Mentre gli agenti di intelligenza artificiale hanno fatto notizia in tutto il mondo, gli esempi reali di agenti di intelligenza artificiale non sono sempre evidenti.
In questo articolo vi illustrerò i tipi di agenti di IA con esempi di ciascuno. Ma tenete presente che, anche se questi sono divisi per tipo, la maggior parte dei sistemi di IA avanzati sono combinazioni di più tipi di agenti di IA.
Ad esempio, le auto a guida autonoma - o veicoli autonomi - coinvolgono agenti basati sull'utilità, agenti basati sull'obiettivo, agenti riflessivi basati su modelli e agenti di apprendimento. È un processo complesso, che richiede molte parti in movimento.
La stessa premessa vale per gli agenti di intelligenza artificiale nella gestione della catena di approvvigionamento. Utilizzeranno diversi tipi di agenti per ottimizzare la logistica, la gestione dell'inventario, le scorte e le consegne.
Ma per semplificare le cose, analizziamo cosa ogni tipo di IA è progettato per realizzare, con alcuni esempi di come si manifesta già nel mondo reale.
Casi d'uso aziendali
Gli agenti di intelligenza artificiale sono sempre più utilizzati nelle aziende per compiti che in precedenza erano impossibili da automatizzare. La flessibilità delle piattaforme di costruzione dell'IA significa che i casi d'uso sono infiniti.
Commercio elettronico
Gli agenti di intelligenza artificiale per il commercio elettronico vengono utilizzati per effettuare ordini, tracciare e fornire aggiornamenti sulla spedizione, facilitare la ricerca basata su immagini, inviare follow-up in caso di abbandono del carrello, fornire recensioni sui prodotti da parte di clienti precedenti e dare suggerimenti personalizzati sui prodotti agli utenti.
Vendite e marketing
La maggior parte degli agenti AI realizzati su Botpress sono utilizzati per funzioni di vendita e marketing, come la generazione di lead AI o la creazione di un funnel di vendita AI .
Questi agenti possono creare elenchi di contatti, inviare comunicazioni personalizzate e qualificare i contatti (anche meglio di un essere umano). Possono strategizzare e facilitare le campagne di marketing ed eseguire analisi sulla concorrenza.
Assistenza clienti
I chatbot AI sono stati a lungo utilizzati per l'assistenza clienti e, grazie al cielo, ora possono essere sostituiti da agenti AI.
Gli agenti AI sono in grado di intraprendere azioni per conto degli utenti, come la modifica della password o la gestione di un rimborso. Possono fornire suggerimenti sui prodotti e persino assistenza tecnica avanzata. I nostri clienti hanno ridotto i ticket di assistenza del 65% grazie agli agenti AI.
Ospitalità
Gli hotel e le altre aziende del settore alberghiero sono perfettamente adatti agli assistenti AI: sono multilingue, attivi 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e facilmente accessibili agli ospiti. Gli agenti di intelligenza artificiale per gli hotel possono ottimizzare i servizi in camera, suggerire servizi nelle vicinanze, vendere servizi alberghieri e aiutare il personale a coordinare le esigenze.
Applicazioni dell'agente AI per tipo
Agenti basati sull'utilità
A differenza degli agenti più semplici, che potrebbero limitarsi a reagire agli stimoli ambientali, gli agenti basati sull'utilità valutano le loro potenziali azioni in base all'utilità attesa. Prevedono quanto sia utile o vantaggiosa ogni opzione rispetto all'obiettivo prefissato.
Gli agenti basati sull'utilità eccellono in ambienti decisionali complessi con molteplici esiti potenziali, come il bilanciamento di diversi rischi per prendere decisioni di investimento o la valutazione degli effetti collaterali delle opzioni terapeutiche.
La funzione di utilità di questi agenti intelligenti è una rappresentazione matematica delle sue preferenze. La funzione di utilità si adatta al mondo circostante, decidendo e classificando quale opzione è la più preferibile. Quindi un agente di utilità può scegliere l'azione ottimale.
