بينما تصدر وكلاء الذكاء الاصطناعي عناوين الأخبار التقنية في جميع أنحاء العالم، فإن الأمثلة الواقعية لوكلاء الذكاء الاصطناعي ليست واضحة دائماً.
في هذه المقالة، سأتناول في هذه المقالة أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي مع أمثلة على كل منها. لكن ضع في اعتبارك: على الرغم من تقسيمها حسب النوع، إلا أن معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة عبارة عن مجموعات من أنواع متعددة من وكلاء الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، تتضمن السيارات ذاتية القيادة - أو المركبات ذاتية القيادة - وكلاء يعتمدون على المنفعة، ووكلاء يعتمدون على الهدف، ووكلاء منعكسون يعتمدون على النموذج، ووكلاء يتعلمون. إنها عملية معقدة، لذا فهي تتطلب الكثير من الأجزاء المتحركة.
وهي نفس الفرضية بالنسبة لوكلاء الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد. سيستخدمون عدة أنواع من الوكلاء من أجل تحسين الخدمات اللوجستية وإدارة المخزون والتخزين والتسليم.
ولكن لتسهيل الأمر، دعونا نتعمق في ما صُمم كل نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي لإنجازه، مع بعض الأمثلة على كيفية ظهوره بالفعل في العالم الحقيقي.
حالات الاستخدام المؤسسي
يتم استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في المؤسسات للمهام التي كان من المستحيل أتمتتها في السابق. تعني منصات بناء الذكاء الاصطناعي المرنة أن حالات الاستخدام لا حصر لها.
التجارة الإلكترونية
يُستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي للتجارة الإلكترونية لتقديم الطلبات، وتتبع الشحن وتقديم تحديثات بشأنه، وتسهيل البحث القائم على الصور، وإرسال متابعات حول التخلي عن سلة التسوق، وتقديم مراجعات للمنتجات من العملاء السابقين، وتقديم اقتراحات مخصصة للمنتجات للمستخدمين.
المبيعات والتسويق
يتم استخدام معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي على Botpress في وظائف المبيعات والتسويق، مثل توليد العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي أو إنشاء مسار مبيعات بالذكاء الاصطناعي .
يمكن لهؤلاء الوكلاء إنشاء قوائم العملاء المحتملين، وإرسال مراسلات مخصصة، وتأهيل العملاء المحتملين (حتى أفضل من البشر). ويمكنهم وضع استراتيجيات الحملات التسويقية وتسهيلها، وإجراء تحليلات على المنافسين.
دعم العملاء
لطالما استُخدمت روبوتات الدردشة الآلية في دعم العملاء، والحمد لله يمكن الآن استبدالها بوكلاء الذكاء الاصطناعي.
وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرون على اتخاذ إجراءات نيابةً عن المستخدمين، مثل تغيير كلمة المرور الخاصة بهم أو إدارة عملية استرداد الأموال. ويمكنهم تقديم اقتراحات بشأن المنتجات وحتى الدعم الفني المتقدم. لقد نجح عملاؤنا في الحد من تذاكر الدعم بنسبة 65% باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي.
الضيافه
الفنادق وشركات الضيافة الأخرى مناسبة تماماً لمساعدي الذكاء الاصطناعي: فهم متعددو اللغات، ويعملون على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ويمكن الوصول إليهم بسهولة من قبل النزلاء. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي للفنادق تبسيط خدمات الغرف، واقتراح وسائل الراحة القريبة، وبيع خدمات الفندق، ومساعدة الموظفين في تنسيق الاحتياجات.
تطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي حسب النوع
الوكلاء القائمون على المنفعة
على عكس الوكلاء الأبسط الذين قد يتفاعلون فقط مع المحفزات البيئية، يقوم الوكلاء القائمون على المنفعة بتقييم أفعالهم المحتملة بناءً على المنفعة المتوقعة. سيتوقعون مدى فائدة أو فائدة كل خيار فيما يتعلق بهدفهم المحدد.
تتفوق العوامل القائمة على المنفعة في بيئات صنع القرار المعقدة ذات النتائج المحتملة المتعددة - مثل الموازنة بين المخاطر المختلفة من أجل اتخاذ قرارات الاستثمار، أو الموازنة بين الآثار الجانبية لخيارات العلاج.
