Автономный ИИ и компьютерное зрение: будущее автоматизации

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. 

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 Agentic AI?

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 агентная система искусственного интеллекта, оснащенная компьютерным зрением, может detect упаковки, track 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 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.

Сравнение агентивного ИИ с другими передовыми инновациями в области ИИ

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.

Разница между генеративным AI и агентным AI

Если вы пользовались такими инструментами, как ChatGPTто вы уже знакомы с генеративным искусственным интеллектом. Это направление ИИ специализируется на создании контента, такого как текст, изображения или код, на основе подсказок пользователя. Хотя генеративный ИИ способствует развитию творческого потенциала и поиску идей, он следует заученным шаблонам и действует в рамках заранее заданных ограничений, не обладая способностью принимать самостоятельные 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 тесно связаны

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. 

‍

Как работает агентивный ИИ

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:

• Восприятие: Агентная система ИИ собирает и анализирует данные с камер, датчиков и взаимодействий с пользователем, чтобы лучше понимать свое окружение.
  ‍
• 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 повышения производительности с течением времени, особенно в более сложных задачах.

‍

Реальные примеры применения агентивного ИИ

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.

Автономный ИИ в открытии лекарств

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.

‍

Революция в электронной коммерции с помощью агентного AI

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 системам агентского ИИ track 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 агентоориентированную систему искусственного интеллекта 

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

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:

• Определение целей: Четко определите цель, задачи и конкретные задачи, которые агент ИИ должен выполнять для достижения намеченной 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 агентоориентированной AI-системы

Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые агентные AI-системы могут принести различным отраслям:

• Повышение эффективности: Системы Agentic AI могут автоматизировать сложные, трудоемкие задачи, уменьшая количество ошибок и высвобождая человеческие ресурсы для выполнения более ценной работы.

• Масштабируемость: Эти системы могут легко адаптироваться к различным отраслям и расти, чтобы обрабатывать большие рабочие нагрузки по мере необходимости.

• Сокращение затрат: Сокращая потребность в ручном труде и оптимизируя операции, Agentic AI помогает предприятиям сократить расходы и более эффективно использовать ресурсы.

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:

• Предвзятость в ИИ: Агентные системы ИИ могут наследовать предвзятости из данных обучения, что приводит к несправедливым или неточным результатам, особенно в таких областях, как найм и правоохранительные органы.

• Недостаток прозрачности: Многие модели ИИ работают как «черные ящики», что затрудняет понимание того, как они принимают решения, что может быть проблемой в таких отраслях, как здравоохранение и финансы.

• Проблемы регулирования: Разработка Agentic AI развивается быстрее, чем нормативные акты, что создает правовую неопределенность и непоследовательные глобальные стандарты соответствия.

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.

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 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 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 лицензиямиUltralytics YOLO , чтобы начать работать с компьютерным зрением уже сегодня!