AI agenti: Transformacija budućnosti kroz autonomne sisteme (12.deo) – https://www.itnetwork.rs/ai-agenti-transformacija-buducnosti-kroz-autonomne-sistema-12-deo/
Razvoj veštačke inteligencije (AI) sve više prelazi iz teorije u praktične primene, a koncept veštačke opšte inteligencije (AGI) predstavlja sledeći veliki cilj u ovoj oblasti. Dok su današnji AI sistemi specijalizovani za određene zadatke, AGI bi podrazumevao sposobnost mašina da razumeju, uče i primenjuju znanje u širokom spektru konteksta, slično ljudskoj inteligenciji. AI agenti, kao autonomni sistemi koji mogu donositi odluke, učiti iz okruženja i izvršavati kompleksne zadatke, smatraju se jednim od ključnih koraka ka ostvarenju AGI.
Šta razlikuje AI agente od AGI sistema?
Današnji AI agenti su visokospecijalizovani i projektovani za određene zadatke. Na primer, AI agent može analizirati podatke o vremenskim uslovima, optimizovati logističke procese ili obavljati funkcije virtuelnog asistenta. Ovi sistemi se oslanjaju na unapred definisane algoritme i modele mašinskog učenja, fokusirane na uske oblasti primene.
AGI, s druge strane, teži ka univerzalnosti. Umesto da rešava specifične zadatke, AGI bi mogao generalizovati znanje i prilagoditi se potpuno novim situacijama. Na primer, dok AI agent može biti vrhunski u analiziranju finansijskih tržišta, AGI bi mogao prelaziti sa ekonomije na medicinsku dijagnostiku, bez potrebe za dodatnim treninzima.
AI agenti trenutno ne poseduju sposobnost ljudske fleksibilnosti i kreativnosti, ali njihova sve veća složenost i sposobnost autonomnog učenja otvaraju vrata za razvoj sistema koji bi mogli postati osnova za AGI.
Kako AI agenti doprinose razvoju AGI?
- Autonomno učenje i prilagođavanje: AI agenti su dizajnirani da prikupljaju informacije iz okruženja, analiziraju ih i prilagođavaju svoje ponašanje u realnom vremenu. Ova sposobnost, poznata kao „ojačano učenje“, omogućava im da razvijaju strategije i donose odluke bez stalne ljudske intervencije. Ovo prilagođavanje je ključni korak ka AGI, jer podrazumeva učenje iz različitih situacija, što je osnova za opštu inteligenciju.
- Multimodalni pristupi: Napredak u multimodalnim AI sistemima, koji integrišu tekst, slike, zvuk i druge tipove podataka, približava nas AGI. AI agenti koji koriste ove tehnologije mogu da kombinuju informacije iz više izvora i koriste ih za rešavanje kompleksnih problema, poput analize klimatskih promena ili optimizacije urbanog saobraćaja.
- Razmena znanja među agentima: Decentralizovani AI agenti, koji funkcionišu u mrežama, omogućavaju razmenu podataka i znanja između različitih sistema. Na primer, AI agenti u energetskim mrežama mogu sarađivati sa agentima u logistici kako bi koordinisali efikasnu isporuku robe i upravljanje resursima. Ova sposobnost deljenja znanja predstavlja osnovu za stvaranje kolektivnih inteligentnih sistema, što je jedna od karakteristika AGI.
Primeri napretka prema AGI kroz AI agente
- Autonomna vozila: AI agenti u autonomnim vozilima koriste računalni vid, senzore i algoritme za donošenje odluka u realnom vremenu. Njihova sposobnost da simultano analiziraju saobraćaj, vremenske uslove i interakcije sa drugim učesnicima u saobraćaju pokazuje korake prema opštijim veštinama.
- Zdravstvo: AI agenti u medicini sve više pokazuju mogućnost generalizacije, analizirajući podatke iz različitih izvora, poput genetskih informacija, medicinskih slika i elektronskih kartona. Njihova primena u različitim oblastima zdravstva ukazuje na potencijal za prelazak iz specijalizacije u opštiju primenu.
- Istraživanje nauke: AI agenti se koriste za analizu naučnih podataka, predlaganje eksperimenata i generisanje novih hipoteza. Ova sposobnost prelaska između različitih oblasti istraživanja sugeriše budući razvoj opštijih veština karakterističnih za AGI.
Da li su AI agenti dovoljni za razvoj AGI?
Iako AI agenti predstavljaju značajan korak ka AGI, postoje ograničenja koja treba prevazići. Njihova trenutna sposobnost rešavanja problema je visoko zavisna od specifičnih podataka i okruženja. AGI zahteva ne samo prilagođavanje i učenje, već i razumevanje konteksta, sposobnost kreativnog rešavanja problema i donošenje odluka u situacijama gde podaci mogu biti ograničeni ili nejasni.
Pored tehničkih izazova, razvoj AGI zahteva i rešavanje etičkih i filozofskih pitanja, poput načina na koji će AGI sistemi donositi odluke koje uključuju ljudske vrednosti i prioritete.
Zaključak
AI agenti su ključni korak ka ostvarenju veštačke opšte inteligencije. Njihova sposobnost autonomnog učenja, prilagođavanja i saradnje sa drugim sistemima pruža osnovu za razvoj kompleksnijih i fleksibilnijih sistema.
Međutim, prelazak sa specijalizovanih agenata na AGI zahteva značajne tehnološke, etičke i filozofske inovacije. Dok se svet priprema za ovu transformaciju, AI agenti nastavljaju da oblikuju našu svakodnevicu i otvaraju nove mogućnosti za razumevanje potencijala veštačke inteligencije. Oni nisu samo most ka AGI, već i dokaz sposobnosti tehnologije da redefiniše granice ljudskog znanja i inovacija.
Milena Šović, M.Sc.,CSM
Prompt Engineer & AI Educator