وظيفة المنفعة لهذه العوامل الذكية هي تمثيل رياضي لتفضيلاتها. حيث تقوم دالة المنفعة بتعيين العالم من حولها، وتحديد وترتيب الخيار الأكثر تفضيلاً. ثم يمكن لوكيل المنفعة اختيار الإجراء الأمثل.
ونظراً لقدرتها على معالجة كميات كبيرة من البيانات، فهي مفيدة في أي مجال ينطوي على اتخاذ قرارات عالية المخاطر.
التداول المالي
الوكلاء القائمون على المنفعة مناسبون تمامًا لأسواق الأسهم والعملات الرقمية - فهم قادرون على الشراء أو البيع بناءً على خوارزميات تهدف إلى تعظيم العوائد المالية أو تقليل الخسائر. يمكن لهذا النوع من وظائف المنفعة أن يأخذ في الاعتبار كلاً من البيانات التاريخية وبيانات السوق في الوقت الفعلي.
أنظمة التسعير الديناميكية
هل سبق لك أن دفعت مبلغاً إضافياً لركوب أوبر أو ليفت تحت المطر؟ هذا هو الوكيل القائم على المنفعة في العمل - يمكنه تعديل الأسعار في الوقت الفعلي لرحلات الطيران أو الفنادق أو مشاركة المشاوير، بناءً على الطلب أو المنافسة أو وقت الحجز.
وحدات تحكم الشبكة الذكية
هذه الأنواع من الوكلاء الأذكياء هي "الذكية" في الشبكات الذكية: وهي الوكلاء القائمون على المرافق الذين يتحكمون في توزيع الكهرباء وتخزينها.
فهي تعمل على تحسين استخدام الموارد بناءً على توقعات الطلب وأسعار الطاقة لتحسين الكفاءة وخفض التكاليف.
توصيات المحتوى المخصص
تنتهي من مشاهدة فيلم وترشح لك نتفليكس 3 أفلام أخرى مشابهة له.
تستخدم خدمات البث مثل Netflix و Spotify عوامل قائمة على المنفعة لاقتراح محتوى مشابه للمستخدمين. الأداة المحسّنة هنا هي مدى احتمالية النقر عليها.
الوكلاء المستند إلى الهدف
وكلاء الذكاء الاصطناعي القائم على الأهداف - كما خمنت - مصممة لتحقيق أهداف محددة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
وبدلاً من مجرد الاستجابة للمحفزات، فإن هؤلاء الوكلاء العقلانيين قادرون على التفكير في العواقب المستقبلية لأفعالهم، حتى يتمكنوا من اتخاذ قرارات استراتيجية للوصول إلى أهدافهم.
على عكس العوامل الانعكاسية البسيطة، التي تستجيب مباشرةً للمحفزات بناءً على قواعد فعل الشرط، تقوم العوامل القائمة على الهدف بتقييم وتخطيط الإجراءات لتحقيق أهدافها.
ما يجعلها متميزة عن الأنواع الأخرى من الوكلاء الأذكياء هو قدرتها على الجمع بين الاستشراف والتخطيط الاستراتيجي للتوجه نحو نتائج محددة.
رومبا
صُممت المكانس الكهربائية الروبوتية - مثل مكنسة Roomba المحبوبة - لهدف محدد: تنظيف كل المساحات الأرضية التي يمكن الوصول إليها. هذا العامل القائم على الهدف له هدف بسيط، ويقوم به بشكل جيد.
جميع قراراتهم التي يتخذها هذا الوكيل القائم على الهدف (مثل موعد الدوران) يتم اتخاذها سعياً لتحقيق هذا الهدف السامي. القطط التي تجلس فوقها هي مجرد مكافأة.
برامج إدارة المشاريع
في حين أنه قد يستخدم أيضًا وكيلًا قائمًا على المنفعة، إلا أن برنامج إدارة المشروع يركز عادةً على تحقيق هدف محدد للمشروع.
غالبًا ما يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء بجدولة المهام وتخصيص الموارد بحيث يتم تحسين الفريق لإكمال المشروع في الوقت المحدد. يقوم الوكيل بتقييم المسار الأكثر احتمالاً للنجاح ويتصرف فيه نيابةً عن الفريق.
الذكاء الاصطناعي لألعاب الفيديو
في الألعاب الاستراتيجية وألعاب لعب الأدوار، تعمل شخصيات الذكاء الاصطناعي كوكلاء يعتمدون على الأهداف - قد تتراوح أهدافهم بين الدفاع عن موقع ما وهزيمة الخصم.