Poiché sono in grado di elaborare grandi quantità di dati, sono utili in tutti i settori che comportano decisioni ad alto rischio.
Trading finanziario
Gli agenti basati sull'utilità sono adatti ai mercati azionari e delle criptovalute: sono in grado di acquistare o vendere in base ad algoritmi che mirano a massimizzare i rendimenti finanziari o a minimizzare le perdite. Questo tipo di funzione di utilità può prendere in considerazione sia i dati storici sia i dati di mercato in tempo reale.
Sistemi di prezzi dinamici
Avete mai pagato un extra per un Uber o un Lyft sotto la pioggia? Si tratta di un agente basato sull'utilità che può modificare i prezzi in tempo reale per i voli, gli hotel o il ride-sharing, in base alla domanda, alla concorrenza o al momento della prenotazione.
Controllori per reti intelligenti
Questi tipi di agenti intelligenti sono gli "intelligenti" delle reti intelligenti: sono agenti basati sulle utility che controllano la distribuzione e lo stoccaggio dell'elettricità.
Ottimizzano l'uso delle risorse sulla base delle previsioni della domanda e dei prezzi dell'energia per migliorare l'efficienza e ridurre i costi.
Raccomandazioni di contenuti personalizzati
Finisci di guardare un film e Netflix te ne consiglia altri 3 simili.
I servizi di streaming come Netflix e Spotify utilizzano agenti basati sull'utilità per suggerire agli utenti contenuti simili. L'utilità ottimizzata in questo caso è la probabilità che l'utente faccia clic su di esso.
Agenti basati su obiettivi
Gli agenti di intelligenza artificiale basati su obiettivi sono, come avete capito, progettati per raggiungere obiettivi specifici con l'intelligenza artificiale.
Invece di limitarsi a rispondere agli stimoli, questi agenti razionali sono in grado di considerare le conseguenze future delle loro azioni e di prendere decisioni strategiche per raggiungere i loro obiettivi.
A differenza dei semplici agenti riflessi, che rispondono direttamente agli stimoli in base a regole di condizione-azione, gli agenti basati sugli obiettivi valutano e pianificano le azioni per raggiungere i loro obiettivi.
Ciò che li distingue da altri tipi di agenti intelligenti è la loro capacità di combinare previsione e pianificazione strategica per navigare verso risultati specifici.
Roomba
Gli aspirapolvere robot, come l'amato Roomba, sono progettati con un obiettivo specifico: pulire tutto lo spazio accessibile sul pavimento. Questo agente basato sugli obiettivi ha un obiettivo semplice e lo raggiunge bene.
Tutte le decisioni prese da questo agente basato su un obiettivo (come quando ruotare) sono prese per perseguire questo obiettivo elevato. I gatti che siedono sopra di loro sono solo un bonus.
Software di gestione dei progetti
Sebbene possa anche utilizzare un agente basato sull'utilità, il software di gestione dei progetti si concentra solitamente sul raggiungimento di un obiettivo specifico del progetto.
Questi agenti di intelligenza artificiale spesso programmano le attività e assegnano le risorse in modo che un team sia ottimizzato per completare un progetto nei tempi previsti. L'agente valuta il percorso di successo più probabile e lo mette in atto per conto del team.
IA dei videogiochi
Nei giochi di strategia e di ruolo, i personaggi IA agiscono come agenti basati su obiettivi: i loro obiettivi possono andare dalla difesa di un luogo alla sconfitta di un avversario.
Questi agenti IA, così agghindati, prendono in considerazione una serie di strategie e risorse - quale attacco usare, quale power-up bruciare - per poter raggiungere il loro obiettivo.
Agenti riflessi basati su modelli
Quando è necessario adattarsi a informazioni non sempre visibili o prevedibili, gli agenti riflessivi basati su modelli sono lo strumento da utilizzare.
