Generтивний AI проти Агентного AI: Розкладаємо Майбутнє Інтелекту (Українською)
Привіт, технарі та просто зацікавлені! 👋 Це Кейсі Байт, і сьогодні ми зануримось у світ штучного інтелекту, щоб розібратися з двома його основними типами: генеративним AI та агентним AI. Це як порівнювати художника (GenAI) з розумним помічником (Agentic AI). Готові дізнатися, що саме відрізняє їх, і як вони змінюють наше майбутнє? Поїхали!
Генеративний AI: Машина Творчості, Що Реагує 🎨
Почнемо з того, з чим ми всі більш-менш знайомі – з генеративного AI. Уявіть собі чат-боти, генератори зображень, інструменти для створення коду та аудіо. Це все – приклади генеративного AI.
- Основна суть: Генеративне AI – це, по суті, реактивні системи. Вони чекають, поки ви їм щось “скажете” (за допомогою промпту) і відповідно до вашого запиту, створюють контент.
- Як це працює: Вони вивчили величезну кількість даних (текстів, зображень, аудіо, коду) і навчилися розпізнавати патерни і передбачати, що має бути далі. Це як складні машини для зіставлення патернів.
- Результат: Генеративне AI може згенерувати текст, зображення, код, музику та багато іншого. Але важливо пам’ятати: воно генерує, але не діє. Все завершується на етапі створення контенту.
Приклад: Ви просите генератор зображень створити картинку котика в космосі. Він використовує знання, отримані з мільйонів зображень котиків, космосу та їхніх комбінацій, щоб створити картинку. Але він не буде робити щось самостійно, наприклад, замовляти їжу для котика.
Агентний AI: Інтелектуальні Помічники, Що Діють 🚀
А тепер перейдемо до другої частини: агентне AI. На відміну від генеративного AI, агентне AI – проактивне. Воно не просто реагує на ваші команди; воно здатне планувати, діяти та навчатися самостійно.
- Цикл життя агентного AI:
- Сприйняття: Агент досліджує навколишнє середовище.
- Прийняття рішення: Вибирає рішення на основі отриманої інформації.
- Виконання: Реалізує рішення.
- Навчання: Аналізує результати дій і вдосконалює свою стратегію.
- Мінімальне втручання людини: Хоча агентне AI часто бере початок з підкази, як і генеративне AI, після цього воно працює самостійно, потребуючи додаткових вказівок лише за потреби.
Приклад: Уявіть собі агент, що займається онлайн-шопінгом. Ви говорите йому: “Купити останні кросівки Nike Air Max 270”. Агент, далі:
- Знаходить доступні варіанти на різних платформах.
- Відстежує коливання цін.
- Оформлює замовлення.
- Організовує доставку.
І все це – без вашої участі (або з мінімальною).
Спільний фундамент: Величезні Мовні Моделі (LLMs) 🧠
І генеративне, і агентне AI часто використовують одне й те саме “тіло”: величезні мовні моделі (LLMs). LLMs – це нейронні мережі, навчені обробляти, аналізувати та генерувати текст. Їх використовують:
- Потенціал LLMs:
- Для генеративного AI: Створення тексту в чат-ботах, генерація коду.
- Для агентного AI: Розробка механізмів мислення і планування.
- Для обробки та розуміння мови.
Для генерації зображень та аудіо використовуються інші моделі, як-от дифузійні моделі.
Агенти, що міркують: Chain of Thought (Ланцюжок міркувань) 🤔
Агентне AI “думає” (без лапок), використовуючи LLMs для вирішення задач. Це називається “Chain of Thought” – ланцюжок міркувань.
- Як це працює: Агент розбиває складну задачу на менші, логічні кроки, ніби людина, що вирішує проблему.
Приклад: Створення агента для організації конференції:
- Розуміння вимог: Агент розбирається з розміром конференції, тривалістю, бюджетом тощо (міркування).
- Дослідження місця проведення: Знаходить відповідні місця.
- Перевірка наявності: Перевіряє доступність для вибраних місць.
- І так далі: І все далі. Агент “розмовляє сам із собою”, щоб спланувати все, перш ніж почати діяти.
Генеративне AI стає когнітивним двигуном, який дозволяє агенту приймати рішення.
Застосування в реальному світі 🌍
Обидва типи AI мають багатообіцяючі застосування:
- Генеративне AI: Помічник у творчості. Автоматизація рутинних завдань, наприклад, допомога у написанні сценаріїв, створення зображень для блогів, музики.
- Агентне AI: Ефективне управління складними процесами. Персональні шопінг-агенти, планувальники подій, автоматизовані системи підтримки клієнтів.
Майбутнє: Інтелектуальні Співпрацівники 🤝
Найбільш потужні системи AI, ймовірно, будуть гібридними – поєднанням генеративних та агентних можливостей. Вони будуть знати, коли генерувати нові ідеї, а коли слідувати плану дій.
Приклад: Уявіть собі агента, що пише фанфік, який знає, коли згенерувати наступний розділ, щоб він був готовий після, наприклад, відеозйомки.
Підсумок 📝
Ось що ви повинні запам’ятати:
- Генеративне AI: Створює контент на основі підказок. Реагує, але не діє самостійно.
- Агентне AI: Діє проактивно, планує, виконує та навчається.
- LLMs: Є основою для обох типів AI, забезпечуючи розуміння мови та логіку.
- Майбутнє: Поєднання генеративного та агентного AI для створення потужних, інтегрованих систем.
Отже, генеративний AI дає нам творчу “силу”, а агентний AI – “розум” для автоматизації та оптимізації. Разом вони можуть повністю змінити світ!
Сподіваюся, ця інформація була для вас корисною! Якщо у вас є питання, не соромтесь їх задавати в коментарях. До зустрічі в наступних статтях!