يأخذ عملاء الذكاء الاصطناعي المدعومون في الاعتبار مجموعة متنوعة من الاستراتيجيات والموارد - أي هجوم يستخدمونه، وأي قوة يحرقونها - حتى يتمكنوا من تحقيق هدفهم.
العوامل الانعكاسية القائمة على النماذج
عندما تحتاج إلى التكيف مع المعلومات التي لا يمكن رؤيتها أو التنبؤ بها دائمًا، فإن العوامل الانعكاسية القائمة على النموذج هي الأداة التي يجب استخدامها.
على عكس الوكلاء الانعكاسيين البسطاء الذين يتفاعلون فقط بناءً على التصورات الحالية، يحتفظ الوكلاء الانعكاسيون القائمون على النموذج بحالة داخلية تسمح لهم بالتنبؤ بالبيئات التي يمكن ملاحظتها جزئياً. وهذا نموذج داخلي لقسم من العالم ذي صلة بمهامهم.
يتم تحديث هذا النموذج باستمرار بالبيانات الواردة من بيئتهم، بحيث يمكن لعامل الذكاء الاصطناعي إجراء استنتاجات حول الأجزاء غير المرئية من البيئة وتوقع الظروف المستقبلية.
فهم يقيّمون النتائج المحتملة لأفعالهم قبل اتخاذ القرارات، مما يسمح لهم بالتعامل مع التعقيدات. وهذا مفيد بشكل خاص عند القيام بمهام معقدة، مثل قيادة السيارة في المدينة، أو إدارة نظام المنزل الذكي الآلي.
وبفضل قدرتها على الجمع بين المعرفة السابقة والبيانات في الوقت الفعلي، يمكن للوكلاء الانعكاسيين المستندين إلى النماذج تحسين أدائهم، بغض النظر عن المهمة. ومثلها مثل الإنسان، يمكنها اتخاذ قرارات مدركة للسياق، حتى عندما تكون الظروف غير متوقعة.
المركبات ذاتية القيادة
على الرغم من أن هذه السيارات تشمل أنواعاً متعددة من الوكلاء الأذكياء، إلا أنها مثال جيد على الوكلاء الانعكاسيين المستندين إلى نموذج.
فالأنظمة المعقدة مثل حركة المرور وحركة المشاة هي بالضبط نوع التحدي الذي صُممت من أجله الوكلاء الانعكاسية القائمة على النماذج.
يتم استخدام نموذجها الداخلي لاتخاذ قرارات في الوقت الحقيقي على الطريق، مثل الكبح عندما تتجاوز سيارة أخرى الإشارة الحمراء، أو إبطاء السرعة عندما تفعل السيارة التي أمامها الشيء نفسه. يتم تحديث نظامها الداخلي باستمرار بناءً على المدخلات البيئية: السيارات الأخرى، والنشاط في ممرات المشاة، والطقس.
أنظمة الري الحديثة
العوامل الانعكاسية القائمة على النموذج هي القوة الكامنة وراء أنظمة الري الحديثة. وقدرتها على الاستجابة للتغذية المرتدة البيئية غير المتوقعة مناسبة تمامًا لمستويات الطقس ورطوبة التربة.
يمثل النموذج الداخلي لعامل الذكاء الاصطناعي ويتنبأ بالعديد من العوامل البيئية المختلفة، مثل مستويات رطوبة التربة والظروف الجوية ومتطلبات المياه للنبات.
تجمع هذه العوامل البيانات باستمرار من أجهزة الاستشعار في حقولها، بما في ذلك معلومات في الوقت الحقيقي عن الرطوبة ودرجة الحرارة وهطول الأمطار.
من خلال تحليل هذه البيانات، يمكن للعامل المنعكس القائم على النموذج اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن وقت الري وكمية المياه التي يجب توزيعها ومناطق الحقل التي تتطلب مزيدًا من الاهتمام. تسمح هذه القدرة التنبؤية لنظام الري بتحسين استخدام المياه، مما يضمن حصول النباتات على ما تحتاجه بالضبط لتزدهر (دون إهدار المياه).
أنظمة التشغيل الآلي للمنزل
والنموذج الداخلي هنا هو النموذج الداخلي لبيئة المنزل - يتم تحديث هذه الأنظمة باستمرار بالبيانات من أجهزة الاستشعار، وتستخدم هذه المعلومات لإبلاغ قراراتها.
