عامل هوش مصنوعی یک برنامه نرم‌افزاری است که می‌تواند با محیط خود تعامل داشته، به جمع‌آوری داده پردازد و از داده‌ها برای انجام وظایف خودکار جهت رسیدن به اهداف از پیش تعیین‌شده، استفاده کند. دراین راستا، انسان‌ها اهداف را تعیین می‌کنند، اما عامل هوش مصنوعی به‌طور مستقل بهترین اقدامات لازم برای دستیابی به آن اهداف را انتخاب می‌کند. به‌عنوان مثال، یک AI Agent در مرکز تماس که می‌خواهد به پرسش‌های مشتریان پاسخ دهد، به‌طور خودکار پرسش‌های مختلفی از مشتری می‌پرسد، اطلاعات را در اسناد داخلی جستجو می‌کند و با یک راه‌حل، اقدام به پاسخ می‌کند. مضاف بر این، با توجه به پاسخ‌های مشتری، عامل مذکور تشخیص می‌دهد که آیا خود توانایی حل مشکل را دارد یا باید آن‌را به یک انسان ارجاع دهد.
اصول کلیدی تعریف‌کننده عوامل هوش مصنوعی کدام هستند؟
همه نرم‌افزارها وظایف مختلف را براساس تصمیمات برنامه‌نویس نرم‌افزار به‌صورت اتوماتیک انجام می‌دهند. درنتیجه پرسشی که مطرح بوده آن است که چه‌چیزی عوامل هوشمند یا هوش مصنوعی را ویژه و خاص می‌کند؟
لازم به ذکر است که عوامل هوش مصنوعی عوامل منطقی هستند و براساس درک و داده‌های خود اقدام به اخذ تصمیمات منطقی می‌گیرند تا عملکرد و نتایج بهینه‌ای را تولید کنند. عامل هوش مصنوعی همچنین با استفاده از رابط‌های فیزیکی یا نرم‌افزاری، محیط خود را حس می‌کند. برای مثال، یک عامل رباتیک، داده‌های سنسور را جمع‌آوری و یک چت‌بات از پرسش‌های مشتریان به‌عنوان آیتم ورودی استفاده می‌کند. سپس، AI Agents داده‌ها را به کار می‌گیرد تا در این مسیر، تصمیمی آگاهانه را اتخاذ کند. افزون بر آن، داده‌های جمع‌آوری‌شده را تحلیل می‌کند تا بهترین نتایج را که از اهداف از پیش تعیین‌شده پشتیبانی می‌کنند، پیش‌بینی کند. همچنین، از نتایج برای طراحی اقدام بعدی که باید انجام دهد، استفاده می‌کند. به‌عنوان نمونه، خودروهای خودران برپایه داده‌های چندین سنسور در اطراف موانع در جاده، شروع به حرکت می‌کنند.
مزایای استفاده از عوامل هوش مصنوعی چیست؟
درادامه، AI Agents می‌توانند عملکرد کسب‌وکار فرد و تجربیات مشتریان را بهبود بخشند.
افزایش بهره‌وری
عوامل هوش مصنوعی سیستم‌های هوشمند خودمختاری هستند که وظایف خاصی را بدون دخالت انسانی انجام می‌دهند. درهمین حال، سازمان‌ها از عوامل هوش مصنوعی برای دستیابی به اهداف خاص و بهبود نتایج یک کسب‌وکار بهره می‌برند. تیم‌های کسب‌وکار نیز با واگذاری وظایف تکراری به عوامل هوش مصنوعی، بهره‌وری بیشتری دارند و می‌توانند توجه خود را به فعالیت‌های حیاتی یا خلاقانه‌ای که به سازمان آن‌ها ارزش افزوده می‌دهد، معطوف کنند.
کاهش هزینه‌ها
علاوه بر این، کسب‌وکارها می‌توانند با استفاده از عوامل هوشمند، هزینه‌های غیرضروری ناشی از ناکارآمدی‌های فرآیندی، خطاهای انسانی و فرآیندهای دستی را کاهش دهند. درنتیجه، با اطمینان می‌توان وظایف پیچیده را انجام داد، زیراکه عوامل خودمختار از یک مدل سازگار با محیط‌های متغیر پیروی می‌کنند.