A differenza dei semplici agenti riflessivi, che reagiscono solo in base alle percezioni attuali, gli agenti riflessivi basati su modelli mantengono uno stato interno che consente loro di prevedere ambienti parzialmente osservabili. Si tratta di un modello interno della sezione del mondo rilevante per i loro compiti.
Questo modello viene costantemente aggiornato con i dati in arrivo dall'ambiente, in modo che l'agente AI possa fare inferenze su parti dell'ambiente non viste e anticipare le condizioni future.
Valutano i potenziali esiti delle loro azioni prima di prendere decisioni, consentendo loro di gestire le complicazioni. Ciò è particolarmente utile quando si svolgono attività complesse, come la guida di un'auto in città o la gestione di un sistema domestico intelligente automatizzato.
Grazie alla loro capacità di combinare conoscenze pregresse e dati in tempo reale, gli agenti riflessi basati su modelli possono ottimizzare le loro prestazioni, indipendentemente dal compito. Come un essere umano, possono prendere decisioni consapevoli del contesto, anche quando le condizioni sono imprevedibili.
Veicoli autonomi
Anche se queste auto abbracciano più tipi di agenti intelligenti, sono un buon esempio di agenti riflessi basati su modelli.
Sistemi complessi come il traffico e i movimenti dei pedoni sono esattamente il tipo di sfida per cui gli agenti riflessivi basati su modelli sono stati progettati.
Il loro modello interno viene utilizzato per prendere decisioni in tempo reale sulla strada, come frenare quando un'altra auto passa con il rosso o rallentare rapidamente quando l'auto che la precede fa lo stesso. Il loro sistema interno si aggiorna costantemente in base agli input ambientali: altre auto, attività sulle strisce pedonali, condizioni meteorologiche.
Sistemi di irrigazione moderni
Gli agenti riflessivi basati su modelli sono il motore dei moderni sistemi di irrigazione. La loro capacità di rispondere a feedback ambientali inaspettati è perfettamente adatta alle condizioni meteorologiche e ai livelli di umidità del suolo.
Il modello interno dell'agente AI rappresenta e prevede vari fattori ambientali, come i livelli di umidità del suolo, le condizioni meteorologiche e il fabbisogno idrico delle piante.
Questi agenti raccolgono continuamente dati dai sensori nei loro campi, comprese le informazioni in tempo reale su umidità, temperatura e precipitazioni.
Analizzando questi dati, l'agente reflex basato su modelli può prendere decisioni informate su quando irrigare, quanta acqua erogare e quali zone di un campo richiedono maggiore attenzione. Questa capacità predittiva consente al sistema di irrigazione di ottimizzare l'uso dell'acqua, assicurando che le piante ricevano esattamente ciò di cui hanno bisogno per crescere (senza sprecare acqua).
Sistemi domotici
Il modello interno è quello dell'ambiente domestico: questi sistemi sono continuamente aggiornati con i dati provenienti dai sensori e utilizzano queste informazioni per prendere decisioni.
Un termostato rileva le variazioni di temperatura e le configura in base alle necessità. Oppure un sistema di illuminazione potrebbe rilevare l'oscurità all'esterno e regolarsi di conseguenza. Poiché questa oscurità potrebbe derivare dalla notte o da un temporale inaspettato, è necessario un agente intelligente per anticipare e reagire alle differenze.
Agenti di apprendimento
Gli agenti di apprendimento si distinguono per la loro capacità di adattarsi e migliorare nel tempo in base alle loro esperienze.
A differenza degli agenti AI più statici, che operano esclusivamente sulla base di regole o modelli pre-programmati, un agente di apprendimento può evolvere il proprio comportamento e le proprie strategie. Grazie a questo elemento di apprendimento, vengono utilizzati soprattutto in ambienti mutevoli.
