Agentská AI a generativní AI: Pochopení rozdílu
Naše vnímání umělé inteligence se za posledních několik desetiletí dramaticky vyvinulo. Tam, kde jsme si kdysi představovali AI jako všemocný stroj podobný terminátoru, který by se mohl potenciálně zkazit, nyní komunikujeme s inteligentními systémy, které se bezproblémově integrují do našeho každodenního života. Od hollywoodských fantazií o vnímajících robotech až po praktické, všestranné nástroje umělé inteligence, které dnes používáme, byla cesta umělé inteligence ničím menším než pozoruhodná.
Technologické prostředí má nyní dva obzvláště zajímavé koncepty: Generativní AI a Agentická AI. I když mohou znít jako složité technologické termíny, představují výrazně odlišné přístupy k umělé inteligenci, které mění způsob, jakým rozumíme schopnostem strojů.
Pochopení generativní umělé inteligence
Generativní AI je možná pro většinu lidí známější pojem. Ve svém jádru se generativní umělá inteligence týká systémů, které mohou vytvářet nový obsah na základě dat, na kterých byli vyškoleni. To může zahrnovat generování textu (jako je psaní článků, blogů, příběhů nebo dokonce kódu), vytváření obrázků, skládání hudby nebo vytváření videí.
Ve velmi naivním smyslu je generativní umělá inteligence podobná velmi sofistikovanému napodobovacímu stroji – něčemu, co se dokáže naučit vzorce z obrovského množství tréninku a pak produkovat podobné, ale jedinečné výstupy, které tyto vzorce učení odrážejí. Velké jazykové modely jako GPT-4, Llama 3, Claude 3.5 Sonnet a generátory obrázků jako DALL-E a CM3Leon jsou hlavními příklady generativní umělé inteligence.
Prozkoumání Agentické umělé inteligence
Agentická umělá inteligence představuje komplexnější a dynamičtější přístup k umělé inteligenci. Na rozdíl od generativní umělé inteligence, která se primárně zaměřuje na tvorbu obsahu, je agentní umělá inteligence navržena tak, aby činila autonomní rozhodnutí, sledovala komplexní cíle, přizpůsobovala se měnícímu se prostředí a činila proaktivní namísto reaktivních kroků k dosažení konkrétních cílů. Agentní systém umělé inteligence nevytváří pouze obsah; strategizuje, plánuje a provádí vícekrokové úlohy s autonomií, která přesahuje pouhé rozpoznání vzorů.
Zde jsou některé klíčové schopnosti agentní AI:
- Dekompozice a plánování úkolů
- Řešení problémů a uvažování
- Učení a adaptace
- Autonomní rozhodování
- Multimodální interakce
Rozdíly mezi Agentic AI a Generative AI
| Aspekt | Generativní AI | Agentská AI |
|---|---|---|
| Primární funkce | Tvorba a generování obsahu | Cílově zaměřená autonomní akce |
| Režim interakce | Reaktivní, rychlá odezva | Proaktivní, strategické řešení problémů |
| Provedení úkolu | Řídí se přímými pokyny | Samostatně rozebírá složité úkoly |
| Rozhodování | Omezené, založené na okamžitém kontextu | Dynamický, s uvažováním a adaptací |
| Úroveň autonomie | Nízká (závisí na konkrétním vstupu) | Vysoká (může iniciovat a řídit procesy) |
| Klíčové schopnosti | Tvorba textu, obrázků, rozpoznávání kódových vzorů, sumarizace, překlad | Vícekrokové plánování, sebereflexe, oprava chyb, kontextová údržba |
| Příklad chování | Odpovídání na otázky, generování obsahu | Stanovení cílů, zkoumání problémů, opakování řešení |
| Vzdělávací přístup | Statické znalosti z tréninkových dat | Adaptivní učení z interakcí a zpětné vazby |
| Složitost úkolů | Primárně lineární, jednokrokové úlohy | Komplexní, vícestupňové cíle |
Praktické příklady
- Autor obsahu používající značku GPT k vytváření návrhů blogových příspěvků
- Umělec generující jedinečné snímky s DALL-E
- Hudebník zkoumající hudbu složenou umělou inteligencí
Generativní AI v akci
- Výzkumný asistent AI, který může nezávisle navrhovat a provádět vědecké experimenty
- Finanční obchodní systém, který přizpůsobuje investiční strategie v reálném čase
- Autonomní vozidlo, které dělá složitá navigační rozhodnutí
Konvergence
Je zajímavé, že hranice mezi generativní a agentní AI nejsou vždy jasné. Mnoho moderních systémů umělé inteligence zahrnuje prvky obou a vytváří hybridní modely, které mohou generovat obsah a činit autonomní rozhodnutí.
Závěrečné myšlenky
Zatímco generativní AI vyniká při vytváření obsahu a agentní AI se zaměřuje na autonomní řešení problémů, obě představují vzrušující hranice v umělé inteligenci. Jak se tyto technologie neustále vyvíjejí, můžeme očekávat sofistikovanější a všestrannější systémy umělé inteligence, které spojují generování a agenturu bezprecedentním způsobem.
Budoucnost umělé inteligence není jen o vytváření nebo kopírování – je to o porozumění, uvažování a nezávislé práci na komplexních cílech.
O autorovi
Dobrý den! Jsem Haricharaun Jayakumar, senior manažer v produktovém marketingu ve společnosti Solix Technologies. Primárně se zaměřuji na data a analytiku, architektury správy dat, podnikovou umělou inteligenci a archivaci. Získal jsem titul MBA na ICFAI Business School, Hyderabad. Řídím průzkum trhu, projekty vedoucích genů a marketingové iniciativy pro Solix Enterprise Data Lake a Enterprise AI. Kromě všech datových a obchodních záležitostí občas rád poslouchám a přehrávám hudbu. Díky!