سيكتشف منظم الحرارة درجات الحرارة المتغيرة ويضبطها حسب الحاجة. أو قد يكتشف نظام الإضاءة الظلام في الهواء الطلق ويضبطه وفقًا لذلك - نظرًا لأن هذا الظلام قد يأتي من الليل، أو من عاصفة رعدية غير متوقعة، فإنه يتطلب عاملًا ذكيًا لتوقع الاختلافات والتفاعل معها.
وكلاء التعلم
يتميز وكلاء التعلم بقدرتهم على التكيف والتحسن بمرور الوقت بناءً على تجاربهم.
على عكس وكلاء الذكاء الاصطناعي الأكثر ثباتًا الذين يعملون فقط على قواعد أو نماذج مبرمجة مسبقًا، يمكن للوكيل المتعلم تطوير سلوكه واستراتيجياته. وبسبب عنصر التعلم هذا، غالباً ما يتم استخدامها في البيئات المتغيرة.
كشف الاحتيال
تعمل أنظمة الكشف عن الاحتيال من خلال جمع البيانات باستمرار ثم تعديلها للتعرف على أنماط الاحتيال بشكل أكثر فعالية. ونظراً لأن المحتالين يغيرون أساليبهم باستمرار، يجب على وكلاء الكشف عن الاحتيال أن يستمروا في التكيف أيضاً.
توصية المحتوى
وتستخدم منصات مثل نتفليكس وأمازون نظاماً مزوداً بعامل تعلُّم لتحسين توصياتها للأفلام والعروض والمنتجات.
حتى إذا كان ملفك الشخصي يقول أنك يجب أن تحب أفلام الرعب والإثارة، إذا تحولت فجأة إلى الأفلام الرومانسية، فستتأقلم توصياتك مع ذلك. تماماً مثلنا تماماً، إنها تتعلم دائماً.
برنامج التعرف على الكلام
تستفيد تطبيقات مثل Google Assistant و Siri من عامل التعلُّم لفهم محاولات التحدث إليها بشكل أفضل.
وبفضل وكلاء التعلّم تتحسن هذه الأنظمة في فهم اللهجات واللغة العامية - حتى نتمكن من سؤال سيري أشياء مثل: "أوتش سيري هل يمكنك أن تجد لي أقرب مطعم لتناول العشاء؟ أنا جائع جداً!"
منظمات الحرارة التكيفية
حتى أجهزة تنظيم الحرارة الذكية - مثل Nest - تتعلم من سلوك المستخدم، مثل الوقت الذي يميل فيه المستخدمون إلى التواجد في المنزل أو خارجه، ودرجات الحرارة المفضلة لديهم.
قد تتغير هذه المعلومات باستمرار، لذا يجب أن تكون منظمات الحرارة قادرة على التكيف مع مرور الوقت - وهذا يجعلها مثالاً آخر على عامل التعلم.
الوكلاء الهرميون
تختلف الوكلاء الهرميون عن الأنواع الأخرى من وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير بسبب نهجهم المنظم والمتعدد الطبقات في حل المشاكل.
يشبه الوكلاء الهرميون الهيكل التنظيمي المعقد، مع وجود مستويات مختلفة من صنع القرار. سيكون للوكلاء المختلفين داخل النظام مجالات تخصص مختلفة، مما يجعلهم أكثر كفاءة في التعامل مع المهام المعقدة والمتعددة الخطوات.
تُعد الوكلاء الهرميون إحدى أكثر الطرق تعقيداً لنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث إنها تتكون من عدة وكلاء ذكاء اصطناعي أصغر حجماً.
في جملة واحدة الهيكل الهرمي للوكيل هو كل ما يتعلق بالعملية المنظمة لاتخاذ القرارات عبر مستويات مختلفة من النظام.
روبوتات التصنيع
في أنظمة التصنيع المتقدمة، يقوم الوكلاء الهرميون بتنظيم خط الإنتاج.
يقوم الوكلاء رفيعو المستوى بتخطيط المهام وتخصيصها عبر النظام، بينما يتحكم الوكلاء من المستوى الأدنى في آلات محددة مثل الأذرع الروبوتية لمهام التجميع.
يمكن لكل منهما التواصل مع الآخر لضمان التدفق السلس للإنتاج - وهذا هو اتخاذ القرار متعدد المستويات في العمل.
