Агентный ИИ и компьютерное зрение: Будущее автоматизации

Искусственный интеллект (ИИ) и компьютерное зрение помогают машинам видеть и понимать мир. Благодаря последним достижениям мы стали свидетелями скачка вперед - инноваций в области ИИ, которые не только воспринимают, но и думают, планируют и действуют самостоятельно. В одной из предыдущих статей мы рассказали о том, как агенты зрения способны обрабатывать визуальные данные, анализировать их и предпринимать действия. 

Сегодня мы рассмотрим схожую концепцию: агентный ИИ. Системы агентного ИИ предназначены для самостоятельной работы и обладают человекоподобными способностями к рассуждению и решению проблем для достижения определенных целей. В отличие от традиционных систем ИИ, которые ориентированы на выполнение отдельных задач по заранее заданным инструкциям, агентный ИИ может планировать и действовать автономно для выполнения задач. Такие агенты могут даже обучаться на основе предыдущих взаимодействий и выполнять решения без вмешательства человека. 

Когда речь идет о компьютерном зрении, системы агентного ИИ могут использовать такие техники, как обнаружение объектов, используя модели компьютерного зрения, подобные Ultralytics YOLO11, для анализа визуальных данных в режиме реального времени, распознавания объектов, понимания пространственных отношений и принятия автономных решений на основе окружающей среды.

Что такое агентный ИИ?

В основе агентных систем ИИ лежит автономное мышление, ориентированное на достижение целей, адаптивное решение проблем и способность к непрерывному обучению. Они используют агентов ИИ для понимания окружающей среды, принятия решений и выполнения задач. Для выполнения сложных задач эти ИИ-агенты используют модели компьютерного зрения, методы обучения с подкреплением и большие языковые модели (LLM). Это делает их идеальными для автоматизации рабочих процессов и принятия решений.

Например, на складе агентная система искусственного интеллекта, оснащенная компьютерным зрением, может обнаруживать упаковки, отслеживать инвентарь и перемещаться по препятствиям без участия человека. Используя обучение с подкреплением, она может со временем повышать эффективность своих перемещений, изучая оптимальные маршруты, чтобы избежать заторов. В то же время чат-бот на базе LLM может помогать работникам, отвечая на вопросы и предлагая улучшения в работе, делая весь рабочий процесс более эффективным.

‍

Ключевое различие между традиционным и агентным ИИ заключается в том, что агентный ИИ способен думать наперед и адаптироваться к изменяющимся ситуациям. Традиционные системы компьютерного зрения отлично справляются с распознаванием объектов или классификацией изображений, но они не могут динамически корректировать свое поведение. Им требуется вмешательство человека, который помогает переучивать или настраивать модели. В то же время агентный ИИ использует передовые методы машинного обучения, чтобы со временем совершенствоваться, взаимодействуя с окружающей средой.

Сравнение агентного ИИ с другими передовыми инновациями в области ИИ

ИИ стремительно развивается, и такие новые концепции, как генеративный ИИ, агентная автоматизация и компьютерное зрение, быстро находят применение в различных отраслях. Давайте сравним эти технологии, чтобы лучше понять, что отличает агентный ИИ.

Разница между генеративным и агентным ИИ

Если вы пользовались такими инструментами, как ChatGPT, вы уже знакомы с генеративным ИИ. Это направление ИИ специализируется на создании контента, такого как текст, изображения или код, на основе подсказок пользователя. Хотя генеративный ИИ способствует развитию творческих способностей и поиску идей, он следует заученным шаблонам и действует в рамках заранее заданных ограничений, не обладая способностью принимать самостоятельные решения или преследовать независимые цели.

Агентный ИИ, напротив, активно преследует цели. Он может динамично адаптироваться к окружающей среде, не требуя постоянного участия человека. Вместо того чтобы просто генерировать контент, он предпринимает действия и решает проблемы автономно.

Агентная автоматизация и агентный ИИ тесно связаны между собой

Агентная автоматизация и агентный ИИ идут рука об руку, причем агентный ИИ обеспечивает интеллектуальные возможности для автоматизации. Рассмотрим систему безопасности на основе компьютерного зрения. 

Агентная система ИИ анализирует ситуацию, принимает решение о наилучшей реакции и самостоятельно предпринимает действия. Например, если камера безопасности с искусственным интеллектом и компьютерным зрением обнаруживает нарушителя, система агентного ИИ не просто отправляет сигнал тревоги, а проверяет, является ли этот человек сотрудником, при необходимости блокирует двери, отслеживает его передвижение и даже посылает за ним беспилотник.