Rilevamento delle frodi
I sistemi di rilevamento delle frodi funzionano raccogliendo continuamente dati e adattandosi per riconoscere più efficacemente i modelli di frode. Poiché i truffatori cambiano continuamente le loro tattiche, anche gli agenti di rilevamento delle frodi devono continuare ad adattarsi.
Raccomandazione sui contenuti
Piattaforme come Netflix e Amazon utilizzano un sistema dotato di un agente di apprendimento per migliorare le loro raccomandazioni di film, spettacoli e prodotti.
Anche se il vostro profilo dice che vi piacciono i film horror e thriller, se improvvisamente passate alle commedie romantiche, i vostri consigli si adatteranno. Proprio come noi, è sempre in fase di apprendimento.
Software di riconoscimento vocale
Applicazioni come Google Assistant e Siri si avvalgono di un agente di apprendimento per comprendere meglio i tentativi di parlare con loro.
È grazie agli agenti di apprendimento che questi sistemi migliorano la comprensione degli accenti e dello slang, così possiamo chiedere a Siri cose come: "Och, Siri, puoi trovarmi il chippy più vicino per cenare? Ho un gran languorino!".
Termostati adattivi
Anche i termostati intelligenti, come Nest, imparano dal comportamento degli utenti, ad esempio quando sono in casa o fuori casa e le loro temperature preferite.
Queste informazioni potrebbero essere in continua evoluzione, quindi i termostati devono essere in grado di adattarsi nel tempo, il che li rende un altro esempio di agente di apprendimento.
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Agenti gerarchici
Gli agenti gerarchici si distinguono dagli altri tipi di agenti di IA soprattutto per il loro approccio strutturato e multistrato ai problemi.
Gli agenti gerarchici sono simili a una struttura organizzativa complessa, con diversi livelli decisionali. I diversi agenti all'interno del sistema avranno diverse aree di specializzazione, che li renderanno più efficienti nel gestire compiti complessi e a più fasi.
Gli agenti gerarchici sono uno dei modi più complessi di distribuire gli agenti di intelligenza artificiale, poiché sono composti da più agenti di intelligenza artificiale più piccoli.
In una frase: Una struttura gerarchica di agenti riguarda il processo decisionale strutturato tra i diversi livelli di un sistema.
Robot di produzione
Nei sistemi di produzione avanzati, gli agenti gerarchici orchestrano la linea di produzione.
Gli agenti di alto livello pianificano e assegnano i compiti all'interno del sistema, mentre gli agenti di livello inferiore controllano macchinari specifici, come i bracci robotici, per le attività di assemblaggio.
Ognuno può comunicare con l'altro per garantire un flusso di produzione regolare: è il processo decisionale a più livelli che funziona.
Sistemi di controllo del traffico aereo
Questi sistemi utilizzano agenti gerarchici per gestire il flusso sicuro ed efficiente del traffico aereo. Poiché si tratta di un compito complesso che abbraccia più funzioni, per una corretta esecuzione è necessario un sistema di agenti gerarchici.
Gli agenti di livello superiore si occupano di una più ampia gestione del traffico regionale, mentre quelli di livello inferiore si concentrano su compiti specifici come decolli, atterraggi e rullaggi nei singoli aeroporti.
Robot di magazzino autonomi
Gli agenti gerarchici gestiscono l'inventario e la movimentazione dei colli nei magazzini con l'ausilio dell'apprendimento automatico.
Gli agenti di alto livello ottimizzano il layout del magazzino e la distribuzione dell'inventario, mentre gli agenti di livello inferiore gestiscono carrelli elevatori e smistatori robotici individuali per eseguire le attività fisiche di spostamento e organizzazione delle merci.
Agenti robotici
È esattamente quello che ci piace pensare quando immaginiamo un agente intelligente: l'agente robotico.
Con l'aggiunta di un elemento di performance, gli agenti robotici sono il manifesto degli agenti di intelligenza artificiale. Questi agenti intelligenti operano in un ambiente fisico, anziché esistere solo come agenti software.