أنظمة مراقبة الحركة الجوية
تستخدم هذه الأنظمة وكلاء هرمية لإدارة التدفق الآمن والفعال للحركة الجوية. وبما أن المهمة معقدة وتشمل وظائف متعددة، فإن نظام الوكيل الهرمي ضروري للتنفيذ السليم.
يتعامل وكلاء المستوى الأعلى مع إدارة حركة المرور الإقليمية الأوسع نطاقاً، بينما يركز وكلاء المستوى الأدنى على مهام محددة مثل الإقلاع والهبوط والهبوط وقيادة سيارات الأجرة في المطارات الفردية.
روبوتات المستودعات المستقلة
الوكلاء الهرميون هم ما يدير المخزون ومناولة الطرود في المستودعات المعززة بالتعلم الآلي.
يقوم الوكلاء رفيعو المستوى بتحسين تخطيط المستودعات وتوزيع المخزون، بينما يقوم الوكلاء من المستوى الأدنى بتشغيل الرافعات الشوكية الآلية الفردية وأجهزة الفرز الآلي لتنفيذ المهام المادية لنقل البضائع وتنظيمها.
الوكلاء الآليون
هذا هو بالضبط ما نحب أن نفكر فيه عندما نتخيل وكيلاً ذكياً: الوكيل الآلي.
مع إضافة عنصر الأداء، فإن الوكلاء الروبوتيين هم الأطفال الملصقات لعوامل الذكاء الاصطناعي. تعمل هذه الوكلاء الأذكياء في بيئة مادية، بدلاً من أن تكون موجودة فقط كوكلاء برمجيات.
عادةً ما تكون هذه النماذج المادية لوكلاء الذكاء الاصطناعي مزودة بأجهزة استشعار مثل الكاميرات أو أجهزة الاستشعار التي تعمل باللمس. هذا النوع من وكلاء الذكاء الاصطناعي مفيد بشكل خاص في المهام الخطرة أو المتكررة للغاية - قد يكون من الأكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة أن يقوم وكيل ذكاء اصطناعي بهذه المهام بدلاً من ذلك.
يتم الجمع بين هذا النوع من وكلاء الذكاء الاصطناعي وأنواع أخرى من الذكاء الاصطناعي، بحيث يمكنه تنفيذ مهام المنفعة أو مهام الهدف فعليًا، وأحيانًا ضمن أنظمة متعددة الوكلاء أو أنظمة هرمية.
روبوتات خط التجميع
هناك الكثير من الروبوتات على خطوط التجميع. تؤدي هذه الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مهام مثل اللحام والطلاء وتجميع الأجزاء، وكل ذلك بدقة وسرعة عاليتين.
نظرًا لأنها عوامل ذكية، يمكنها تحسين وقت الإنتاج مع الحفاظ على معيار أداء ثابت.
الروبوتات الجراحية
الجراحة عالية المخاطر ودقيقة، مما يجعلها مثالية لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
تساعد الوكلاء الروبوتية مثل نظام دافنشي الجراحي الجراحين عند إجراء عمليات جراحية دقيقة ومحدودة التوغل. لا يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء بإجراء العمليات الجراحية بشكل مستقل، ولكنهم يوسعون قدرات الجراح.
الروبوتات الزراعية
تُستخدم الروبوتات بشكل شائع في الدورة الزراعية، من زراعة البذور إلى حصاد المحاصيل إلى مراقبة الظروف الحقلية.
تساعد عوامل الذكاء الاصطناعي هذه في زيادة الإنتاجية، لأنه قد يكون من الأسهل على الآلة زراعة 10000 بذرة جزر من أن يقوم الإنسان بذلك.
روبوتات الخدمة
روبوت الخدمة الأكثر شهرة على الإطلاق - هذا صحيح، إنه WALL-E. أما الروبوتات التي تأتي في المرتبة الثانية فهي روبوتات المطاعم التي تجلب لك طلباتك اللامتناهية من السوشي الذي يمكنك تناوله مباشرة إلى طاولتك.
نحن نستخدم روبوتات الخدمة في كل مكان: المكانس الكهربائية الروبوتية، وتوفير المعلومات للنزلاء في الفنادق، وتوصيل البضائع للعملاء في جميع أنواع المؤسسات.
المساعدون الافتراضيون
المساعدون الافتراضيون مدعومون بمعالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي - وربما يكونون أكثر الأمثلة المألوفة لعامة الناس عن وكلاء الذكاء الاصطناعي.