Агентская автоматизация обеспечивает слаженную работу всех этих действий. Она соединяет различные системы, такие как камеры наблюдения, дверные замки и беспилотники, чтобы они могли реагировать автоматически и синхронно. В то время как агентный ИИ принимает решения, агентная автоматизация обеспечивает их эффективное выполнение без вмешательства человека. 

‍

Как работает агентный ИИ

Теперь, когда мы лучше понимаем, что такое агентный ИИ, давайте разберемся, как он работает. 

Агентные системы искусственного интеллекта работают в циклическом процессе восприятия, принятия решений, действий и адаптации, что помогает им учиться и совершенствоваться с течением времени. Этот непрерывный цикл позволяет таким системам функционировать самостоятельно и достигать сложных целей.

Вот краткий обзор этапов непрерывного цикла:

• Восприятие: Агентская система искусственного интеллекта собирает и анализирует данные с камер, датчиков и взаимодействия с пользователем, чтобы лучше понять окружающую обстановку.
  ‍
• Принятие решений: Система оценивает различные варианты, прогнозирует возможные результаты и выбирает наилучшее действие на основе рассуждений и оценки рисков.
  ‍
• Действие: После принятия решения система выполняет задачи, управляя физическими устройствами, взаимодействуя с другими системами или генерируя выходные данные.
  ‍
• Адаптация: Система учится на опыте, используя обратную связь, применяя машинное обучение и обучение с подкреплением для улучшения производительности с течением времени, особенно при выполнении более сложных задач.

‍

Применение агентного ИИ в реальном мире

Далее мы рассмотрим несколько реальных примеров агентного ИИ в действии. Эти системы используются в различных отраслях, помогая машинам анализировать данные и принимать самостоятельные решения для улучшения результатов.

Агентный ИИ в открытии лекарств

Поиск лекарств включает в себя несколько ключевых этапов - от определения биологических мишеней, связанных с заболеваниями, до скрининга потенциальных соединений, оптимизации их химических структур и проведения доклинических испытаний. Это сложный и трудоемкий процесс, требующий тщательного анализа данных и проведения экспериментов для поиска эффективных и безопасных методов лечения.

Агентный ИИ, интегрированный с компьютерным зрением, помогает автоматизировать такие ключевые этапы, как химический синтез, делая этот процесс более быстрым и эффективным. Химический синтез - это процесс комбинирования различных химических соединений для создания новых веществ, таких как фармацевтические препараты, посредством контролируемых реакций. Традиционно ученым приходилось вручную, методом проб и ошибок, регулировать такие факторы, как температура, состав растворителя и время кристаллизации.

Теперь системы агентного ИИ могут следить за реакциями в режиме реального времени, анализировать визуальные изменения, такие как изменение цвета или образование кристаллов, и принимать решения на месте. Например, если система обнаруживает, что реакция идет не так, как ожидалось, она может немедленно отрегулировать температуру или добавить необходимые химические вещества для оптимизации процесса. Постоянно обучаясь на основе прошлых реакций, система со временем повышает свою точность, снижая необходимость ручного вмешательства и ускоряя разработку лекарств.

‍

Переосмысление электронной коммерции с помощью агентного ИИ

Агентный искусственный интеллект меняет представление о покупках в Интернете, делая их более персонализированными, эффективными и автоматизированными. Вместо того чтобы просто рекомендовать товары на основе прошлых покупок, агентский ИИ может анализировать привычки пользователей, предсказывать, что может понадобиться покупателю в следующий раз, и корректировать предложения товаров в режиме реального времени. 

С помощью компьютерного зрения агентный ИИ может также анализировать визуальный поиск, распознавая изображения товаров, чтобы предложить более точные рекомендации. Например, если кто-то часто смотрит на кроссовки, система агентского искусственного интеллекта может выделить модные стили, предложить скидки или предложить подходящие аксессуары. Она также может оптимизировать цены и акции в зависимости от спроса, делая покупки более динамичными.

