Что такое ИИ-агенты, как они устроены и на что способны?

РБКHi-Tech

Дублер человека

Что такое ИИ-агенты и какие наши задачи они могут взять на себя

Автор: Мария Решетникова

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.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Нейросеть меняет профессию Нейросеть меняет профессию

Каким станет рынок труда под влиянием искусственного интеллекта

РБК
Музыка — не в нотах Музыка — не в нотах

Что мы потеряли в музыке за последние сто лет, педантично следуя нотам?

СНОБ
Встречаем Пасху Встречаем Пасху

Лови идеи, как необычно покрасить яйца натуральными красителями

Лиза
«Ревность о Севере: Прожектерское предпринимательство и изобретение Северного морского пути в Российской империи» «Ревность о Севере: Прожектерское предпринимательство и изобретение Северного морского пути в Российской империи»

Почему предпринимателей интересовала печорская древесина

N+1
Наталья Зубаревич: «Произошло перераспределение инвестиционных потоков между регионами» Наталья Зубаревич: «Произошло перераспределение инвестиционных потоков между регионами»

Наталья Зубаревич — к какому кризису стоит готовиться бизнесу

РБК
Ничего личного Ничего личного

Как защититься от хейта в Интернете

Лиза
От «коробочек» — к нелинейной архитектуре От «коробочек» — к нелинейной архитектуре

Как может выглядеть архитектура XXI века?

Монокль
Счастье для всех недаром Счастье для всех недаром

Писатель Шамиль Идиатуллин — о роли Аркадия Стругацкого в его жизни

Weekend
Позитивные вибрации: плюсы и минусы дизельной модификации пикапа JAC T9 Позитивные вибрации: плюсы и минусы дизельной модификации пикапа JAC T9

JAC T9: настоящие внедорожники еще выпускают

ТехИнсайдер
Пушки или масло Пушки или масло

Как технологии двойного назначения помогли послевоенной конверсии

Эксперт
Трудовая дисциплина Трудовая дисциплина

Об отношении Гвардиолы к тренировочному процессу и его системе мотивации игроков

Ведомости
Ксения Хаирова Ксения Хаирова

О Валентине Талызиной, актрисе поистине уникальной

Караван историй
Алексей Маслов: «Для Китая Россия — это прежде всего точки продаж» Алексей Маслов: «Для Китая Россия — это прежде всего точки продаж»

Как развиваются связи РФ и КНР и чего ждать в будущем

РБК
10 самых мозговыносящих фильмов всех времен и народов 10 самых мозговыносящих фильмов всех времен и народов

Настоящие кинематографические торнадо, которые выворачивают вашу реальность

Maxim
Большое плавание Большое плавание

Экскурсия по «Планете Океан»

Weekend
Цифровой «наставник»: почему бизнесу выгоднее обучать, а не увольнять сотрудников Цифровой «наставник»: почему бизнесу выгоднее обучать, а не увольнять сотрудников

Переквалификация превращается в главный инструмент устойчивости компаний

Forbes
Лучшие современные сериалы до 10 серий Лучшие современные сериалы до 10 серий

Сериалы до 10 серий: идеальный вариант для выходных или вечера

Maxim
Девять правил жизни Французской Гвианы Девять правил жизни Французской Гвианы

Французская Гвиана: на чем сосредоточена её жизнь и как живут гвианцы?

Правила жизни
Какой самый длинный музыкальный концерт в истории Какой самый длинный музыкальный концерт в истории

Группа с самыми длинными концертами и самые «долгие» артисты

Maxim
Государственный инвестор Государственный инвестор

Инвестиционная активность предприятий остается высокой за счет госвложений

Ведомости
Три самых популярных ошибки новичка в трейле Три самых популярных ошибки новичка в трейле

Как подготовиться к своему первому трейлу и какие ошибки важно не повторить

Maxim
Легенда Сибири Легенда Сибири

Словно драгоценную чашу держит Бурятия священный Байкал

Лиза
Разморозка на слух Разморозка на слух

Как усложнится процесс разблокировки зарубежных активов российских инвесторов

Ведомости
Здравствуй, новая школа! Здравствуй, новая школа!

Как помочь ребенку сменить школу?

Лиза
Генеральная уборка Генеральная уборка

Как РГО старается уменьшить следы антропогенного воздействия

Вокруг света
Тренд на тихий бренд Тренд на тихий бренд

Low profile publicity: почему крупный бизнес выбирает стратегию скромности?

Ведомости
Боди-хоррор как реальность Боди-хоррор как реальность

Каким получился фильм о созависимых отношениях «Одно целое»

Weekend
Список уловок телефонных мошенников: разбираем самые частые способы обмана Список уловок телефонных мошенников: разбираем самые частые способы обмана

Список из самых распространенных атак телефонных мошенников

Maxim
Рассказ солдата Рассказ солдата

Воспоминания Георгия Немчинова о войне на передовой

Знание – сила
Устричный гриб, его собратья и однофамильцы Устричный гриб, его собратья и однофамильцы

Где растёт вёшенка и кто её лесные «однофамильцы»

Наука и жизнь
Открыть в приложении