يفهم هؤلاء المساعدون الشخصيون الأذكياء اللغة البشرية ويعالجونها ( بمعالجة اللغة الطبيعية) لأداء المهام، مثل إعداد التذكيرات وإدارة رسائل البريد الإلكتروني.
يتضمن هذا النوع من وكلاء الذكاء الاصطناعي أيضًا عنصر التعلم: يمكنهم التعلم من تفاعلات المستخدم، ويصبحون أكثر تخصيصًا وفعالية بمرور الوقت.
سيري
يُعد Siri أحد أوائل المساعدين الافتراضيين السائدين، وهو مدمج في معظم أجهزة Apple، بما في ذلك أجهزة iPhone وiPad وMac وApple Watch.
يساعدك Siri في مجموعة متنوعة من المهام، مثل إجراء المكالمات، وإرسال الرسائل النصية، وإعداد التذكيرات، وتقديم التوجيهات، والإجابة عن أسئلة المعرفة العامة.
أليكسا
يتوفر هذا المساعد الافتراضي على أجهزة Amazon Echo وغيرها من المنتجات التي تدعم Alexa، حيث يقوم هذا المساعد الافتراضي بتشغيل الموسيقى والتحكم في الأجهزة المنزلية الذكية وإعداد قوائم التسوق وتقديم تحديثات الأخبار. وأفسد اسم "Alexa" للبشر.
مساعد جوجل
أنت تعرف برنامج الوكيل هذا من هواتف Android وأجهزة Google Home. يتفوق مساعد Google في سحب المعلومات من الويب، وجدولة الأحداث، وإدارة المنتجات المنزلية الذكية، وتسهيل الترجمة الفورية.
إن تكامله العميق مع خدمات Google يجعله قويًا بشكل خاص في المهام التي تتضمن الخرائط و YouTube ووظائف البحث.
الأنظمة متعددة الوكلاء
يكمن جمال الأنظمة متعددة العوامل في تنوعها وثراء تفاعلاتها.
غالبًا ما تكون الوكلاء داخل هذه الأنظمة متنوعة بشكل لا يصدق، بدءًا من وكيل برمجي بسيط يقوم بتصفية البيانات إلى كيانات معقدة تدير وظائف مهمة في الشبكات الذكية أو شبكات النقل.
يعمل كل وكيل بشكل شبه مستقل ولكنه مصمم للتفاعل مع الوكلاء الآخرين، مما يشكل نظامًا بيئيًا ديناميكيًا حيث ينشأ السلوك الجماعي من الإجراءات الفردية. بالنسبة لهذا النوع من برامج الوكلاء، التعاون هو المفتاح.
أنظمة إدارة حركة المرور
يمكنك العثور على هذه الوكلاء الأذكياء في إدارة حركة المرور، حيث يمثل الوكلاء المتعددون إشارات المرور المختلفة وكاميرات المراقبة وأنظمة المعلومات.
يتعاون وكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء لتحسين تدفق حركة المرور، وتقليل الازدحام، والاستجابة للظروف الآنية مثل الحوادث أو أعمال الطرق. يتعامل كل وكيل مع البيانات من منطقته ويتواصل مع الآخرين لضبط إشارات المرور وفقاً لذلك - لذا فإن العمل الجماعي ضروري.
الشبكات الذكية لإدارة الطاقة
تتضمن الشبكات الذكية أيضاً العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتحكم كل منهم في جوانب مختلفة من توزيع الكهرباء، من محطات التوليد إلى العدادات الذكية الفردية في المنازل.
تعمل عوامل الذكاء الاصطناعي هذه معًا لتحقيق التوازن بين العرض والطلب على الطاقة بكفاءة، ودمج مصادر الطاقة المتجددة، والحفاظ على استقرار الشبكة.
يضمن تنسيق نظام متعدد الوكلاء التوزيع الأمثل للطاقة وكفاءة التكلفة عبر الشبكة.
سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية
في إدارة سلسلة التوريد، يمثل الوكلاء مختلف أصحاب المصلحة مثل الموردين والمصنعين والموزعين وتجار التجزئة. ينسق هؤلاء الوكلاء لتحسين عملية سلسلة التوريد، من الشراء إلى التسليم، مما يضمن الكفاءة وخفض التكاليف.
روبوتات السرب الآلي المستقل
في بعض الأحيان أثناء مهام الاستكشاف أو الإنقاذ، يتم نشر أسراب من الروبوتات.