Помимо рекомендаций, агентный ИИ улучшает логистику электронной коммерции, управляя запасами, прогнозируя пополнение запасов и автоматизируя выполнение заказов. Компьютерное зрение позволяет системам агентского ИИ отслеживать уровень запасов в режиме реального времени, выявлять неправильно размещенные товары и обеспечивать правильную категоризацию продукции. Если товар быстро раскупается, система может инициировать пополнение запасов или предложить альтернативные варианты. Обучаясь и адаптируясь с течением времени, агентский ИИ делает онлайн-шопинг более быстрым, интеллектуальным и удобным как для покупателей, так и для компаний.

Как построить систему агентного ИИ 

Теперь, когда мы рассмотрели реальные примеры агентного ИИ, давайте обсудим, как его создать. 

Если вы разрабатываете приложение, основанное на компьютерном зрении, использование новейших моделей, таких как Ultralytics YOLO11, поможет вашей системе агентного ИИ лучше понимать окружающую обстановку. Благодаря поддержке различных задач компьютерного зрения YOLO11 позволяет системам агентного ИИ точно анализировать визуальные данные.

Вот как можно построить систему агентного ИИ с помощью YOLO11:

• Определите цели: Четко определите назначение, цели и конкретные задачи агента ИИ, которые он должен выполнить для достижения своей функциональности.

• Обучение YOLO11: собирайте соответствующие изображения и видеоданные, маркируйте их и настраивайте YOLO11 в соответствии с вашими конкретными задачами.

• Интеграция YOLO11: подключите YOLO11 к системе искусственного интеллекта, которая позволяет проводить анализ и принимать решения в режиме реального времени на основе обнаруженных визуальных данных.

• Обеспечьте автономное принятие решений: Создайте логические модели или модели машинного обучения, которые позволят агенту ИИ предпринимать действия на основе обнаруженных YOLO11 данных, например, включать оповещения, изменять настройки или направлять роботизированные системы.

• Включите контуры обратной связи: Внедрите самообучающуюся систему, в которой YOLO11 повышает свою точность путем переобучения на новых данных, улучшая производительность модели с течением времени.

‍

Плюсы и минусы агентной системы искусственного интеллекта

Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые могут принести системы агентского ИИ различным отраслям:

• Повышение эффективности: Агентные системы искусственного интеллекта могут автоматизировать сложные, трудоемкие задачи, сокращая количество ошибок и высвобождая людей для более важной работы.

• Масштабируемость: Эти системы могут легко адаптироваться к различным отраслям и при необходимости увеличиваться для выполнения больших рабочих нагрузок.

• Сокращение расходов: Снижая потребность в ручном труде и оптимизируя операции, агентский ИИ помогает компаниям сократить расходы и более эффективно использовать ресурсы.

Хотя агентский ИИ дает множество преимуществ в различных отраслях, важно также знать о потенциальных ограничениях, которые он несет в себе. Вот некоторые ключевые проблемы, о которых следует помнить:

• Предвзятость в искусственном интеллекте: Агентные системы ИИ могут унаследовать предубеждения от обучающих данных, что приводит к несправедливым или неточным результатам, особенно в таких областях, как прием на работу и правоохранительная деятельность.

• Отсутствие прозрачности: Многие модели ИИ работают как "черные ящики", что затрудняет понимание того, как они принимают решения, что может стать проблемой в таких отраслях, как здравоохранение и финансы.

• Нормативно-правовые проблемы: Развитие агентского ИИ идет быстрее, чем развитие нормативно-правовой базы, что создает правовую неопределенность и противоречивые глобальные стандарты соответствия.

В целом, несмотря на то, что системы агентного ИИ могут многое предложить, важно сбалансировать их преимущества с этическими соображениями, прозрачностью и надлежащим регулированием, чтобы обеспечить их ответственное использование.

Основные выводы

В сочетании с моделями ИИ Vision, такими как YOLO11, системы агентного ИИ могут изменить подход к автоматизации. Эти системы помогают предприятиям работать автономно и быстрее - от самоуправляемых автомобилей до интернет-магазинов и здравоохранения. 

Однако такие проблемы, как предвзятость, отсутствие прозрачности и нечеткое регулирование, все еще требуют решения. По мере совершенствования систем агентного ИИ поиск правильного баланса между инновациями и ответственностью будет играть ключевую роль в извлечении максимальной пользы из этих инноваций.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и репозиторию GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Изучите различные области применения ИИ в производстве и компьютерного зрения в здравоохранении на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими лицензиями Ultralytics YOLO, чтобы начать работать с компьютерным зрением уже сегодня!