Agentic AI – Nowa Era Autonomicznych Systemów

Agentic AI to przełomowa koncepcja w świecie sztucznej inteligencji, która łączy autonomię, inteligencję i zdolność adaptacji w jeden spójny system. Systemy te są w stanie odbierać bodźce z otoczenia, analizować je w świetle posiadanej wiedzy, podejmować decyzje na podstawie rozumowania, a następnie wdrażać je w życie – wszystko to w ramach iteracyjnego cyklu działania. Takie podejście naśladuje biologię, gdzie percepcja i reakcja tworzą dynamiczny obieg informacji, ale jest wzbogacone ogromną mocą obliczeniową komputerów. By zrozumieć funkcjonowanie tych systemów, warto przyjrzeć się ich kluczowym komponentom, takim jak warstwa percepcji i reprezentacja wiedzy.

Powstanie Agentic AI

Agentic AI powstało jako odpowiedź na rosnące zapotrzebowanie na systemy zdolne do autonomicznego działania w dynamicznych warunkach. Tradycyjne oprogramowanie, oparte na sztywnych regułach, często okazuje się niewystarczające w obliczu złożoności rzeczywistości. W przeciwieństwie do niego, Agentic AI wykorzystuje uczenie maszynowe (ML) i sztuczną inteligencję (AI), które pozwalają systemom uczyć się na podstawie doświadczeń i dostosowywać do zmiennych środowisk. Przykłady zastosowań tej technologii obejmują:

Pojazdy autonomiczne – Samochody i drony, które dzięki zaawansowanym algorytmom oraz modułom percepcji (kamery, czujniki) radzą sobie w zmiennych warunkach drogowych i pogodowych.
Inteligentni asystenci wirtualni – Chatboty i asystenci głosowi, którzy uczą się na podstawie interakcji z użytkownikami, stale udoskonalając swoje odpowiedzi.
Roboty przemysłowe – Ramiona robotyczne na liniach produkcyjnych, które identyfikują usterki i dostosowują swoje działania w czasie rzeczywistym.
Diagnostyka medyczna – Narzędzia wspierające decyzje kliniczne, analizujące obrazy medyczne, historię pacjentów oraz aktualne wyniki badań w celu wykrywania anomalii.

Wszystkie te zastosowania łączy zdolność AI do dynamicznego działania, które wykracza poza pasywną analizę danych. Kluczową rolę w tym procesie odgrywają dwie warstwy: percepcji/obserwacji oraz reprezentacji wiedzy.

Warstwa Percepcji/Obserwacji – Brama do Świata

Warstwa percepcji odpowiada za przekształcenie surowych danych z otoczenia w formę, którą AI może przetwarzać. Dane pochodzą z różnych źródeł, takich jak kamery, mikrofony, czujniki LIDAR czy interfejsy tekstowe. Proces ten obejmuje różne etapy, od wstępnego przetwarzania obrazu po łączenie danych z wielu źródeł.

1. Zbieranie danych wielomodalnych

Nowoczesne systemy AI muszą jednocześnie przetwarzać różnorodne rodzaje danych, takie jak obrazy, tekst, dźwięk czy dane z czujników. Na przykład:

Wizja komputerowa (CV): Dzięki bibliotekom, takim jak OpenCV, systemy mogą wykrywać krawędzie, kształty czy ruch na obrazach, co umożliwia bardziej zaawansowane zadania, takie jak rozpoznawanie obiektów.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Dane tekstowe i głosowe są przekształcane w tokeny za pomocą narzędzi takich jak spaCy, co pozwala AI zrozumieć intencje i kontekst.
Integracja danych sensorycznych: Algorytmy fuzji danych, takie jak filtry Kalmana, łączą dane z różnych czujników, tworząc spójną reprezentację otoczenia.

