Зелёная проверка
Ссылка копируется в буфер обмена

Компьютерное зрение управляет тем, как агенты искусственного интеллекта принимают решения

Узнай, как агенты искусственного интеллекта используют компьютерное зрение, чтобы заново изобрести индустрии. Изучи их применение в таких областях, как безопасность, самодвижущиеся автомобили и многое другое.

Каждая отрасль, от производства до розничной торговли, сталкивается со своими технологическими проблемами, и поиск инновационных способов решения этих проблем всегда был ключом к ведению успешного бизнеса. В последнее время ИИ-агенты стали популярным решением во многих сферах. Эти системы не ограничиваются анализом данных. Они также могут предпринимать действия. 

Например, ИИ-агенты на производстве могут обнаруживать дефекты в режиме реального времени и автоматически инициировать меры по контролю качества, чтобы обеспечить бесперебойную работу производства. Аналогично, в логистике и розничной торговле они могут следить за несколькими локациями с помощью умного видеонаблюдения и мгновенно предупреждать команды о необычной активности. 

По мере развития этой тенденции ИИ-агенты активно трансформируют отрасли по всему миру. Глобальный рынок ИИ-агентов достиг 5,1 миллиарда долларов в 2024 году и, по прогнозам, вырастет до 47,1 миллиарда долларов к 2030 году.

Рис. 1. Взгляд на размер мирового рынка ИИ-агентов.

Одной из ключевых технологий, определяющих эти достижения, является компьютерное зрение. Позволяя машинам обрабатывать и интерпретировать визуальные данные, Vision AI делает возможным для агентов ИИ выполнять задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов в реальном времени, сегментация объектов и отслеживание объектов с невероятной точностью. Он устраняет разрыв между тем, что видят машины, и тем, как они принимают решения, что делает его критически важной частью многих решений на базе ИИ.

В этой статье мы изучим ИИ-агентов и их связь с компьютерным зрением. Также мы обсудим различные типы ИИ-агентов и то, как они используются в приложениях, основанных на зрении. Давай приступим!

Что такое агенты искусственного интеллекта?

Прежде чем погрузиться в изучение ИИ-агентов на основе зрения, давай немного разберемся с ИИ-агентами в целом, чтобы понять, насколько универсальными могут быть эти системы.

ИИ-агент - это умная система, которая может понимать и отвечать на задачи или вопросы, не нуждаясь в помощи человека. Многие ИИ-агенты используют машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для решения широкого спектра задач, от ответов на элементарные вопросы до управления сложными процессами. 

Некоторые ИИ-агенты даже способны обучаться и совершенствоваться со временем, в отличие от традиционных систем ИИ, которые при каждом обновлении полагаются на человеческий фактор. Именно поэтому ИИ-агенты быстро становятся важной частью ИИ. Они могут автоматизировать задачи, принимать решения и взаимодействовать с окружающей средой, не нуждаясь в постоянном контроле. Они особенно полезны для управления повторяющимися и трудоемкими задачами.

Например, ты можешь найти ИИ-агентов в таких отраслях, как обслуживание клиентов и гостиничный бизнес. В сфере обслуживания клиентов ИИ-агенты используются для оформления возвратов и предложения персонализированных рекомендаций по товарам. В то же время в гостиничном бизнесе они могут помочь персоналу отелей управлять запросами гостей, оптимизировать обслуживание номеров и предлагать постояльцам близлежащие достопримечательности. Эти примеры демонстрируют, как ИИ-агенты делают повседневные процессы быстрее и эффективнее.

Понимание того, как работают агенты искусственного интеллекта зрения

Далее давай вкратце рассмотрим, как работают ИИ-агенты. Хотя каждый ИИ-агент уникален и предназначен для выполнения конкретных задач, все они разделяют одни и те же основные три этапа: восприятие, принятие решений и действие.

Сначала, на этапе восприятия, агенты ИИ собирают информацию из разных источников, чтобы понять, что происходит. Далее следует принятие решений. На основе собранной информации они с помощью своих алгоритмов анализируют ситуацию и принимают решение о наилучшем варианте действий. И наконец, действие. Приняв решение, они выполняют его - отвечают на вопрос, выполняют задание или отмечают проблему, чтобы с ней разобрался человек.

Это может показаться простым, но в зависимости от типа ИИ-агента за кулисами часто происходит много всего, чтобы эти шаги работали. От анализа сложных данных до использования продвинутых моделей машинного обучения - каждый ИИ-агент построен так, чтобы решать конкретные задачи по-своему. 