تصمیم‌گیری آگاهانه
عوامل هوشمند پیشرفته از یادگیری ماشین (ML) برای جمع‌آوری و پردازش مقادیر زیادی از داده‌های بلادرنگ (Real-Time) استفاده می‌کنند. این امکان درهمین حال به مدیران کسب‌وکار کمک می‌کند که هنگام برنامه‌ریزی برای گام بعدی، پیش‌بینی‌های بهتری داشته باشند. مثلا می‌توان از عوامل هوش مصنوعی برای تحلیل تقاضای محصولات در بخش‌های مختلف بازار به‌هنگام اجراء یک کمپین تبلیغاتی استفاده نمود.
بهبود تجربه مشتری
لازم به ذکر است که مشتریان درصدد تجربیات جذاب و شخصی‌سازی‌شده هستند که یکپارچه‌سازی عوامل هوش مصنوعی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که توصیه‌های محصول را شخصی‌سازی کرده و پاسخ‌های فوری ارائه دهند و نوآوری‌هایی را برای بهبود تعامل مشتری، تبدیل و وفاداری مشتری به‌کار گیرند.
اجزای کلیدی معماری عامل هوش مصنوعی چیست؟
عوامل در AI ممکن است در محیط‌های مختلفی برای انجام اهداف منحصر به فرد فعالیت کنند. با این وجود همه عوامل کاربردی بهره‌مند از این اجزاء هستند.
معماری
معماری، پایه‌ای است که عامل هوش مصنوعی از آن شروع به فعالیت می‌کند. دراین حال، معماری می‌تواند یک ساختار فیزیکی، یک برنامه نرم‌افزاری یا ترکیبی از این دو مورد باشد. به‌عنوان مثال، یک عامل رباتیک هوش مصنوعی شامل عمل‌گرها، سنسورها، موتورها و بازوهای رباتیک است. درهمین حال، آن نوع از معماری که یک عامل نرم‌افزاری هوش مصنوعی را میزبانی می‌کند ممکن است از متن، رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) و پایگاه‌های داده (Database) برای انجام عملیات خودمختار استفاده کند.
تابع عامل (Agent Function)
تابع عامل، نحوه تبدیل داده‌های جمع‌آوری‌شده به اقداماتی که از اهداف Agent پشتیبانی می‌کنند را توصیف می‌کند. علاوه بر این، به‌هنگام طراحی تابع عامل، توسعه‌دهندگان، نوع اطلاعات، قابلیت‌های هوش مصنوعی، پایگاه دانش (Knowledge Base)، مکانیزم بازخورد و سایر فناوری‌های موردنیاز را درنظر می‌گیرند.
برنامه عامل هوش مصنوعی
برنامه عامل، پیاده‌سازی تابع عامل است که شامل توسعه، آموزش و استقرار عامل هوش مصنوعی بر روی معماری تعیین‌شده است. همچنین، برنامه عامل، منطق کسب‌وکاری، الزامات فنی و عناصر عملکردی عامل را هم‌راستا می‌کند.
عامل هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟
عوامل هوش مصنوعی با ساده‌سازی و خودکارسازی وظایف پیچیده، کار می‌کنند و اکثر عوامل خودمختار به هنگام انجام وظایف محوله از یک جریان کاری خاص پیروی می‌کنند.
تعیین اهداف
درهمین حال، عامل AI دستورالعمل یا هدف خاصی را از کاربر دریافت می‌کند، به این شکل که از هدف برای برنامه‌ریزی وظایفی استفاده می‌کند که نتیجه نهایی را مرتبط و مفید برای کاربر می‌سازد. سپس، عامل مذکور هدف را به چندین وظیفه کوچک‌تر قابل‌اجراء تقسیم می‌کند. گفتنی است که برای دستیابی به هدف، عامل هوش مصنوعی وظایف را براساس ترتیب یا شرایط خاص انجام می‌دهد.
