ما هو الوكيل الذكي الاصطناعي؟
Ron Miller
من المفترض أن يكون الوكيل الذكي الخطوة الكبيرة القادمة في مجال الذكاء الاصطناعي، لكن لا يوجد تعريف محدد له. حتى الآن، لم يتفق الناس على ما الذي يشكل بالضبط وكيل الذكاء الاصطناعي.
بأبسط تعريف، يمكن وصف الوكيل الذكي بأنه برنامج مدعوم بالذكاء الاصطناعي يقوم بسلسلة من المهام التي قد يقوم بها وكيل خدمة العملاء البشري، أو موظف الموارد البشرية، أو موظف مكتب المساعدة في تكنولوجيا المعلومات في الماضي، وقد يشمل في النهاية أي مهمة. عندما تطلب منه القيام بأشياء، ينفذها لك، وأحيانًا يعبر بين أنظمة متعددة ويتجاوز مجرد الإجابة عن الأسئلة.
يبدو بسيطًا بما فيه الكفاية، أليس كذلك؟ ومع ذلك، يتم تعقيده بسبب نقص الوضوح. حتى بين عمالقة التكنولوجيا، لا يوجد توافق. ترى Google أن الوكيل الذكي هو مساعد قائم على المهام اعتمادًا على الوظيفة: مساعد في البرمجة للمطورين، ومساعد المسوقين في إنشاء نظام ألوان، ومساعد محترفي تكنولوجيا المعلومات في تتبع مشكلة عن طريق استعلام بيانات السجل.
بالنسبة إلى Asana، قد يعمل الوكيل كموظف إضافي، يهتم بالمهام الموكلة مثل أي زميل جيد. ترى Sierra، وهي شركة ناشئة أسسها الرئيس التنفيذي السابق لـSalesforce بريت تايلور وموظف Google السابق كلاي بافور، أن الوكلاء أدوات لتجربة العملاء، حيث يساعدون الأشخاص في تحقيق إجراءات تتجاوز بكثير الدردشة القديمة لحل مجموعات أكثر تعقيدًا من المشاكل.
هذا النقص في التعريف الموحد يترك مجالًا للارتباك حول ما ستفعله هذه الأشياء بالضبط، لكن بغض النظر عن كيفية تعريفها، فإن الوكلاء موجودون للمساعدة في إتمام المهام بطريقة آلية مع أقل تفاعل بشري ممكن.
رودينا سيسيري، مؤسسة ومديرة شريكة في Glasswing Ventures، تقول إن الأمور ما زالت في بداياتها وهذا قد يفسر نقص الاتفاق. وتضيف سيسيري “لا يوجد تعريف واحد لما هو (وكيل الذكاء الاصطناعي). ومع ذلك، فإن النظرة الأكثر شيوعًا هي أن الوكيل هو نظام برمجي ذكي مصمم لإدراك بيئته والتفكير فيها واتخاذ القرارات واتخاذ الإجراءات لتحقيق أهداف محددة بشكل مستقل”.
وتشير إلى أنهم يستخدمون عددًا من تقنيات الذكاء الاصطناعي لجعل ذلك يحدث. “تدمج هذه الأنظمة تقنيات مختلفة من الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة مثل معالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية للعمل في مجالات ديناميكية، بشكل مستقل أو جنبًا إلى جنب مع وكلاء آخرين والمستخدمين البشريين”.
يقول آرون ليفي، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Box، إنه مع مرور الوقت، ومع ازدياد قدرات الذكاء الاصطناعي، سيتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من القيام بالكثير من المهام نيابة عن البشر، وهناك بالفعل ديناميكيات في اللعب ستقود هذا التطور.
وكتب ليفي مؤخرًا على LinkedIn: “مع وكلاء الذكاء الاصطناعي، هناك مكونات متعددة لعجلة تعزيز ذاتي ستخدم بشكل كبير لتحسين ما يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحقيقه في المستقبل القريب والبعيد، مثل: سعر أو أداء وحدات معالجة الرسوميات، وكفاءة النموذج، وجودة النموذج والذكاء، وتحسينات أطر العمل والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي”.
هذا هي نظرة متفائلة على التكنولوجيا التي تفترض أن النمو سيحدث في جميع هذه المجالات، وهو أمر ليس بالضرورة مضمون. أشار رائد الروبوتات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا رودني بروكس في مقابلة حديثة مع TechCrunch إلى أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يتعامل مع مشاكل أصعب بكثير من معظم التكنولوجيا، وأنه لن ينمو بالضرورة بنفس السرعة مثل الرقائق وفقًا لقانون مور.
وقال بروكس خلال تلك المقابلة: “عندما يرى الإنسان نظام ذكاء اصطناعي يؤدي مهمة ما، فإنه يعممها فورًا على أشياء مشابهة ويقدر كفاءة نظام الذكاء الاصطناعي؛ ليس فقط الأداء في تلك المهمة، بل الكفاءة حولها”. “وغالبًا ما يكونون متفائلين بشكل مفرط، وهذا لأنهم يستخدمون نموذجًا لأداء الشخص في مهمة ما”.
