【AI大模型】CHAt还是AGENt?
最近,许多人工智能公司或者部门都在针对Agent——人工智能体有所动作。
例如:
文心一言智能体
Gnomic智能体
英伟达视觉AI代理
那么人工智能概念中的智能体Agent到底是什么呢?它又为何会突然在人工智能市场掀起一阵猛烈的风波呢?它会对将来的人工智能走向带来怎样的影响吗?
AI Agent的定义
AI Agent是**人工智能代理(Artificial Intelligence Agent)**的概念,它是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体,通常基于机器学习和人工智能技术,具备自主性和自适应性,在特定任务或领域中能够自主地进行学习和改进。一个更完整的Agent,一定是与环境充分交互的,它包括两部分——一是Agent的部分,二是环境的部分。此刻的Agent就如同物理世界中的「人类」,物理世界就是人类的「外部环境」。
"AI agent"通常指的是人工智能代理程序,它是一个能够执行特定任务或完成特定目标的计算机程序或系统。这些代理程序通过收集和分析环境信息,并作出相应的决策或执行操作来达到其预定的目标。它们可以是简单的规则系统,也可以是复杂的机器学习模型或深度学习网络。AI agent在自动化、智能系统和人工智能应用中广泛使用,例如自动驾驶汽车、智能家居系统、游戏中的虚拟角色等。
例如以下几个方面:
AI Agent的用途
1. 自动化与效率提升
- 机器人过程自动化(RPA):在业务流程中,通过模拟人类操作来自动化重复性任务,提高工作效率。
- 智能文档处理:通过自然语言处理(NLP)技术,自动化处理和分析大量文档,如发票、合同等。
2. 数据分析与决策支持
- 预测分析:通过机器学习算法对历史数据进行分析,预测未来趋势,如销售预测、市场分析。
- 实时分析:在金融、物流等领域,实时处理和分析大量数据,支持即时决策。
3. 客户服务与用户体验
- 聊天机器人:通过自然语言处理技术,为客户提供实时的问答服务,提高客户满意度。
- 个性化推荐:在电商平台、流媒体服务等领域,根据用户行为和偏好,提供个性化推荐,提升用户体验。
4. 医疗健康
- 疾病诊断:利用深度学习和图像处理技术,辅助医生进行疾病诊断,如癌症筛查、心脏病检测。
- 个性化治疗:根据患者的基因数据和病历信息,提供个性化的治疗方案。
5. 金融服务
- 欺诈检测:通过机器学习算法,实时监控和分析交易数据,检测和防止欺诈行为。
- 自动化交易:利用算法进行自动化交易,提高交易效率和收益。
6. 制造业与工业4.0
- 预测性维护:通过传感器数据和机器学习模型,预测设备故障,提前进行维护,减少停机时间。
- 智能制造:通过自动化和智能控制系统,优化生产流程,提高生产效率和产品质量。
7. 交通与物流
- 自动驾驶:通过计算机视觉、传感器融合和深度学习,实现车辆自动驾驶,提升交通安全和效率。
- 智能物流:优化物流路径和仓储管理,提高物流效率和准确性。
8. 教育
- 个性化学习:根据学生的学习行为和成绩,提供个性化的学习方案和建议,提升学习效果。
- 智能评估:自动化评估学生作业和考试,减少教师工作量,提高评估效率和准确性。
不难看出,Agent主要的目的是用于创建个性化、自动化、智能化的人工智能代理,从而提高办事效率并且减少繁琐的工作。
在去年十一月份的OpenAI开发者大会上,OpenAI官方宣布了GPTs,也就是用户可以创建专属于自己的GPT智能体,无需输入代码,或者只需要低代码,即可生成一个人工智能管家,用以帮助你解决生活上的琐事。
针对化、个性化、高效化、区别化是类似GPTs智能体的主要特点,它将主动权和创造权力全部交给了消费者自己;商人的头脑往往是极度清晰和高速运转的——这样做的目的既可以减小开发者的开发成本,同时还能降低由于自主开发带来的某些消费者评论弊端——好似自助餐或者火锅,你可以自制属于你自己的那道菜,但至于菜好不好吃就是你自己的事了,提供食材的人只需要负食品品质好坏与否的责任了。
如此看来,Agent的发展前景确实广阔并且丰富;随着AI的发展,减少低效工作是必要并且符合时代的,那么Agent就是必不可少的帮手。
那么再转过头来看我们的AI老朋友——Chat,语言大模型,它是否会逐渐淹没于时代的洪流,地位逐渐被Agent取代呢?
我们来看Chat目前的发展趋势和发展程度。
人工智能中的聊天技术(Chat AI)的发展历程和趋势如下:
Chat发展历程
- 早期聊天机器人(20世纪60年代-80年代):
- ELIZA (1966): 由Joseph Weizenbaum开发的早期聊天机器人,模拟了一个Rogerian心理治疗师,通过模式匹配技术对用户输入进行简单回应。
- PARRY (1972): 模拟偏执型精神分裂症患者的聊天机器人,由Kenneth Colby开发,使用更多的规则和更复杂的状态机。
- 基于规则的聊天机器人(1980年代-2000年代初):
- 这些机器人依赖于手工编写的规则和脚本,对特定类型的用户输入进行预定义响应。
- A.L.I.C.E (1995): 使用AIML(人工智能标记语言)编写的聊天机器人,通过大量的规则实现对话。
- 统计模型与机器学习(2000年代中期-2010年代初):
- Watson (2011): IBM开发的用于Jeopardy!比赛的系统,结合了自然语言处理、信息检索和机器学习技术,标志着聊天机器人的一个重要里程碑。
- 神经网络和深度学习(2010年代中期-至今):
- Seq2Seq (2014): 由Google提出的序列到序列模型,用于翻译任务,随后应用于对话生成。
- Transformers (2017): 由Vaswani等人提出的Transformer架构,大大提高了自然语言处理任务的性能,成为现代聊天机器人的基础。
- GPT系列 (2018-至今): OpenAI开发的生成式预训练变换器模型,包括GPT-2 (2019) 和 GPT-3 (2020),具有生成高度连贯和逼真的文本的能力。
- 大规模语言模型(LLMs,2020年代):
- ChatGPT (2022): 基于GPT-3.5和GPT-4的聊天机器人,广泛应用于各种对话场景。
- 其他竞争模型: 如Google的BERT和LaMDA,Meta的OPT等,也在推动聊天技术的发展。
- 未来语言模型(2025及以后)
- GPT4o、GPT5:主流的大语言模型,依旧能在日常生活中应付大部分的疑问和交流。
- 不断地自我迭代:相对于更具有多样性的Agent来说,或许Chat的主要发展途径就是不断地自我迭代,提高自己的精确度和高效程度
我们观察Chat的发展趋势和近期的情况,实际上也并没有停下开发的脚步,它也在同时高速进步着,在日常生活所担任的角色也并没有被轻易抹去。
思考
其实当你仔细去观察这两种不同的方向时,你会发现,它俩实际上还是同一种东西——AI大模型。一切基于数据,一切基于积累。
如果硬要说它们之间的区别的话,或许是如下的:
从对象关系来看
代理更像是施令者和受令者;
对话更像是正常人之间的对话;
而从技术更迭的角度来看
使**大型语言模型(LLM)**能够从助手演变为能够采取行动的代理——从这个方向来看Agent是Chat的进化。
而很明显,Agent在近期的大火,事实上也是说明了各大主流AI公司的发展方向的重点之变化。
或许AIGC的未来是以Agent为主流的时代,但我们不得不承认Chat在普通人生活中的常用和实用。或许会形成这么一个情况——**Agent主要面向商家和产业流,而Chat主要面向用户和服务业。**两者在各自分化的领域又发挥自己不同的力量。
我并不认为会有其中一者取代另一者的说法——世界总是发散性发展的。
未来的生成式AI可能会综合利用对话系统和自主代理的优势,形成更为智能和自主的系统。例如,智能家居系统既需要与用户进行自然的对话,又需要在后台自主管理和优化能源使用、安防措施等。
为了世界变得更好,为什么不是两者同时一起发展得越来越好呢?在这个物质富足、科技行业生机盎然的时代,是允许我们综合性发展的。所以我们只需坐好自己的船,在洪流中默默漂流即可。