Например, в то время как многие ИИ-агенты сосредоточены на обработке языка с помощью NLP, другие - известные как агенты ИИ-видения - интегрируют компьютерное зрение для обработки визуальных данных. Используя продвинутые модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, агенты ИИ зрения могут выполнять более точный анализ изображений.

Рис. 2. Пример подсчета яблок на изображении с помощью YOLO11.

Видение агентов искусственного интеллекта в самодвижущихся автомобилях

Давай на примере самоуправляемых автомобилей посмотрим, как работают агенты ИИ видения, проходя три основных этапа, описанных выше:

  • Восприятие: Агенты ИИ зрения в самодвижущихся автомобилях собирают визуальные данные с камер и датчиков, установленных на машине. Эти данные включают в себя изображения и видео окружающего пространства, например, других автомобилей, пешеходов, светофоров и дорожных знаков.
  • Принятие решений: ИИ-агент обрабатывает эти визуальные данные, используя такие модели, как YOLO11. Он идентифицирует такие объекты, как автомобили и пешеходы, обнаруживает препятствия или внезапные изменения полосы движения, а также распознает такие закономерности, как поток транспорта и состояние сигналов. Это помогает автомобилю понимать дорожную обстановку в режиме реального времени.
  • Действие: На основе проведенного анализа ИИ-агент принимает меры, например, поворачивает, чтобы объехать препятствие, регулирует скорость или останавливается на красный свет. Эти решения принимаются быстро, чтобы обеспечить безопасное и эффективное вождение.

Самоуправляемые автомобили Waymo - отличный пример этой технологии. Они используют агентов искусственного зрения, чтобы понимать окружающую обстановку, принимать решения в реальном времени и безопасно и эффективно перемещаться по дорогам без участия человека.

Рис. 3. Самоуправляемое такси Waymo на основе ИИ-агента.

Типы агентов искусственного интеллекта со зрением 

Теперь, когда мы увидели, как работают ИИ-агенты и как они используют компьютерное зрение, давай рассмотрим различные типы ИИ-агентов. Каждый тип предназначен для выполнения определенных задач, от простых действий до более сложного принятия решений и обучения.

Простые рефлекторные средства

Простые рефлекторные агенты - это самый базовый тип агентов ИИ. Они реагируют на определенные входные сигналы заранее заданными действиями, основываясь исключительно на текущей ситуации, не учитывая историю и будущие результаты. Эти агенты обычно используют простые правила "если - то", чтобы управлять своим поведением.

Что касается анализа изображений, то простой рефлекторный агент может быть запрограммирован на обнаружение определенного цвета (например, красного) и выполнение немедленного действия (например, выделение или подсчет красных объектов). Хотя это может сработать для простых задач, в более сложных средах это не работает, так как агент не учится и не адаптируется к предыдущему опыту.

Рефлекторные агенты на основе моделей

Рефлекторные агенты на основе моделей являются более продвинутыми, чем простые рефлекторные агенты, потому что они используют внутреннюю модель своего окружения, чтобы лучше понимать ситуацию. Эта модель позволяет им обрабатывать недостающую или неполную информацию и принимать более взвешенные решения. 

Возьми, к примеру, системы камер безопасности с искусственным интеллектом. Интегрированные в них агенты ИИ могут использовать компьютерное зрение для анализа происходящего в режиме реального времени. Они могут сравнивать движения и действия с моделью нормального поведения, что помогает им выявлять необычную активность, например кражи в магазинах, и более точно отмечать потенциальные угрозы безопасности.

Рис. 4. Пример использования компьютерного зрения для обнаружения кражи.

Агенты, основанные на полезности

Подумай о коммунальном дроне, который используется для мониторинга урожая. Он корректирует траекторию полета, чтобы покрыть больше территории, избегая при этом препятствий, и выбирает оптимальный маршрут для выполнения задания. Это значит, что дрон оценивает несколько потенциальных действий, например, какую область сделать приоритетной или как эффективно перемещаться, и выбирает то, которое максимально эффективно. 

Аналогично, агенты, основанные на полезности, предназначены для выбора наилучшего действия из нескольких вариантов для достижения наибольшей выгоды или результата. Агенты зрительного ИИ, созданные для этого, могут обрабатывать и анализировать различные визуальные входные данные, например изображения или данные датчиков, и выбирать наиболее полезный результат на основе заранее заданных критериев. 

Рис. 5. Беспилотники на базе утилиты можно использовать для мониторинга урожая.

