هوش مصنوعی کنش‌گرا در برابر عامل‌های هوش مصنوعی: یک بررسی فنی عمیق

تعاریف و مفاهیم اساسی

عامل‌های هوش مصنوعی:
یک عامل هوش مصنوعی یک موجودیت نرم‌افزاری خودکار است که محیط خود را درک می‌کند، تصمیم می‌گیرد و برای دستیابی به اهداف خاص عمل می‌کند. در هسته خود، یک عامل هوش مصنوعی از یک حلقه ساده پیروی می‌کند: حس کردن ← تصمیم گرفتن ← عمل کردن. عامل از طریق حسگرها یا جریان‌های داده ورودی دریافت می‌کند، این اطلاعات را با استفاده از منطق تصمیم‌گیری (که می‌تواند مبتنی بر قاعده یا یادگیری باشد) پردازش می‌کند و از طریق محرک‌ها یا APIها خروجی می‌دهد. نمونه‌ها از چت‌بات‌هایی که پشتیبانی مشتری ارائه می‌دهند تا خودروهای خودران که داده‌های حسگر را تفسیر می‌کنند و در جاده‌ها حرکت می‌کنند، متغیر است. این عامل‌ها معمولاً دارای دامنه ثابتی هستند—انسان‌ها اهداف سطح بالای آن‌ها را تعریف می‌کنند، و عامل‌ها بهترین اقدامات را در آن محدوده تعیین می‌کنند.

هوش مصنوعی کنش‌گرا:
از سوی دیگر، هوش مصنوعی کنش‌گرا به یک الگوی جدیدتر اشاره دارد که در آن سیستم‌های هوش مصنوعی دارای درجه بالاتری از خودمختاری و سازگاری هستند. یک هوش مصنوعی کنش‌گرا برای برنامه‌ریزی مستقل، اجرای وظایف چند مرحله‌ای و یادگیری مداوم از بازخورد طراحی شده است. برخلاف عامل‌های هوش مصنوعی سنتی که اغلب از یک خط مشی از پیش تعیین شده یا ثابت پیروی می‌کنند، سیستم‌های هوش مصنوعی کنش‌گرا می‌توانند اهداف پیچیده را به وظایف فرعی تقسیم کنند، ابزارهای خارجی را فراخوانی کنند و استراتژی‌های خود را در زمان واقعی تطبیق دهند. به عنوان مثال، یک هوش مصنوعی کنش‌گرا که وظیفه "ساخت یک وب‌سایت" را دارد، می‌تواند به‌طور خودکار کد تولید کند، گرافیک طراحی کند، تست‌ها را اجرا کند و حتی سایت را مستقر کند—همه این‌ها با حداقل دخالت انسان. در حالی که هر هوش مصنوعی کنش‌گرا یک عامل هوش مصنوعی است، اما هر عامل هوش مصنوعی رفتار پویا و هدف‌محور را که هوش مصنوعی کنش‌گرا را تعریف می‌کند، نشان نمی‌دهد.

تفاوت‌های فنی کلیدی

خودمختاری و اجرای هدف

عامل‌های هوش مصنوعی سنتی در سطح خودمختاری خود متفاوت هستند. بسیاری از آن‌ها در محدوده‌های محدود و از پیش تعریف شده عمل می‌کنند و برای تصمیم‌گیری‌های پیچیده‌تر به ورودی انسان نیاز دارند. هوش مصنوعی کنش‌گرا این مرز را با تأکید بر خودمختاری گسترده تغییر می‌دهد. این سیستم‌ها می‌توانند اهداف سطح بالا را تفسیر کنند و توالی اقداماتی را برای دستیابی به آن‌ها طراحی کنند. به جای یک پاسخ یک مرحله‌ای ساده، یک هوش مصنوعی کنش‌گرا به‌طور مداوم در تصمیمات خود تکرار می‌کند و با جمع‌آوری داده‌ها و بازخورد جدید، برنامه خود را تنظیم می‌کند.