جمع‌آوری اطلاعات
عوامل هوش مصنوعی برای موفقیت در انجام وظایف برنامه‌ریزی‌شده، به اطلاعات نیاز دارند. برای نمونه، این عامل باید برای تحلیل احساسات مشتری، گزارش‌های مکالمات رد و بدل شده را استخراج کند. به‌همین ترتیب، عوامل هوش مصنوعی ممکن است برای جستجو و بازیابی اطلاعات موردنیاز خود به اینترنت دسترسی داشته باشند. در برخی از کاربردها نیز عامل هوشمند می‌تواند با سایر عوامل یا مدل‌های یادگیری ماشین تعامل کرده و به تبادل اطلاعات بپردازد.
اجرای وظایف
با داشتن داده‌های کافی، عامل هوش مصنوعی وظیفه موردنظر را به‌صورت روشمند انجام می‌دهد و هنگامی‌که یک وظیفه را به انجام رساند، آن‌را از لیست حذف کرده و به وظیفه بعدی می‌پردازد. همچنین، درحین تکمیل وظایف، عامل به ارزیابی این نکته که آیا به هدف تعیین‌شده دست یافته است یا خیر، می‌پردازد و با درخواست بازخورد خارجی و بررسی گزارش‌های خود به نتیجه موردنیاز می‌رسد. مضاف بر این، در این فرآیند، عامل، ممکن است برای رسیدن به نتیجه نهایی، وظایف بیشتری ایجاد کرده و به آن‌ها عمل کند.
چالش‌های استفاده از عوامل هوش مصنوعی کدام هستند؟
عوامل AI، نرم‌افزارهای مفیدی هستند که به خودکارسازی جریان‌های کاری کسب‌وکار برای دستیابی به نتایج بهتر کمک می‌کنند. با این حال، سازمان‌ها باید در هنگام استفاده از عوامل خودمختار هوش مصنوعی برای موارد تجاری به نگرانی‌های زیر توجه داشته باشند.
نگرانی‌های حریم خصوصی داده
توسعه و اجراء عوامل پیشرفته هوش مصنوعی نیاز به جمع‌آوری، ذخیره و انتقال حجم زیادی از داده‌ها دارد. دراین راستا، سازمان‌ها باید از الزامات حریم خصوصی داده‌ها آگاه بوده و اقدامات لازم را برای بهبود امنیت داده‌ها انجام دهند.
چالش‌های اخلاقی
از سوی دیگر، در برخی شرایط، مدل‌های یادگیری عمیق ممکن است نتایج ناعادلانه، مغرضانه یا نادرست ارائه دهند. اِعمال حفاظت‌های لازم مانند بررسی‌های انسانی نیز به تضمین این امر می‌پردازد که مشتریان پاسخ‌های مفید و عادلانه‌ای از عوامل به‌کارگرفته‌شده دریافت کنند.
پیچیدگی‌های فنی
پیاده‌سازی AI Agents پیشرفته نیازمند تجربه و دانش تخصصی در زمینه فناوری‌های ML است و توسعه‌دهندگان باید بتوانند تا کتابخانه‌های یادگیری ماشین را با برنامه‌های نرم‌افزاری ادغام کرده و عامل را با داده‌های خاص سازمان آموزش دهند.
محدودیت‌های منابع محاسباتی
آموزش و استقرار عوامل هوش مصنوعی Deep Learning، به منابع محاسباتی زیادی نیاز دارد. دراین حال، هنگامی‌که سازمان‌ها، عوامل مذکور را در محل، پیاده‌سازی می‌کنند، باید در زیرساخت‌های پرهزینه‌ای اقدام به سرمایه‌گذاری کنند که این امر به‌راحتی قابل‌گسترش نیست.
