Изучи, как агентные системы ИИ используют модели компьютерного зрения для автономного анализа визуальных данных, обучения на основе опыта и адаптации к меняющимся условиям.
Искусственный интеллект (ИИ) и компьютерное зрение помогают машинам видеть и понимать мир. Благодаря последним достижениям мы сейчас наблюдаем скачок вперед - инновации 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 сосредоточены на выполнении отдельных задач по заранее заданным инструкциям, агентный ИИ может планировать и действовать автономно для выполнения задач. Эти агенты могут даже обучаться на основе предыдущих взаимодействий и выполнять решения без вмешательства человека.
Когда речь заходит о компьютерном зрении, системы агентного ИИ могут использовать такие техники, как обнаружение объектов, используя модели компьютерного зрения вроде Ultralytics YOLO11 , чтобы анализировать визуальные данные в реальном времени, распознавать объекты, понимать пространственные отношения и принимать автономные решения на основе окружающей среды.
В своей основе агентные системы ИИ обладают автономным, ориентированным на достижение цели мышлением, адаптивным решением проблем и способностью 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 (БЯМ). Это делает их идеальными для автоматизации рабочих процессов и повышения эффективности принятия решений.
Например, на складе агентская система искусственного интеллекта, оснащенная компьютерным зрением, может обнаруживать упаковки, отслеживать инвентарь и обходить препятствия без вмешательства человека. Используя обучение с подкреплением, она может со временем повышать эффективность своих перемещений, изучая лучшие маршруты, чтобы избежать заторов. Тем временем 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-решениями заключается в том, что агентный ИИ может 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 нужен человек, чтобы вмешаться и помочь переобучить или настроить модели. Тем временем агентный ИИ использует передовые методы машинного обучения, чтобы со временем совершенствоваться, взаимодействуя с окружающей средой.
ИИ быстро развивается, и такие новые концепции, как генеративный ИИ, агентная автоматизация и компьютерное зрение, стремительно внедряются в различных отраслях. Давай сравним эти технологии, чтобы лучше понять, что отличает агентный ИИ.
Если ты пользовался такими инструментами, как ChatGPTто ты уже знаком 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 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.
В отличие от него, агентный ИИ 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 идут рука об руку, причем агентный ИИ обеспечивает интеллект, который питает автоматизацию. Рассмотрим систему безопасности на основе компьютерного зрения.
Агентная ИИ-система анализирует ситуацию, принимает решение о наилучшей реакции и начинает действовать самостоятельно. Например, если камера безопасности, интегрированная с компьютерным зрением, заметит нарушителя, агентурная система ИИ не просто отправит сигнал тревоги, она проверит, является ли этот человек сотрудником, при необходимости заблокирует двери, отследит его передвижение и даже пошлет за ним дрона.
Агентская автоматизация следит за тем, чтобы все эти действия работали слаженно. Она соединяет различные системы, например камеры наблюдения, дверные замки и дроны, чтобы они могли реагировать автоматически и синхронно. В то время как агентный ИИ принимает решения, агентная автоматизация обеспечивает эффективное выполнение этих решений, не требуя вмешательства человека.
Теперь, когда мы лучше поняли, что такое агентский ИИ, давай изучим, как он работает.
Агентные системы ИИ работают через циклический процесс 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, задействованных в непрерывном цикле:
Далее давай пройдемся по некоторым реальным примерам агентного ИИ в действии. Эти системы используются в разных отраслях, помогая машинам анализировать данные и принимать самостоятельные решения для улучшения результатов.
Поиск лекарств включает в себя несколько ключевых этапов, начиная с определения биологических мишеней, связанных с заболеваниями, и заканчивая скринингом потенциальных соединений, оптимизацией их химических структур и проведением доклинических испытаний. Это сложный и трудоемкий процесс, требующий обширного анализа данных и экспериментов для поиска эффективных и безопасных методов лечения.
Агентный ИИ, интегрированный с компьютерным зрением, помогает автоматизировать такие ключевые этапы, как химический синтез, делая процесс быстрее и эффективнее. Химический синтез - это процесс объединения 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 обнаружит, что реакция протекает не так, как ожидалось, она может немедленно отрегулировать температуру или добавить необходимые химические вещества, чтобы оптимизировать процесс. Постоянно обучаясь на прошлых реакциях, система со временем повышает свою точность, уменьшая необходимость ручного вмешательства и ускоряя разработку лекарств.
Агентный ИИ меняет то, как мы совершаем покупки в интернете, делая этот процесс более персонализированным, эффективным и автоматизированным. Вместо того чтобы просто рекомендовать товары на основе прошлых покупок, агентский ИИ может анализировать привычки просмотра сайтов, предсказывать, что покупатель может захотеть в следующий раз, и корректировать предложения товаров в режиме реального времени.
С помощью компьютерного зрения агентурный ИИ может также анализировать визуальный поиск, распознавая изображения товаров, чтобы предлагать более точные рекомендации. Например, если кто-то часто смотрит на кроссовки, система агентского ИИ может выделить трендовые стили, предложить скидки или подсказать 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 агентного ИИ отслеживать уровень запасов в режиме реального времени, выявлять неправильно расставленные товары и следить за тем, чтобы продукты были правильно распределены по категориям. Если товар быстро раскупается, система может вызвать пополнение запасов или предложить альтернативные варианты. Обучаясь и адаптируясь со временем, агентный ИИ делает онлайн-шопинг быстрее, умнее и беспроблемнее как для покупателей, так и для компаний.
Теперь, когда мы рассмотрели реальные примеры агентного ИИ, давай обсудим, как его построить.
Если ты разрабатываешь приложение, основанное на компьютерном зрении, то использование новейших моделей, таких как Ultralytics YOLO11 , поможет твоей системе агентного ИИ лучше понимать окружающую обстановку. Благодаря поддержке различных задач компьютерного зрения YOLO11 может сделать возможным для агентных систем ИИ точный анализ визуальных данных.
Вот как ты можешь построить агентную систему искусственного интеллекта с помощью YOLO11:
Вот несколько ключевых преимуществ, которые могут принести системы агентского ИИ в различных отраслях:
Хотя агентский ИИ дает множество преимуществ в различных отраслях, важно также знать о потенциальных ограничениях, которые с ним связаны. Вот несколько ключевых проблем, о которых стоит помнить:
В общем, хотя системы агентного ИИ могут многое предложить, важно сбалансировать их преимущества с этическими соображениями, прозрачностью и надлежащим регулированием, чтобы обеспечить их ответственное использование.
В сочетании с моделями ИИ Vision, такими как YOLO11, системы агентного ИИ могут изменить подход к автоматизации. От самоуправляемых автомобилей до интернет-магазинов и здравоохранения - эти системы помогают предприятиям работать автономно и быстрее.
Однако такие проблемы, как предвзятость, отсутствие прозрачности и нечеткое регулирование, все еще требуют решения. По мере совершенствования агентных систем ИИ поиск правильного баланса между инновациями и ответственностью станет ключом к получению максимальной отдачи от этих новшеств.
Присоединяйся к нашему сообществу и репозиторию GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Изучи различные варианты применения ИИ в производстве и компьютерного зрения в здравоохранении на страницах наших решений. Ознакомься с лицензиямиUltralytics YOLO , чтобы начать работать с компьютерным зрением уже сегодня!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