سازگاری و یادگیری

بسیاری از عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از یک رویکرد دو مرحله‌ای آموزش داده می‌شوند: یک مرحله آموزش آفلاین و به دنبال آن یک مرحله استقرار ثابت. برخی از عامل‌ها ممکن است سیاست‌های خود را در طول زمان با استفاده از یادگیری تقویتی به‌روزرسانی کنند، اما این یادگیری اغلب از عملیات بی‌درنگ جدا شده است. در مقابل، سیستم‌های هوش مصنوعی کنش‌گرا برای سازگاری ساخته شده‌اند. آن‌ها حلقه‌های یادگیری مداوم را در خود جای می‌دهند که در آن بازخورد از محیط برای تنظیم استراتژی‌ها به‌طور همزمان استفاده می‌شود. این قابلیت یادگیری پویا به هوش مصنوعی کنش‌گرا اجازه می‌دهد تا تغییرات غیرمنتظره را مدیریت کند و با گذشت زمان بدون نیاز به جلسات آموزش مجدد صریح، بهبود یابد.

تصمیم‌گیری و استدلال

عامل‌های هوش مصنوعی سنتی اغلب به یک سیاست تصمیم‌گیری ثابت یا یک نگاشت یک مرحله‌ای از ورودی به عمل تکیه می‌کنند. در بسیاری از موارد، آن‌ها فاقد یک فرآیند استدلال صریح هستند که اقدامات خود را توضیح دهد یا توجیه کند. با این حال، سیستم‌های هوش مصنوعی کنش‌گرا تکنیک‌های استدلال پیشرفته مانند برنامه‌ریزی زنجیره تفکر را در خود جای می‌دهند. این سیستم‌ها می‌توانند روایت‌های داخلی ایجاد کنند که وظایف پیچیده را به زیروظایف قابل مدیریت تقسیم می‌کنند، استراتژی‌های بالقوه را ارزیابی می‌کنند و بهترین اقدام را انتخاب می‌کنند. این رویکرد استدلالی تکراری و چند مرحله‌ای، هوش مصنوعی کنش‌گرا را قادر می‌سازد تا با سطحی از انعطاف‌پذیری که عامل‌های ساده‌تر فاقد آن هستند، به مسائل پیچیده و جدید رسیدگی کند.

معماری‌ها و فناوری‌های زیربنایی

معماری عامل هوش مصنوعی

در هسته یک عامل هوش مصنوعی یک حلقه متشکل از درک، تصمیم‌گیری و عمل است. معماری معمولاً مدولار است:

• درک: حسگرها یا رابط‌های ورودی داده که اطلاعات را جمع‌آوری می‌کنند.
• ماژول تصمیم‌گیری: "مغز" عامل که ورودی‌ها را پردازش می‌کند، اغلب با استفاده از سیستم‌های مبتنی بر قاعده، درخت‌های تصمیم یا سیاست‌های آموخته شده.
• محرک‌ها: اجزا یا APIهایی که اقدامات را در محیط اجرا می‌کنند.

بسیاری از عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از چارچوب‌هایی طراحی شده‌اند که از یادگیری تقویتی یا تصمیم‌گیری مبتنی بر قاعده پشتیبانی می‌کنند. به عنوان مثال، در رباتیک، یک عامل ممکن است داده‌های حسگر (از دوربین‌ها یا لیدار) را یکپارچه کند، آن را از طریق یک شبکه عصبی پردازش کند و بر این اساس موتورها را کنترل کند.

معماری هوش مصنوعی کنش‌گرا

هوش مصنوعی کنش‌گرا با گنجاندن چندین جزء پیشرفته بر اساس معماری عامل اساسی ساخته می‌شود:

• هماهنگ‌کننده شناختی: اغلب یک مدل زبانی پیشرفته که اهداف را تفسیر می‌کند، در مورد وظیفه استدلال می‌کند و یک توالی از اقدامات را برنامه‌ریزی می‌کند.
• استفاده از ابزار پویا: عامل می‌تواند به‌طور خودکار ابزارها یا APIهای خارجی (به عنوان مثال، پایگاه‌های داده، موتورهای جستجو، مفسرهای کد) را به عنوان بخشی از فرآیند حل مسئله خود فراخوانی کند.
• حافظه و زمینه: برخلاف عامل‌های ساده، سیستم‌های کنش‌گرا حافظه‌ای از تعاملات قبلی را حفظ می‌کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهند به داده‌های گذشته ارجاع دهند و سازگاری را در طول وظایف طولانی‌مدت بهبود بخشند.
• برنامه‌ریزی و فرار استدلال: هوش مصنوعی کنش‌گرا می‌تواند برنامه‌های چند مرحله‌ای ایجاد کند و در صورت تغییر شرایط، آن‌ها را به‌طور همزمان تنظیم کند، اغلب با استفاده از تکنیک‌های مشتق شده از استدلال زنجیره تفکر.
• هماهنگ‌سازی چند عاملی: برخی از سیستم‌های کنش‌گرا برای ایجاد یا هماهنگی با سایر زیرعامل‌های تخصصی طراحی شده‌اند، در نتیجه وظایف را تقسیم کرده و کارایی را افزایش می‌دهند.

توسعه‌دهندگان از چارچوب‌هایی مانند LangChain و Semantic Kernel برای ساخت این سیستم‌های پیشرفته استفاده می‌کنند و نقاط قوت مدل‌های زبانی بزرگ، یادگیری تقویتی و یکپارچه‌سازی ابزار را ترکیب می‌کنند.

کاربردهای دنیای واقعی

رباتیک و وسایل نقلیه خودران

در رباتیک، عامل‌های هوش مصنوعی سنتی در سیستم‌هایی مانند جاروبرقی‌های رباتیک یا ربات‌های انبار دیده می‌شوند. این عامل‌ها از مجموعه‌ای از قوانین از پیش تعریف شده برای حرکت و انجام وظایف پیروی می‌کنند. با این حال، سیستم‌های هوش مصنوعی کنش‌گرا با اجازه دادن به ربات‌ها برای انطباق با محیط‌های در حال تغییر در زمان واقعی، رباتیک را بیشتر پیش می‌برند. یک خودروی خودران را در نظر بگیرید که نه تنها از قوانین راهنمایی و رانندگی پیروی می‌کند، بلکه از محیط خود نیز یاد می‌گیرد—تطبیق با شرایط جاده، محاسبه مجدد مسیرها هنگام بروز موانع غیرمنتظره و حتی هماهنگی با سایر وسایل نقلیه. این سطح از خودمختاری و سازگاری یک نمایش واضح از هوش مصنوعی کنش‌گرا است.

امور مالی و تجارت

در امور مالی، از عامل‌های هوش مصنوعی برای تجارت الگوریتمی استفاده می‌شود. یک ربات تجاری ممکن است معاملات را بر اساس سیگنال‌ها یا الگوهای از پیش تعیین شده در داده‌های بازار انجام دهد. با این حال، یک سیستم تجاری هوش مصنوعی کنش‌گرا می‌تواند به‌طور خودکار استراتژی خود را بر اساس اخبار بی‌درنگ، شاخص‌های اقتصادی یا حتی احساسات رسانه‌های اجتماعی تنظیم کند. با یادگیری مداوم و تطبیق سیاست خود، یک عامل تجاری کنش‌گرا می‌تواند مدیریت پورتفولیو و ارزیابی ریسک را بسیار پویاتر از همتای سنتی خود بهینه کند.

بهداشت و درمان

عامل‌های هوش مصنوعی سنتی در مراقبت‌های بهداشتی شامل دستیاران مجازی هستند که پرسش‌های بیمار را مدیریت می‌کنند یا علائم حیاتی را نظارت می‌کنند. با این حال، سیستم‌های هوش مصنوعی کنش‌گرا این پتانسیل را دارند که مراقبت‌های بهداشتی شخصی‌سازی شده را متحول کنند. به عنوان مثال، یک هوش مصنوعی کنش‌گرای مراقبت‌های بهداشتی می‌تواند برنامه درمانی بیمار را با نظارت مداوم بر داده‌های سلامتی از دستگاه‌های پوشیدنی، تنظیم دوز دارو، برنامه‌ریزی آزمایش‌ها و هشدار به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در صورت شناسایی ناهنجاری‌ها مدیریت کند. این نوع سیستم نه تنها وظایف معمول را خودکار می‌کند، بلکه از داده‌های بیمار نیز یاد می‌گیرد تا مراقبت به طور فزاینده‌ای شخصی‌سازی شده ارائه دهد.

