Узнайте, как агентные системы ИИ используют модели компьютерного зрения для автономного анализа визуальных данных, обучения на опыте и адаптации к изменяющимся условиям.
Искусственный интеллект (ИИ) и компьютерное зрение помогают машинам видеть и понимать мир. Благодаря последним достижениям мы наблюдаем скачок вперед — инновации в области ИИ, которые не только воспринимают, но и думают, планируют и действуют самостоятельно. В предыдущей статье мы обсуждали, как визуальные агенты способны обрабатывать визуальные данные, анализировать их и предпринимать действия.
Сегодня мы рассмотрим аналогичную концепцию: Agentic AI. Системы Agentic AI предназначены для независимой работы и обладают человеческими способностями к рассуждению и решению проблем для достижения определенных целей. В отличие от традиционных систем ИИ, которые сосредоточены на выполнении отдельных задач с предопределенными инструкциями, Agentic AI может планировать и действовать автономно для выполнения задач. Эти агенты могут даже учиться на предыдущих взаимодействиях и принимать решения без какого-либо вмешательства человека.
В области компьютерного зрения системы agentic AI могут использовать такие методы, как обнаружение объектов с помощью моделей компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11, для анализа визуальных данных в реальном времени, распознавания объектов, понимания пространственных взаимосвязей и принятия автономных решений на основе окружающей среды.
По своей сути, системы агентного ИИ разработаны с использованием автономного, целеориентированного мышления, адаптивного решения проблем и возможностей непрерывного обучения. Они используют агентов ИИ для понимания окружающей среды, принятия решений и выполнения задач. Эти агенты ИИ используют модели компьютерного зрения, методы обучения с подкреплением и большие языковые модели (LLM) для выполнения сложных задач. Это делает их идеальными для автоматизации бизнес-процессов и улучшения принятия решений.
Например, на складе интеллектуальная AI-система, оснащенная компьютерным зрением, может обнаруживать упаковки, отслеживать запасы и обходить препятствия без вмешательства человека. Используя обучение с подкреплением, она может со временем повысить эффективность своих перемещений, изучая лучшие маршруты для избежания заторов. В то же время чат-бот на базе LLM может помогать работникам, отвечая на вопросы и предлагая улучшения в работе, что повышает эффективность всего рабочего процесса.
Ключевое различие между традиционным решением ИИ и агентным решением ИИ заключается в том, что агентный ИИ может думать наперед и адаптироваться к изменяющимся ситуациям. Традиционные системы компьютерного зрения отлично подходят для распознавания объектов или классификации изображений, но они не могут динамически корректировать свое поведение. Им нужен человек, чтобы вмешаться и помочь переобучить или точно настроить модели. Между тем, агентный ИИ использует передовые методы машинного обучения для улучшения с течением времени за счет взаимодействия со своей средой.
ИИ быстро развивается, и новые концепции, такие как генеративный ИИ, автоматизация на основе агентов и компьютерное зрение, быстро внедряются в различных отраслях. Давайте сравним эти технологии, чтобы лучше понять, что отличает ИИ на основе агентов.
Если вы использовали такие инструменты, как ChatGPT, вы уже знакомы с генеративным AI. Эта отрасль AI специализируется на создании контента, такого как текст, изображения или код, на основе запросов пользователей. Хотя генеративный AI расширяет возможности творчества и исследования идей, он следует изученным шаблонам и работает в рамках предопределенных ограничений, не имея возможности принимать автономные решения или преследовать независимые цели.
В отличие от этого, Agentic AI активно преследует цели. Он может динамически адаптироваться к окружающей среде, не требуя постоянного вмешательства человека. Вместо того чтобы просто генерировать контент, он предпринимает действия и решает проблемы автономно.
Автономная автоматизация и автономный ИИ идут рука об руку, при этом автономный ИИ обеспечивает интеллект, который приводит в действие автоматизацию. Рассмотрим систему безопасности на основе компьютерного зрения.
Система агентного ИИ анализирует ситуацию, определяет наилучший ответ и действует самостоятельно. Например, если камера видеонаблюдения с ИИ, интегрированная с компьютерным зрением, обнаруживает злоумышленника, система агентного ИИ не просто отправляет оповещение; она проверяет, является ли этот человек сотрудником, при необходимости запирает двери, отслеживает его перемещение и даже отправляет дрон для наблюдения за ним.
Автономная автоматизация обеспечивает бесперебойную совместную работу всех этих действий. Она соединяет различные системы, такие как камеры видеонаблюдения, дверные замки и дроны, чтобы они могли реагировать автоматически и синхронно. В то время как автономный ИИ принимает решения, автономная автоматизация обеспечивает эффективное выполнение этих решений без необходимости вмешательства человека.
