Жасалма интеллектai-агенттериавтономдуу-AIllmавтоматташтыруу
Өзүн-өзү аткаруучу жасалма интеллект системалары жана көрсөтмөлөргө негизделген жасалма интеллект системалары
Өзүн-өзү аткарган жасалма интеллект системалары өз максаттарын коюу жана адамдын көрсөтмөлөрүсүз иш-аракет кылуу менен автономдуу түрдө иштейт, ал эми көрсөтмөлөргө негизделген жасалма интеллект системалары тапшырмаларды аткаруу үчүн ачык буйруктарга таянат. Негизги айырмачылык агенттикте жатат: бири өз алдынча иш-аракет кылат, экинчиси көрсөтмө күтөт.
Көрүнүктүү нерселер
Өзүн-өзү аткарган жасалма интеллект өзүнүн максаттарын коюп, эч кандай кошумча суроо-талапсыз иш-аракет кылат, ал эми көрсөтмөлөргө негизделген жасалма интеллект ачык буйруктарды күтөт.
Автономдуу агенттер узак тапшырма чынжырлары аркылуу туруктуу эс тутумду жана пландаштырууну сакташат, ал эми көрсөтмөлөргө негизделген моделдер бир гана тапшырманын ичинде иштейт.
Нускамага негизделген системалар алдын ала айтууга жана башкарууга көбүрөөк мүмкүнчүлүк берет, бул аларды өндүрүш чөйрөсүнө жакшыраак ылайыктуу кылат.
Өзүн-өзү аткаруучу системалар куралдарды жана API'лерди өз алдынча чакыра алышат, бирок алар адамдын көзөмөлүсүз циклдин бузулушуна же дрейфке түшүү коркунучуна дуушар болушат.
Өзүн-өзү аткарган жасалма интеллект системалары эмне?
Адамдын көрсөтмөлөрүн же этап-этабы менен көрсөтмөлөрдү талап кылбастан, максаттарды койгон, чечим кабыл алган жана аракеттерди жасаган автономдуу жасалма интеллект.
Өзүн-өзү аткарган ИИ системалары көбүнчө автономдуу агенттер деп аталат жана жогорку деңгээлдеги максаттарды өз алдынча кошумча тапшырмаларга бөлө алат.
Алар, адатта, узак убакыт бою көз карандысыз иш алып баруу үчүн пландаштыруу модулдарын, эс тутум системаларын жана куралдарды колдонуу мүмкүнчүлүктөрүн колдонушат.
Мисал катары 2023-жылы кеңири көңүл бурулган AutoGPT, BabyAGI жана AgentGPT кирет.
Бул системалар ар бир кадамда адамдын кийлигишүүсүз тышкы API'лер, браузерлер жана программалык камсыздоо чөйрөлөрү менен өз ара аракеттене алат.
Алар ой жүгүртүү кыймылдаткычтары катары чоң тилдик моделдерге таянышат, бирок үстүнө пландаштыруу, ой жүгүртүү жана өзүн-өзү сындоо катмарларын кошушат.
Нускамага негизделген AI системалары эмне?
Колдонуучулардын түз суроо-талаптарына же буйруктарына жооп берген жана бир нерсе кылуу ачык суралганда гана жыйынтыктарды чыгарган жасалма интеллект моделдери.
Көрсөтмөлөргө негизделген жасалма интеллект системалары бир гана суроодо берилген табигый тилдеги көрсөтмөлөрдү аткарууга үйрөтүлгөн же жакшыртылган.
ChatGPT, Claude, Gemini жана салттуу чатботтор бул категорияга кирет жана суралганда гана жооп беришет.
Алар колдонуучунун суроо-талабынан тышкары демилге көтөрүшпөйт же аракеттерди жасашпайт.
Окутуунун негизги ыкмалары - бул көрсөтмөлөрдү тууралоо жана RLHF (адамдардын пикиринен бекемдөөчү окутуу).
Алар баарлашуу тапшырмаларында, контент түзүүдө жана суроолорго жооп берүүдө мыкты, бирок ар бир баарлашуу үчүн адамдын жардамы керек.