يعمل كل وكيل روبوتي بشكل شبه مستقل، ولكنه ينسق مع وكلاء الذكاء الاصطناعي الآخرين لتغطية مساحات أكبر، أو مشاركة البيانات الحسية، أو تحريك الأشياء بشكل تعاوني.
وهذا مفيد بشكل خاص في البيئات الصعبة - مثل المباني المنهارة أو أسطح الكواكب - حيث يمكن للعمل الجماعي بين نظام ذكاء اصطناعي كبير أن يحقق أكثر بكثير من وكلاء الذكاء الاصطناعي الفرديين.
العوامل المنعكسة البسيطة
العامل الانعكاسي البسيط هو قزم القزم. فهو يتمتع بذكاء محدود للغاية ويعمل وفق قاعدة الشرط والفعل المباشر.
هذه العوامل القائمة على القواعد ليست مناسبة للمهام المعقدة. ومع ذلك، فهي بارعة تمامًا في المهام المحددة التي صُممت من أجلها.
تناسب العوامل الانعكاسية البسيطة المهام المباشرة في بيئة يمكن التنبؤ بها. يؤثر هذا النوع من الوكلاء على العالم من حوله، ولكن في مهام محددة فقط.
الثرموستات
إنها السادسة مساءً في الشتاء؟ ارفع درجة الحرارة. إنها الظهيرة في الصيف؟ سيقوم هذا العامل الانعكاسي البسيط، بذكائه المحدود، بتشغيل المكيف.
أبواب أوتوماتيكية
في حين أن ذكاءها المتصور منخفض، إلا أن الأبواب الأوتوماتيكية غالباً ما تكون أمثلة على وكلاء رد الفعل البسيط. يستشعر وكيل الذكاء الاصطناعي هذا وجود إنسان أمام الباب، فيفتحه. بسيط بشكل جميل.
كاشفات الدخان
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي هذا من سقف مطبخك. نعم، إنه وكيل انعكاسي بسيط أيضاً. يستشعر الدخان ويطلق إنذاراً.
مرشحات الرسائل غير المرغوب فيها الأساسية
بعض العوامل في الذكاء الاصطناعي تساعدنا يومياً منذ سنوات. مرشح البريد الإلكتروني غير المرغوب فيه هو أحد هذه العوامل. لا تستخدم الإصدارات الأساسية معالجة اللغة الطبيعية، بل تستخدم الكلمات الرئيسية أو سمعة المرسل.
بناء وكيل ذكاء اصطناعي خاص بك
هناك الكثير من أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي، وبعضها أصعب بكثير من غيرها.
ولكن إذا كنت تتطلع إلى بناء عميل chatbot - يمكنه اتخاذ إجراءات في أنظمتك اليومية، مثل إرسال رسائل البريد الإلكتروني وحجز الاجتماعات - يمكننا مساعدتك.
تتميز منصتنا بواجهة سحب وإفلات سهلة للمبتدئين، وقابلية توسعة لا نهاية لها للمطورين المحترفين.
حتى أننا نستضيف مجتمعًا نشطًا يضم أكثر من 20,000 من منشئي الروبوتات، إذا كنت تريد الدعم طوال العملية.
ابدأ البناء اليوم. إنه مجاني.
الأسئلة الأكثر تداولًا
هل وكلاء الذكاء الاصطناعي واعون؟
لا، وكلاء الذكاء الاصطناعي ليسوا واعين. فهي تتبع برامج تشير إلى أهدافها، على الرغم من أنها يمكن أن تتصرف بشكل مستقل من أجل تحقيق النتائج.
ما هي عملية اتخاذ القرارات والإجراءات الخاصة بوكلاء الذكاء الاصطناعي؟
تراقب أنواع مختلفة من وكلاء الذكاء الاصطناعي بيئاتها وتتخذ إجراءات مختلفة. فبعضها يستخدم بيانات النمذجة، والبعض الآخر يستخدم أجهزة الاستشعار. لديهم أهداف مختلفة بناءً على تفكيرهم المبرمج.
ما هو العامل القائم على النموذج؟
الوكيل القائم على النموذج هو طريقة أخرى للإشارة إلى الوكيل الانعكاسي القائم على النموذج، وهو نوع من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذي يجمع بين البيانات السابقة والمدخلات الحالية لتحديد أفضل مسار للعمل.
جدول المحتويات
ابق على اطلاع دائم بأحدث ما توصل إليه وكلاء الذكاء الاصطناعي
شارك هذا على: