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. Чесно кажучи, 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. Чесно кажучи,
- Результат: Генеративне AI може згенерувати текст, зображення, код, музику та багато іншого. Щоб було ясно, але важливо наприклад, пам’ятати: воно генерує, але не діє. Все завершується на етапі створення контенту. Насправді,
Приклад: Ви просите генератор зображень створити картинку котика в космосі. Очевидно, 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 уявіть собі, тепер перейдемо до другої частини: агентне AI. На відміну від генеративного AI, агентне AI – проактивне. Безумовно, 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, десь так.
дивіться,
Приклад: Уявіть собі агент, що займається онлайн-шопінгом. Ви говорите йому: “Купити в принципі, останні кросівки Nike Air Max 270”, в такому дусі. Агент, далі:
- Знаходить доступні варіанти на різних платформах.
- Відстежує коливання цін. Очевидно, типу,
- Оформлює замовлення але зрозуміло,
- Організовує доставку.
десь так,
І все це – без вашої участі (або з мінімальною). Очевидно,
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. Простіше кажучи, їх використовують:
- Потенціал LLMs:
- Для генеративного AI: Створення тексту в чат-ботах, генерація коду. Відверто кажучи,
- Для агентного AI: Розробка механізмів мислення і планування. Звичайно,
- Для обробки та розуміння мови, приблизно так. Чесно кажучи,
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 розумієте, складну задачу на менші, логічні кроки, ніби людина, що вирішує проблему. Зрозуміло,
Приклад: розумієте, Створення агента для організації конференції:
- Розуміння. Відверто кажучи, вимог: Агент розбирається з розміром конференції, тривалістю, бюджетом тощо (міркування).
- Дослідження бачите, місця проведення: Знаходить відповідні місця.
- Перевірка наявності: Перевіряє доступність для вибраних місць.
- І скажімо, так далі: І все далі. Зрозуміло, 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. Фактично, безумовно, типу, 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.
дивіться,
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, бачите, який знає, коли згенерувати наступний розділ, щоб він був готовий після, наприклад, відеозйомки.
дивіться,
Підсумок
Ось що ви повинні запам’ятати:
.
- Генеративне AI: Створює тобто, контент на основі підказок. Реагує, але не діє самостійно.
- Агентне уявіть собі, AI: Діє проактивно, планує, виконує та навчається. Фактично,
- 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 значить, дає нам творчу “силу”. Дивно, а агентний AI – “розум” для автоматизації та оптимізації. Разом слухайте, 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!