Салаштыруу таблицасы
Мүмкүнчүлүк
Өзүн-өзү аткарган жасалма интеллект системалары
Нускамага негизделген AI системалары
Автономия деңгээли
Толугу менен автономдуу, эч кандай көрсөтмөсүз иштейт
Адамдын так көрсөтмөлөрүн талап кылат
Адамдын катышуусу
Баштапкы максат койгондон кийинки минималдуу
Ар бир кадамда үзгүлтүксүз
Максат коюу
Жасалма интеллект өзүнүн максаттарын аныктайт жана өркүндөтөт
Максаттар толугу менен колдонуучудан келип чыгат
Пландоо мүмкүнчүлүгү
Орнотулган пландаштыруу жана тапшырмаларды декомпозициялоо
Суроодо көрсөтүлгөн нерселер менен чектелген
Эстутум жана контекст
Узун тапшырма чынжырлары аркылуу туруктуу эс тутум
Бир сессиянын ичиндеги кыска мөөнөттүү контекст
Куралды колдонуу
API'лерди жана тышкы куралдарды өз алдынча чакыра алат
Куралдарды суралган учурда гана колдонот
Каталарды калыбына келтирүү
Өзүн-өзү оңдоп, ишке ашпай калган кадамдарды кайталап көрөт
Каталар аныкталып жана оңдолушу колдонуучуга көз каранды
Типтүү мисалдар
AutoGPT, BabyAGI, AgentGPT
ЧатGPT, Клод, Эгиздер, Кош учкуч
Ишенимдүүлүк
Көзөмөлсүз тайып же айланып кетиши мүмкүн
Көбүрөөк алдын ала айтууга жана башкарууга мүмкүн
Эң жакшы колдонуу учуру
Көп баскычтуу изилдөө жана автоматташтыруу жумуш агымдары
Тез жооптор, жазуу жана баарлашуу тапшырмалары
Толук салыштыруу
Автономия жана чечим кабыл алуу
Бул эки категориянын ортосундагы эң негизги айырмачылык - чечим кабыл алуу бийлигин ким колунда кармайт. Өзүн-өзү аткарган жасалма интеллект системалары жогорку деңгээлдеги максатты көздөйт жана кадамдарды өздөрү аныктайт, аралык натыйжаларга таянып андан ары эмне кылуу керектигин чечет. Ал эми көрсөтмөлөргө негизделген системалар сиз айткандай так аткарат жана башка эч нерсе кылбайт. Эгер сиз чатботтон макаланын кыскача мазмунун сурасаңыз, ал ошол макаланын кыскача мазмунун берет. Эгер сиз автономдуу агенттен теманы изилдөөнү сурансаңыз, ал интернеттен издөөнү, бир нече булактарды окууну, жыйынтыктарды салыштырууну жана отчет жазууну чечиши мүмкүн, мунун баары кошумча маалыматсыз.
Пландоо жана тапшырмаларды бөлүү
Өзүн-өзү аткаруучу системалар, адатта, татаал максаттарды кичинекей, башкарылуучу тапшырмаларга бөлгөн пландаштыруу модулун камтыйт. Алар тапшырмалардын тизмесин жүргүзүшөт, элементтерге артыкчылык беришет жана жагдайлар өзгөргөн сайын ыңгайлашышат. Нускамага негизделген моделдерде, адатта, мындай туруктуу пландаштыруу түзүмү жок. Алар көйгөйдү бир суроонун ичинде талкуулай алышат, бирок бир нече өз ара аракеттенүүлөрдүн негизинде өнүгүп жаткан күн тартибин сакташпайт. Бул автономдуу агенттерди көп кадамдарды камтыган долбоорлор үчүн жакшыраак ылайыктуу кылат, ал эми нускамага негизделген моделдер бир жолку, максаттуу тапшырмалар үчүн жаркырап турат.
Эстутум жана үзгүлтүксүздүк
Автономдуу агенттер, адатта, келечектеги чечимдерди кабыл алуу үчүн өткөн аракеттерди, натыйжаларды жана ой жүгүртүүлөрдү сактап, узак мөөнөттүү эс тутумдун кандайдыр бир түрүн камтыйт. Бул аларга сессиянын ичиндеги каталардан сабак алууга жана аларды кайталоодон качууга мүмкүндүк берет. Нускамага негизделген системалар контексттик терезеден тышкары көбүнчө абалсыз болот. Сүйлөшүү аяктагандан кийин, моделдин эмне болгонун эстей албай калат жана ал тургай сессиянын ичинде да, ал суроого туура келген нерсеге гана шилтеме бере алат. Бул автономдуу системаларды кеңейтилген жумуш агымдары үчүн жөндөмдүү кылат, бирок ошол эле учурда каталардын топтолуу коркунучун жаратат.