2. Ekstrakcja cech i tworzenie wektorów

Surowe dane muszą zostać przekształcone w strukturalną reprezentację numeryczną, zwaną wektorem cech. Przykłady obejmują:

Embeddingi tekstowe: Modele, takie jak GPT-4, przekształcają tekst w wektory, które oddają semantyczne relacje pomiędzy słowami.
Embeddingi obrazów: Sieci konwolucyjne (CNN) przekształcają obrazy w wektory, które zawierają informacje o obecności obiektów czy stylu obrazu.
Fuzja sensoryczna: Dane z różnych źródeł, takich jak kamery i LIDAR, są łączone, aby stworzyć bardziej kompleksowy obraz otoczenia.

3. Kontekst specyficzny dla domeny

Efektywna percepcja wymaga znajomości specyfiki danej dziedziny. Przykładowo, system analizujący obrazy medyczne musi znać anatomię, podczas gdy autonomiczny samochód musi rozpoznawać znaki drogowe. Specjalistyczne biblioteki i modele przyspieszają ten proces, umożliwiając systemowi większą świadomość kontekstową.

Reprezentacja Wiedzy i Pamięć – Wewnętrzne Repozytorium Systemu

Podczas gdy percepcja dostarcza surowych danych, reprezentacja wiedzy i pamięć pozwalają systemowi korzystać z doświadczeń i zapamiętanych informacji. Podział na pamięć krótkotrwałą i długotrwałą odzwierciedla koncepcje z psychologii poznawczej.

1. Pamięć krótkotrwała

Pamięć krótkotrwała przechowuje kontekst potrzebny do wykonania bieżącego zadania. Może to obejmować ostatnie stany, działania czy nagrody w scenariuszach uczenia przez wzmacnianie. Przykłady zastosowań obejmują:

Obsługa klientów: Chatbot musi pamiętać wcześniejsze pytania użytkownika, aby udzielić spójnych odpowiedzi.
Implementacja: Dane przechowywane są w strukturach pamięciowych, które umożliwiają szybki dostęp w czasie rzeczywistym.

2. Bazy wiedzy długoterminowej

Pamięć długoterminowa przechowuje informacje, które mogą być potrzebne w przyszłości. Przykłady obejmują:

Bazy danych i embeddingi: Wektorowe bazy danych, takie jak Faiss, umożliwiają szybkie wyszukiwanie podobieństw w ogromnych zbiorach danych.
Grafy wiedzy: Strukturyzowane grafy przechowują informacje o relacjach między obiektami, co pozwala AI na bardziej zaawansowane wnioskowanie.
Aktualizacje: Systemy autonomiczne muszą aktualizować swoje bazy wiedzy na podstawie nowych danych, np. robot magazynowy może nauczyć się, że określony korytarz często jest zablokowany.

3. Świadomość kontekstu

Reprezentacja wiedzy musi być zintegrowana z percepcją, aby system mógł podejmować właściwe decyzje. Mechanizmy uwagi pozwalają agentowi skupiać się na odpowiednich danych w zależności od sytuacji.

Synergia między Percepcją a Wiedzą

Warstwy percepcji i reprezentacji wiedzy są ze sobą ściśle powiązane. Dokładna percepcja umożliwia lepsze wykorzystanie wiedzy, a dobrze skonstruowana reprezentacja wiedzy pomaga w interpretacji danych sensorycznych. Przykłady synergii obejmują:

Pętle sprzężenia zwrotnego: Baza wiedzy może kierować procesem percepcji, np. priorytetyzując wykrywanie określonych obiektów.
Efektywność danych: Systemy wyszukiwania embeddingów umożliwiają szybkie uzyskiwanie odpowiednich informacji.
Interpretacja kontekstowa: Wiedza kontekstowa pozwala AI przekształcić surowe dane w użyteczne informacje.

Podsumowanie

Agentic AI zmienia sposób, w jaki systemy odbierają, przetwarzają i reagują na otoczenie. Dzięki synergii między warstwą percepcji a reprezentacją wiedzy, te zaawansowane systemy mogą działać w sposób bardziej świadomy i efektywny. To jednak dopiero początek – kolejne etapy rozwoju Agentic AI obejmują zaawansowane mechanizmy rozumowania, podejmowania decyzji, a także kwestie związane z etyką i bezpieczeństwem. Te aspekty będą kluczowe dla dalszego rozwoju technologii, która ma potencjał zrewolucjonizować wiele dziedzin naszego życia.