انواع عوامل هوش مصنوعی کدام هستند؟
سازمان‌ها انواع مختلفی از عوامل هوشمند را ایجاد کرده و به‌کار می‌گیرند که در ادامه برخی مثال‌ها ذکر شده است:
عوامل واکنشی ساده
عامل واکنشی ساده براساس قوانین از پیش تعریف‌شده و داده‌های فوری خود عمل می‌کند و به شرایط فراتر از قواعد ازپیش‌تعیین‌شده، واکنش نشان نمی‌دهد. بنابراین، این عوامل برای وظایف ساده‌ای که نیاز به آموزش گسترده ندارند، مناسب هستند. مثلاً می‌توان از یک عامل واکنشی ساده برای ریسِت رمز عبور با تشخیص کلمات کلیدی خاص در مکالمه کاربر استفاده کرد.
عوامل واکنشی مبتنی بر مدل
یک عامل مبتنی بر مدل شبیه به عوامل واکنشی ساده با این تفاوت است که دارای مکانیسم تصمیم‌گیری پیشرفته‌تری است. همچنین، به‌جای پیروی صرف از یک قاعده خاص، عامل مبتنی بر مدل، نتایج و پیامدهای احتمالی را قبل از تصمیم‌گیری ارزیابی می‌کند. با استفاده از داده‌های پشتیبان نیز عامل ذکرشده، یک مدل داخلی از دنیای پیرامون خود ایجاد و از آن برای پشتیبانی از تصمیمات خود استفاده می‌کند.
عوامل مبتنی بر هدف
عوامل مبتنی بر هدف یا عوامل مبتنی بر قانون، دارای قابلیت‌های استدلالی قوی‌تری هستند. علاوه بر ارزیابی داده‌های محیطی، این عامل، روش‌های مختلف را در جهت دستیابی به نتیجه مطلوب مقایسه می‌کند و در این راستا همیشه کارآمدترین مسیر را انتخاب می‌کند. این عوامل از طرفی برای انجام وظایف پیچیده مانند NLP و کاربردهای رباتیک مناسب هستند.
عوامل مبتنی بر سودمندی (Utility Base)
عامل مبتنی بر سودمندی از یک الگوریتم استدلال پیچیده برای کمک به کاربران در به حداکثر رساندن نتایج مطلوب استفاده می‌کند. این عامل همچنین سناریوهای مختلف و مقادیر سودمندی یا مزایای آن‌ها را مقایسه کرده و گزینه‌ای را برمی‌گزیند که بیشترین پاداش را برای کاربران فراهم می‌کند. به‌عنوان مثال، مشتریان می‌توانند از یک عامل مبتنی بر سودمندی برای جستجوی بلیت‌های پروازی با صرف کم‌ترین زمان سفر، بدون توجه به قیمت، استفاده کنند.
عوامل یادگیری
در ادامه، یک عامل یادگیری به‌طور مداوم از تجربیات قبلی خود پند می‌گیرد تا نتایج بهتری را به دست آورد. علاوه بر این، با استفاده از ورودی حسی و مکانیزم‌های بازخورد، عامل مذکور، عنصر یادگیری خود را با گذشت زمان بهبود می‌بخشد تا به استانداردهای خاصی برسد. همچنین، عامل یادگیری از یک تولیدکننده مسائل برای طراحی وظایف جدید و به‌منظور آموزش خود از داده‌های جمع‌آوری‌شده و نتایج گذشته استفاده می‌کند.
عوامل سلسله‌مراتبی (Hierarchical)
عوامل سلسله‌مراتبی، یک گروه سازمان‌یافته از عوامل هوشمند هستند که در سطوح مختلف مرتب شده‌اند. دراین حال، عوامل سطح بالاتر، وظایف پیچیده را به وظایف کوچک‌تر تقسیم کرده و آن‌ها را به عوامل سطح پایین‌تر واگذار می‌کنند. هر عامل نیز به‌طور مستقل عمل کرده و گزارش پیشرفت خود را به عامل نظارتی ارائه می‌دهد. افزون بر این، عامل سطح بالاتر اقدام به جمع‌آوری نتایج کرده و هماهنگی بین عوامل زیرمجموعه را برای دستیابی به اهداف جمعی تضمین می‌کند.