Теперь, когда у нас есть лучшее понимание того, что такое агентоориентированный ИИ, давайте рассмотрим, как он работает.
Автономные системы ИИ работают посредством циклического процесса восприятия, принятия решений, действий и адаптации, что помогает им учиться и совершенствоваться с течением времени. Этот непрерывный цикл позволяет этим системам функционировать самостоятельно и достигать сложных целей.
Вот краткий обзор этапов, задействованных в непрерывном цикле:
Далее, давайте рассмотрим несколько реальных примеров работы агентивного ИИ. Эти системы используются в различных отраслях, помогая машинам анализировать данные и принимать независимые решения для улучшения результатов.
Открытие лекарств включает в себя несколько ключевых этапов: от выявления биологических мишеней, связанных с заболеваниями, до скрининга потенциальных соединений, оптимизации их химических структур и проведения доклинических испытаний. Это сложный и трудоемкий процесс, требующий обширного анализа данных и экспериментов для поиска эффективных и безопасных методов лечения.
Автономный ИИ, интегрированный с компьютерным зрением, помогает автоматизировать ключевые этапы, такие как химический синтез, делая этот процесс более быстрым и эффективным. Химический синтез - это процесс объединения различных химических соединений для создания новых веществ, таких как фармацевтические препараты, посредством контролируемых реакций. Традиционно ученым приходилось вручную корректировать такие факторы, как температура, состав растворителя и время кристаллизации, методом проб и ошибок.
Теперь агентные системы ИИ могут отслеживать реакции в режиме реального времени, анализировать визуальные изменения, такие как сдвиги цвета или образование кристаллов, и принимать решения на месте. Например, если система обнаруживает, что реакция протекает не так, как ожидалось, она может немедленно отрегулировать температуру или добавить необходимые химические вещества для оптимизации процесса. Постоянно обучаясь на прошлых реакциях, система со временем повышает свою точность, снижая потребность в ручном вмешательстве и ускоряя разработку лекарств.
Автономный ИИ меняет способ совершения покупок в Интернете, делая этот процесс более персонализированным, эффективным и автоматизированным. Вместо того чтобы просто рекомендовать продукты на основе прошлых покупок, автономный ИИ может анализировать привычки просмотра, прогнозировать, что клиент может захотеть дальше, и корректировать предложения продуктов в режиме реального времени.
С помощью компьютерного зрения агентский ИИ может также анализировать визуальные поиски, распознавая изображения продуктов, чтобы предлагать более точные рекомендации. Например, если кто-то часто просматривает кроссовки, агентская система ИИ может выделить популярные стили, предложить скидки или предложить подходящие аксессуары. Она также может оптимизировать цены и рекламные акции на основе 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 агентным системам ИИ отслеживать уровни запасов в режиме реального времени, выявлять потерянные товары и обеспечивать правильную категоризацию продуктов. Если товар быстро распродается, система может инициировать пополнение запасов или предложить альтернативы. Благодаря обучению и адаптации с течением времени агентный ИИ делает онлайн-покупки быстрее, умнее и удобнее как для клиентов, так и для предприятий.
Теперь, когда мы рассмотрели реальные примеры агентного ИИ, давайте обсудим, как его построить.
Если вы разрабатываете приложение на основе компьютерного зрения, использование новейших моделей, таких как Ultralytics YOLO11, может помочь вашей агентной AI-системе лучше понимать окружающую среду. Благодаря поддержке различных задач компьютерного зрения, YOLO11 позволяет агентным AI-системам точно анализировать визуальные данные.
Вот как можно построить агентную систему искусственного интеллекта с использованием YOLO11:
Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые агентные AI-системы могут принести различным отраслям:
Хотя Agentic AI предлагает множество преимуществ в различных секторах, важно также помнить о потенциальных ограничениях, которые с этим связаны. Вот некоторые ключевые моменты, о которых следует помнить:
В целом, хотя агентные системы ИИ могут многое предложить, важно сбалансировать их преимущества с этическими соображениями, прозрачностью и надлежащим регулированием, чтобы обеспечить их ответственное использование.
В сочетании с моделями Vision AI, такими как YOLO11, системы агентного ИИ могут изменить способ работы автоматизации. От самоуправляемых автомобилей до онлайн-покупок и здравоохранения, эти системы помогают предприятиям работать автономно и быстрее.
Однако такие проблемы, как предвзятость, отсутствие прозрачности и нечеткие правила, все еще требуют решения. По мере совершенствования агентных систем ИИ, поиск правильного баланса между инновациями и ответственностью будет ключом к максимальному использованию этих инноваций.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и репозиторию на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Ознакомьтесь с различными приложениями ИИ в производстве и компьютерного зрения в здравоохранении на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими лицензиями Ultralytics YOLO, чтобы начать работу с компьютерным зрением уже сегодня!
