonomije lahko agentska umetna inteligenca pomembno poveča produktivnost v podjetjih. David Inserra iz Cato Institute poudarja, da AI omogoča avtomatizacijo številnih delovnih korakov, kar prihrani čas in denar. Kljub temu pa tehnologija ni brez izzivov. Sandi Besen iz IBM opozarja: “Ker agenti AI uporabljajo jezikovni model kot svoje ‘možgane’, si neizogibno delijo vsaj vse težave, ki jih povzroča generativni AI, in potem še nekaj.” Kljub temu obstajajo metode za ublažitev teh težav, kot je zagotavljanje ustreznega vrednotenja in vključevanja človeškega nadzora.
Korak bližje umetni splošni inteligenci (AGI)?
Ena izmed ključnih razprav okoli agentske umetne inteligence je, ali nas ta tehnologija približuje svetemu gralu umetne inteligence – umetni splošni inteligenci (AGI). Medtem ko nekateri strokovnjaki verjamejo, da je agentska umetna inteligenca korak bližje AGI, drugi, kot je Shawn DuBravac, dvomijo, da bo to področje pripeljalo do resnične splošne inteligence. “Če dosežemo AGI, verjamem, da bo pot vključevala preboje in nove paradigme inteligence, ki se bistveno razlikujejo od tega, kar smo dosegli do zdaj,” je povedal DuBravac.
[Vir: Tech News World]; Portal24; Foto: Vecteezy