Агенты, основанные на целях

Агенты, основанные на целях, похожи на агентов, основанных на полезности, потому что и те, и другие стремятся к достижению конкретных целей. Однако агенты, ориентированные на цели, сосредоточены исключительно на действиях, которые приближают их к определенной цели. Они оценивают каждое действие, исходя из того, как оно помогает достичь цели, не взвешивая другие факторы, такие как общая ценность или компромиссы.

Например, самодвижущийся автомобиль работает как агент, основанный на цели, когда его задача - добраться до пункта назначения. Он обрабатывает данные с камер и датчиков искусственного интеллекта, чтобы принимать такие решения, как объезд препятствий, подчинение сигналам светофора и выбор правильных поворотов, чтобы не сбиться с курса. Эти решения полностью определяются тем, насколько они соответствуют цели - безопасному и эффективному достижению пункта назначения. В отличие от агентов, основанных на полезности, агенты, основанные на цели, сосредоточены только на достижении цели, не учитывая дополнительные критерии вроде эффективности или оптимизации.

Рис. 6. Самоуправляемый автомобиль, использующий компьютерное зрение для определения объектов в своем окружении.

Обучающие агенты

Если ты знаком с компьютерным зрением, то, возможно, слышал о тонкой настройке - процессе, когда модели улучшаются за счет обучения на новых данных. Обучающиеся агенты работают похожим образом, адаптируясь и улучшаясь со временем по мере накопления опыта. В таких приложениях, как контроль качества на основе технического зрения, эти агенты становятся лучше в обнаружении дефектов с каждой проверкой. Эта способность совершенствовать свою работу особенно важна в таких областях, как авиация, где безопасность и точность жизненно важны.

Иерархические агенты

Иерархические агенты упрощают сложные задачи, разбивая их на мелкие, более управляемые этапы. Агент более высокого уровня контролирует общий процесс, принимая стратегические решения, а агенты более низкого уровня занимаются конкретными задачами. Это более эффективно, когда речь идет об операциях, включающих несколько этапов и детальное выполнение.

Например, на автоматизированном складе робот более высокого уровня может планировать процесс сортировки, решая, какие предметы должны попасть в те или иные зоны. В то же время роботы низшего уровня сосредоточены на идентификации предметов с помощью компьютерного зрения, анализе таких характеристик, как размер, форма или этикетки, и организации их в нужные контейнеры. Четкое разделение обязанностей помогает системе работать без сбоев.

Рис. 7. Пример роботизированного ИИ-агента, сортирующего пакеты.

Как начать создавать агента ИИ видения

Ядром ИИ-агента со способностями к зрению является модель компьютерного зрения. Одной из самых современных и надежных моделей компьютерного зрения на сегодняшний день является Ultralytics YOLO11 . YOLO11 известна своей эффективностью и точностью в реальном времени, что делает ее идеальной для задач компьютерного зрения.

Вот различные процессы, связанные с созданием собственного ИИ-агента с помощью возможностей YOLO11:

  • Подготовь набор данных: Собери и предварительно обработай помеченные изображения, относящиеся к задаче, которую будет выполнять твой ИИ-агент.
  • Тренировка на заказ модель: Обучи модель YOLO11 специально на твоем наборе данных, чтобы повысить ее точность и производительность для твоего уникального приложения.
  • Интегрируй с системой принятия решений: Подключи обученную модель к системе, которая позволяет ИИ-агенту принимать решения на основе визуальных данных.
  • Тестируй и дорабатывай: Разверни ИИ-агента, проверь его работу, собери отзывы и скорректируй модель, чтобы повысить точность и надежность.

Основные выводы

Агенты ИИ, интегрированные с компьютерным зрением, - агенты ИИ зрения - меняют отрасли, автоматизируя задачи, ускоряя процессы и улучшая процесс принятия решений. От умных городов, управляющих дорожным движением, до систем безопасности, использующих распознавание лиц, - эти агенты приносят новые решения для обычных проблем. 

Кроме того, они могут постоянно учиться и совершенствоваться со временем, что делает их полезными в меняющихся условиях. С такими инструментами, как YOLO11, создание и использование этих ИИ-агентов становится проще, что приводит к более умным и эффективным решениям.

Присоединяйся к нашему сообществу и загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать об искусственном интеллекте. Изучи различные варианты применения компьютерного зрения в здравоохранении и ИИ в сельском хозяйстве на страницах наших решений. Ознакомься с доступными вариантами лицензирования, чтобы начать работу!

Логотип FacebookЛоготип ТвиттераЛоготип LinkedInСимвол копирования-ссылки

Читайте больше в этой категории

Давай вместе построим будущее
искусственного интеллекта!

Начни свое путешествие с будущим машинного обучения