Ишенимдүүлүк жана көзөмөл
Көрсөтмөлөргө негизделген системалар, адатта, алдын ала айтууга оңой, анткени колдонуучу ар бир кадамды көзөмөлдөйт. Кайсы киргизүү кайсы чыгарууну чыгарганын так билесиз, бул мүчүлүштүктөрдү оңдоону жөнөкөй кылат. Өзүн-өзү аткаруучу системалар алдын ала айтууга мүмкүн болбогон катмарды киргизет. Алар циклдерге тыгылып калышы, тиешеси жок нерселердин артынан түшүшү же API кредиттерин өчүрүп, туюк чекиттерди кууп жетиши мүмкүн. Кылдат тосмолорсуз, автономдуу агент колдонуучу эч качан ойлобогон аракеттерди жасашы мүмкүн. Ошондуктан көпчүлүк өндүрүштүк жайылтуулар, автономдуу агенттер барган сайын жөндөмдүү болуп баратса да, көрсөтмөлөргө негизделген моделдерди артык көрүшөт.
Практикалык колдонмолор
Нускамага негизделген жасалма интеллект электрондук каттарды жазуу, суроолорго жооп берүү, код жазууга жардам берүү жана кардарларды колдоо боюнча чатботтор сыяктуу күнүмдүк колдонуу учурларында үстөмдүк кылат. Өз алдынча иштеген жасалма интеллект изилдөөнү автоматташтыруу, атаандаштыкка жөндөмдүү чалгындоо маалыматтарын чогултуу, программалык камсыздоону иштеп чыгуу жумуш агымдары жана ондогон кадамдарды бириктирүү кол менен суроо берүү кыйын болгон ар кандай тапшырмалар үчүн көбүрөөк ылайыктуу. Иш жүзүндө көптөгөн реалдуу дүйнөдөгү системалар эки ыкманы тең айкалыштырат: жеке кадамдар үчүн ой жүгүртүү кыймылдаткычы катары нускамага негизделген моделдерди колдонгон автономдуу агент алкагы.
Артыкчылыктары жана кемчиликтери
Өзүн-өзү аткарган жасалма интеллект системалары
Артыкчылыктары
+Дайыма көзөмөлсүз иштейт
+Көп баскычтуу татаал тапшырмаларды аткарат
+Өзгөрүп турган шарттарга ыңгайлашат
+Кол менен суроо-талапты азайтат
Конс
−Илмектерге тыгылып калышы мүмкүн
−Эсептөө чыгымдарынын жогору болушу
−Мүчүлүштүктөрдү оңдоо кыйыныраак
−Күтүлбөгөн жүрүм-турум
Нускамага негизделген AI системалары
Артыкчылыктары
+Алдын ала айтууга жана башкарууга болот
+Оңой мүчүлүштүктөрдү оңдоо
+Ресурстарды азыраак колдонуу
+Кеңири жеткиликтүү жана сыналган
Конс
−Адамдын тынымсыз катышуусун талап кылат
−Туруктуу эс тутум жок
−Бир кадамдуу тапшырмалар менен чектелген
−Сеанстарда өзүн-өзү оңдоо мүмкүн эмес
Жалпы каталар
Мит
Өзүн-өзү аткарган жасалма интеллект системалары бүгүнкү күндө адамдарды толугу менен алмаштыра алат.
Чындык
Мындай ызы-чууга карабастан, автономдуу жасалма интеллект агенттери дагы эле ишенимдүүлүк, узак мөөнөттүү пландаштыруу жана татаал ой жүгүртүү менен күрөшүп келишет. Алар адамдын күчүн толугу менен алмаштыруунун ордуна, аны көбөйткөн жардамчылар катары эң жакшы иштешет. Көпчүлүк өндүрүш системалары каталарды аныктоо жана агент жолдон чыгып кеткенде аны кайра багыттоо үчүн дагы эле адамдын көзөмөлүн талап кылат.
Мит
Көрсөтмөлөргө негизделген жасалма интеллект системалары эч кандай автономияга ээ эмес.