المشكلة هي أن عبور الأنظمة أمر صعب، ويتعقد هذا بسبب حقيقة أن بعض الأنظمة القديمة تفتقر إلى الوصول الأساسي لواجهة برمجة التطبيقات “API”. بينما نرى تحسينات ثابتة أشار إليها ليفي، فإن جعل البرامج تصل إلى أنظمة متعددة أثناء حل المشكلات التي قد تواجهها على طول الطريق يمكن أن يكون أكثر تحديًا مما يعتقد الكثيرون.
إذا كان هذا هو الحال، فقد يكون الجميع يبالغون في تقدير ما يجب أن يكون وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرين على فعله. يرى ديفيد كوشمان، قائد الأبحاث في HFS Research، أن الجيل الحالي من الروبوتات يشبه أكثر ما تراه Asana: مساعدين يساعدون البشر في إتمام مهام معينة في إطار تحقيق نوع من الأهداف الاستراتيجية المحددة من قبل المستخدم. التحدي هو مساعدة الآلة في التعامل مع الطوارئ بطريقة آلية تمامًا، ونحن بوضوح لم نصل إلى ذلك بعد.
ويضيف كوشمان: “أعتقد أنها الخطوة التالية، حيث يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل وفعال على نطاق واسع. لذا، هذا هو المكان الذي يضع فيه البشر الإرشادات، والحواجز، ويطبقون تقنيات متعددة لإخراج الإنسان من الحلقة عندما كان كل شيء يدور حول إبقاء الإنسان في الحلقة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي”. المفتاح هنا، هو السماح لوكيل الذكاء الاصطناعي بتولي الأمر وتطبيق الأتمتة الحقيقية.
يقول جون تورو، شريك في Madrona Ventures، إن هذا سيتطلب إنشاء بنية تحتية لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهي مجموعة تكنولوجية مصممة خصوصًا لإنشاء الوكلاء “بغض النظر عن كيفية تعريفهم”. في مقال حديث، استعرض تورو أمثلة على وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون حاليًا في الميدان وكيف يتم بناؤهم اليوم.
من وجهة نظر تورو، يتطلب الانتشار المتزايد لوكلاء الذكاء الاصطناعي – وهو يعترف أيضًا بأن التعريف لا يزال غامضًا بعض الشيء – مجموعة تكنولوجية مثل أي تقنية أخرى. يقول تورو: “كل هذا يعني أن صناعتنا لديها عمل للقيام به لبناء بنية تحتية تدعم وكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات التي تعتمد عليها”.
“مع مرور الوقت، ستتحسن القدرة على الاستدلال تدريجيًا، وستأتي النماذج المتقدمة لتوجيه المزيد من سير العمل، وسيود المطورون التركيز على المنتج والبيانات والأشياء التي تميزهم. ويريدون أن تعمل المنصة الأساسية (ببساطة) مع التوسع والأداء والموثوقية”.
شيء آخر يجب أخذه في الاعتبار هنا هو أنه من المحتمل أن يتطلب الأمر نماذج متعددة، بدلًا من نموذج لغة كبير واحد، لجعل الوكلاء يعملون. وهذا منطقي إذا فكرت في هؤلاء الوكلاء كمجموعة من المهام المختلفة. يقول فريد هافماير، رئيس أبحاث الذكاء الاصطناعي والبرمجيات في الولايات المتحدة في Macquarie US Equity Research: “لا أعتقد في الوقت الحالي أن أي نموذج لغة كبير واحد، على الأقل المتاح علنًا، نموذج لغة كبير أحادي، قادر على التعامل مع المهام الوكالية. لا أعتقد أنهم يستطيعون بعد القيام بالاستدلال متعدد الخطوات الذي سيجعلني متحمسًا حقًا لمستقبل الوكالة. أعتقد أننا نقترب، لكننا لم نصل بعد”.
“أعتقد أن الوكلاء الأكثر فعالية سيكونون على الأرجح مجموعات متعددة من نماذج مختلفة متعددة مع طبقة توجيه ترسل الطلبات أو التعليمات إلى الوكيل والنموذج الأكثر فعالية. وأعتقد أن الأمر سيكون أشبه بمشرف آلي مثير للاهتمام، يقوم بدور التفويض”.
في النهاية، بالنسبة إلى هافماير، تعمل الصناعة نحو هذا الهدف المتمثل في تشغيل الوكلاء بشكل مستقل. “عندما أفكر في مستقبل الوكلاء، أريد أن أرى وآمل أن أرى وكلاء مستقلين حقًا وقادرين على أخذ الأهداف المجردة، ثم استنتاج جميع الخطوات الفردية بينهما بشكل كامل ومستقل”.
لكن الحقيقة هي أننا ما زلنا في فترة انتقالية فيما يتعلق بهؤلاء الوكلاء، ولا نعرف متى سنصل إلى الحالة النهائية التي وصفها هافماير. في حين أن ما رأيناه حتى الآن هو بوضوح خطوة واعدة في الاتجاه الصحيح. ما زلنا بحاجة إلى بعض التقدم والاختراقات لكي يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي كما يتم تصورهم اليوم. ومن المهم أن نفهم أننا لم نصل إلى ذلك بعد.
المصدر: TechCrunch