توسعه نرم‌افزار و عملیات فناوری اطلاعات

در توسعه نرم‌افزار، عامل‌های هوش مصنوعی مانند دستیاران کدنویسی (به عنوان مثال، GitHub Copilot) پیشنهادات کد بی‌درنگ را ارائه می‌دهند. یک هوش مصنوعی کنش‌گرا می‌تواند این موضوع را با تولید خودکار کل پایگاه‌های کد از مشخصات سطح بالا، رفع اشکال و استقرار برنامه‌ها، بیشتر پیش ببرد. در عملیات فناوری اطلاعات، عامل‌های هوش مصنوعی کنش‌گرا می‌توانند معیارهای سیستم را نظارت کنند، ناهنجاری‌ها را تشخیص دهند و به‌طور خودکار اقدامات اصلاحی مانند مقیاس‌بندی منابع یا بازگرداندن استقرارهای مشکل‌ساز را آغاز کنند. این رویکرد فعال قابلیت اطمینان سیستم را افزایش می‌دهد و زمان خرابی را کاهش می‌دهد.

سیستم‌های چندعاملی و همکاری انسان و هوش مصنوعی

سیستم‌های چندعاملی

در سیستم‌های چندعاملی، چندین عامل هوش مصنوعی با هم کار می‌کنند—هر کدام با یک نقش خاص—برای حل وظایف پیچیده. سیستم‌های چندعاملی سنتی دارای نقش‌ها و پروتکل‌های ارتباطی ثابت هستند. در مقابل، سیستم‌های هوش مصنوعی کنش‌گرا می‌توانند به‌طور پویا زیرعامل‌های متعددی را ایجاد و هماهنگ کنند که هر کدام بخشی از یک وظیفه بزرگتر را انجام می‌دهند. این هماهنگ‌سازی پویا امکان یک رویکرد انعطاف‌پذیرتر، پاسخگوتر و مقیاس‌پذیرتر برای حل مسئله را فراهم می‌کند و سازگاری سریع را در محیط‌های پیچیده امکان‌پذیر می‌سازد.

همکاری انسان و هوش مصنوعی

به طور سنتی، عامل‌های هوش مصنوعی به عنوان ابزارهایی دیده می‌شوند که وظایف را پس از فرمان انجام می‌دهند. با این حال، هوش مصنوعی کنش‌گرا خود را به عنوان یک شریک مشارکتی معرفی می‌کند که قادر به تصمیم‌گیری خودکار است در حالی که هنوز تحت نظارت انسان است. به عنوان مثال، در یک محیط تجاری، یک هوش مصنوعی کنش‌گرا می‌تواند وظایف عملیاتی معمول—مانند برنامه‌ریزی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و گزارش‌دهی—را انجام دهد، در حالی که به سرپرستان انسانی اجازه می‌دهد تا بر تصمیم‌گیری استراتژیک تمرکز کنند. توانایی هوش مصنوعی برای توضیح استدلال خود و سازگاری بر اساس بازخورد، اعتماد و قابلیت استفاده را در محیط‌های مشارکتی بیشتر افزایش می‌دهد.

نتیجه‌گیری

در حالی که هر دو عامل هوش مصنوعی و هوش مصنوعی کنش‌گرا در مفهوم اصلی سیستم‌های خودکار مشترک هستند، تفاوت‌های آن‌ها قابل توجه است. عامل‌های هوش مصنوعی به طور کلی وظایف از پیش تعریف شده را در یک محدوده ثابت انجام می‌دهند، اغلب بدون یادگیری گسترده بی‌درنگ یا استدلال چند مرحله‌ای. در مقابل، هوش مصنوعی کنش‌گرا برای خودمختاری بالا، سازگاری و حل مسئله پیچیده طراحی شده است. با معماری‌هایی که استفاده از ابزار پویا، حافظه و استدلال پیشرفته را در خود جای می‌دهند، سیستم‌های هوش مصنوعی کنش‌گرا آماده هستند تا صنایع را متحول کنند—از وسایل نقلیه خودران و امور مالی گرفته تا بهداشت و درمان و توسعه نرم‌افزار.