Чындык
Заманбап көрсөтмөлөргө негизделген моделдер суроо-талаптын ичинде таң калыштуу демилгени көрсөтө алат, мисалы, тактоочу суроолорду берүү, альтернативаларды сунуштоо же бүдөмүк суроо-талапты кадамдарга бөлүү. Бирок, бул автономия бир гана өз ара аракеттенүү менен чектелет жана сүйлөшүү аяктагандан кийин баштапкы абалга келет.
Мит
Өзүн-өзү аткарган жасалма интеллект - бул көрсөтмөлөргө негизделген жасалма интеллекттен таптакыр башка технология.
Чындык
Көпчүлүк автономдуу агенттер көрсөтмөлөргө негизделген тил моделдеринин үстүнө курулган. Негизги LLM ошол эле, бирок автономдуу системалар анын айланасына пландаштыруу циклдерин, эс тутумду жана куралдарды колдонуу алкактарын кошот. Айырмачылык негизги AI моделиндеги айырмачылыктан көрө архитектуралык жактан келип чыгат.
Мит
Нускамага негизделген жасалма интеллект куралдарды колдоно албайт же интернетте серептей албайт.
Чындык
Азыр көптөгөн көрсөтмөлөргө негизделген моделдер функцияларды чакыруу, веб-баракчаларды карап чыгуу жана кодду аткарууну ачык суралганда гана колдойт. Айырмасы, алар муну суралганда гана жасашат, ал эми өзүн-өзү аткаруучу системалар бул аракеттерди өз алдынча баштайт.
Мит
Автономдук агенттер ар дайым жакшыраак натыйжаларды беришет, анткени алар көбүрөөк ойлонушат.
Чындык
Көбүрөөк ойлонуу дайыма эле жакшы натыйжаларды билдирбейт. Агенттер жөнөкөй маселелерди ашыкча ойлонушу, керексиз багыттарды көздөшү же көптөгөн кадамдарда каталарды топтошу мүмкүн. Жөнөкөй тапшырмалар үчүн жакшы түзүлгөн бир гана суроо көп учурда автономдуу жумуш агымынан ашып түшөт.
Көп суралуучу суроолор
Өзүн-өзү аткарган жасалма интеллект системасы деген эмне?
Көбүнчө автономдуу агент деп аталган өзүн-өзү аткарган жасалма интеллект системасы - бул жогорку деңгээлдеги максатты көздөгөн жана ага этап-этабы менен адамдын жетекчилигисиз кантип жетүүнү аныктаган программалык камсыздоо. Ал өзүнүн аракеттерин пландаштырат, куралдарды колдонот жана натыйжаларга жараша мамилесин тууралайт. Мисал катары 2023-жылы популярдуу болгон AutoGPT жана BabyAGIди келтирүүгө болот.
Көрсөтмөлөргө негизделген жасалма интеллект системасы деген эмне?
Көрсөтмөлөргө негизделген жасалма интеллект системасы – бул табигый тилдеги суроолорго жооп берүүгө үйрөтүлгөн модель. Сиз ага буйрук же суроо бересиз, ал жооп берет. ChatGPT, Клод жана Эгиздер эң тааныш мисалдар. Бул системалар суралмайынча иштебейт жана сессиялар боюнча максаттарды сактабайт.
Өзүн-өзү аткарган AI системалары көрсөтмөлөргө негизделген системаларга караганда күчтүүрөөкпү?
Сөзсүз эмес. Өзүн-өзү аткаруучу системалар узак, көп баскычтуу жумуш агымдарын башкарууда жакшыраак, анткени алар көптөгөн аракеттерди пландаштырып жана уланта алышат. Нускамага негизделген системалар көбүнчө жеке тапшырмалар үчүн так жана ишенимдүү, анткени алар убакыттын өтүшү менен каталарды топтошпойт. Кубат сиз эмнеге жетүүгө аракет кылып жатканыңыздан көз каранды.
Интернетке туташуусуз өз алдынча иштеген жасалма интеллект системалары иштей алабы?
Эгерде негизги тил модели жергиликтүү деңгээлде иштесе, алар жергиликтүү деңгээлде иштей алышат, бирок көпчүлүк автономдуу агенттер изилдөө, API чалуулары жана куралдарды колдонуу үчүн веб-сайтка кирүүгө абдан таянышат. Интернет байланышы жок болсо, алардын маалымат чогултуу жана тышкы кызматтар менен өз ара аракеттенүү мүмкүнчүлүгү өтө чектелүү.
