«`html
Искусственный интеллект в принятии решений
Agentic AI получает большую ценность от способности принимать обоснованные решения в сложных условиях с минимальным участием человека. В этой статье рассматривается, как вводимые данные и контекст превращаются в целенаправленные действия.
Модуль Рассуждений и Принятия Решений
Этот модуль можно рассматривать как мост между наблюдаемой реальностью и целями агента. Он обрабатывает сигналы, изображения и текст, фильтрует шум, и использует существующие знания для интерпретации текущей ситуации. Затем модуль проектирует гипотетические результаты действий и выбирает наиболее подходящее решение.
Рассуждения и принятие решений в контексте
В повседневной жизни люди интегрируют полученные знания и наблюдения для принятия решений. Agentic AI нацеливается на воспроизведение этой адаптивной способности, объединяя традиционные и новые методы. Традиционные системы могут не справляться с динамическими контекстами, тогда как машинное обучение обеспечивает гибкость, но недостаток прозрачности.
Классические и современные подходы
Классическое символическое рассуждение имеет свои сильные и слабые стороны. Системы хорошо справляются с узкими задачами, но сталкиваются с трудностями в условиях неопределенности.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением (RL) — мощный метод для принятия решений в динамичных условиях. Агенты учатся, взаимодействуя с окружением и оптимизируя сигнал вознаграждения. Существуют различные алгоритмы, такие как Q-обучение и методы градиентов политики, которые помогают улучшать поведение агентов со временем.
Рассуждения на основе больших языковых моделей
Совсем недавно модели, такие как GPT-4, начали использоваться для рассуждений. Они могут анализировать сложные инструкции и адаптироваться к различным задачам, общаясь на естественном языке.
Процесс принятия решений
Процесс принятия решений в системе Agentic обычно включает:
- Оценка состояния: Получение обработанных входных данных и формирование представления о текущей среде.
- Интерпретация целей: Идентификация задач и целей, которые необходимо достичь.
- Оценка политики: Консультация с политикой или обработка рассуждений на основе целей.
- Выбор действия: Выбор оптимального или приемлемого действия с учетом неопределенности.
- Оценка результатов: Наблюдение за новыми данными и обновление политики для непрерывного улучшения.
Сбалансированные ограничения и этические принципы
Важно учитывать этические и социальные принципы при разработке AI-систем. Создание дополнительных логических структур и многоцелевых функций вознаграждения помогает избежать нежелательных последствий.
Применения и практические последствия
Модуль Рассуждений и Принятия Решений применим в различных областях, включая промышленную робототехнику и автономные транспортные средства. Агенты могут координировать сложные процессы, обеспечивая безопасность и соблюдение правил.
Заключение
Модуль Рассуждений и Принятия Решений является ключевым элементом любых агентных систем. Он формирует, как AI интерпретирует данные и выбирает наилучший путь для действия. Agentic AI может адаптироваться со временем и реагировать на новые вызовы, обеспечивая высокую степень автономности.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте простым шагам: анализируйте, где возможно применение автоматизации, определяйте ключевые показатели эффективности (KPI), подбирайте соответствующие решения и внедряйте их постепенно.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.
Попробуйте AI Sales Bot — это AI-ассистент для продаж, помогающий отвечать на вопросы клиентов и снижать нагрузку на первую линию.
«`