Автономдук жасалма интеллект агенттери каталарды кантип чечет?
Көптөгөн агенттер өз натыйжаларын баалап, бир нерсе туура эмес болуп калса, кайра аракет кылганда өзүн-өзү талдоо же сындоо кадамдарын камтыйт. Айрымдары каталарды кайталабоо үчүн мурунку аракеттеринин журналдарын сакташат. Бирок, каталарды калыбына келтирүү идеалдуу эмес жана агенттер дагы эле циклдерде тыгылып калышы же качан айланага кирип жатканын тааныбай калышы мүмкүн.
ChatGPT өзүн-өзү аткарган AI системасыбы?
Жок, ChatGPT - бул көрсөтмөлөргө негизделген система. Ал сиздин суроо-талаптарыңызга жооп берет, бирок демилге көтөрбөйт же өз алдынча аракеттерди жасабайт. Бирок, OpenAI стандарттуу чат интерфейсинин үстүнө автономдуу мүмкүнчүлүктөрдү кошкон ChatGPT Agent жана Operator сыяктуу агент сыяктуу функцияларды киргизди.
Өзүн-өзү аткарган жасалма интеллектти колдонуунун кандай тобокелдиктери бар?
Негизги тобокелдиктерге алдын ала айтууга мүмкүн болбогон жүрүм-турум, ашыкча ресурстарды керектөө жана күтүлбөгөн аракеттер кирет. Автономдук агент ар бир кадам үчүн ачык макулдуксуз электрондук каттарды жөнөтүшү, сатып алууларды жүргүзүшү же файлдарды өзгөртүшү мүмкүн. Коопсуздук боюнча изилдөөчүлөр ошондой эле агенттерди зыяндуу аракеттерди жасоого түртүп ала турган тез чабуулдарды көрсөтүштү.
Өзүн-өзү аткарган AI системалары көбүрөөк эсептөө кубатын колдонобу?
Ооба, адатта бир топ көп. Алар циклде, пландаштырууда, ой жүгүртүүдө жана кайталап аракет кылууда көптөгөн LLM чалууларын жасагандыктан, алар бир гана көрсөтмөгө негизделген өз ара аракеттенүүгө караганда ондогон же жүздөгөн эсе көп токендерди керектей алышат. Бул API чыгымдарынын жогорулашына жана аткаруу убактысынын узарышына алып келет.
Мен өзүмдүн өзүм аткарган жасалма интеллект системамды кура аламбы?
Албетте. LangChain, CrewAI, AutoGen жана LangGraph сыяктуу ачык булактуу алкактар көрсөтмөлөргө негизделген моделди агенттик циклге ороп салууну салыштырмалуу жөнөкөй кылат. Сизге LLM API ачкычы, пландаштыруу логикасы жана куралдардын аныктамалары керек болот, бирок кирүүгө тоскоолдук 2023-жылдан бери бир топ төмөндөдү.
Ишкердик максаттарда кайсы жасалма интеллект жакшыраак колдонулат?
Бүгүнкү күндө көпчүлүк бизнес тиркемелери үчүн көрсөтмөлөргө негизделген жасалма интеллект коопсуз жана практикалык тандоо болуп саналат. Ал алдын ала айтууга мүмкүн болгон, аудитти жеңилдеткен жана чыгымдарды азайткан. Өзүн-өзү аткарган агенттер белгилүү бир автоматташтыруу тапшырмалары үчүн келечектүү, бирок өндүрүш чөйрөлөрүндө жайылтуудан мурун, адатта, кылдат мониторингди жана тосмолорду талап кылат.
Чыгарма
Көп баскычтуу жумуш агымдарын автоматташтыруу керек болгондо жана автономдуу процессти көзөмөлдөө керек болгондо өз алдынча аткарылуучу AI системаларын тандаңыз. Так башкарууну, алдын ала айтууга боло турган жүрүм-турумду жана белгилүү бир суроо-талаптарга тез жооп берүүнү кааласаңыз, көрсөтмөлөргө негизделген AI системаларын тандаңыз. Бүгүнкү күндө көпчүлүк колдонуучулар үчүн көрсөтмөлөргө негизделген системалар коопсуз жана практикалык тандоо бойдон калууда, ал эми автономдуу агенттер эксперименталдык же жакшы көзөмөлдөнгөн автоматташтыруу тапшырмалары үчүн эң жакшы сакталат.