Queste incarnazioni fisiche di agenti di intelligenza artificiale sono in genere dotate di sensori come telecamere o sensori tattili. Questo tipo di agente di intelligenza artificiale è particolarmente utile in compiti pericolosi o molto ripetitivi, per i quali può essere più efficiente ed economico affidare il compito a un agente di intelligenza artificiale.
Questo tipo di agente AI è combinato con altri tipi di intelligenza artificiale, in modo da poter svolgere fisicamente compiti di utilità o compiti obiettivo, a volte all'interno di sistemi multi-agente o gerarchici.
Robot da catena di montaggio
Ci sono molti robot nelle catene di montaggio. Questi agenti di intelligenza artificiale eseguono compiti come la saldatura, la verniciatura e l'assemblaggio di parti, il tutto con grande precisione e velocità.
Essendo agenti intelligenti, possono ottimizzare i tempi di produzione mantenendo uno standard di prestazioni fisso.
Robot chirurgici
L'intervento chirurgico è un'attività ad alto rischio e precisa, ideale per gli agenti di intelligenza artificiale.
Gli agenti robotici come il sistema chirurgico da Vinci assistono i chirurghi nell'esecuzione di interventi precisi e minimamente invasivi. Questi agenti di intelligenza artificiale non eseguono interventi autonomi, ma ampliano le capacità del chirurgo.
Robot agricoli
I robot sono comunemente utilizzati nel ciclo agricolo, dalla semina al raccolto, al monitoraggio delle condizioni del campo.
Questi agenti AI contribuiscono ad aumentare la produttività, perché può essere più facile per una macchina piantare 10.000 semi di carota che farlo fare a un umano.
Robot di servizio
Il robot di servizio più famoso di tutti - esatto, è WALL-E. Un secondo posto è occupato dai robot dei ristoranti che portano direttamente al vostro tavolo le vostre infinite ordinazioni di sushi a volontà.
I robot di servizio sono utilizzati ovunque: aspirapolvere robotizzati, per fornire informazioni agli ospiti degli hotel e per consegnare merci ai clienti in tutti i tipi di strutture.
Assistenti virtuali
Gli assistenti virtuali si avvalgono dell'elaborazione del linguaggio naturale e dell'intelligenza artificiale e sono forse gli esempi di agenti AI più noti al grande pubblico.
Questi assistenti personali intelligenti comprendono ed elaborano il linguaggio umano (con l'elaborazione del linguaggio naturale) per svolgere attività come l'impostazione di promemoria e la gestione delle e-mail.
Questo tipo di agenti AI include anche un elemento di apprendimento: possono imparare dalle interazioni degli utenti, diventano più personalizzati ed efficaci nel tempo.
Siri
Uno dei primi assistenti virtuali mainstream, Siri è integrato nella maggior parte dei dispositivi Apple, tra cui iPhone, iPad, Mac e Apple Watch.
Siri aiuta a svolgere una serie di compiti, come effettuare chiamate, inviare messaggi, impostare promemoria, fornire indicazioni stradali e rispondere a domande di carattere generale.
Alexa
Disponibile sui dispositivi Amazon Echo e su altri prodotti abilitati ad Alexa, questo assistente virtuale riproduce musica, controlla i dispositivi domestici intelligenti, fa la lista della spesa e fornisce aggiornamenti sulle notizie. E ha rovinato il nome "Alexa" agli umani.
Assistente Google
Conoscete questo programma agente dai telefoni Android e dai dispositivi Google Home. L'Assistente Google eccelle nell'estrazione di informazioni dal web, nella programmazione di eventi, nella gestione di prodotti per la casa intelligente e nella traduzione in tempo reale.
La sua profonda integrazione con i servizi di Google lo rende particolarmente potente per le attività che coinvolgono le mappe, YouTube e le funzionalità di ricerca.
Sistemi multi-agente
La bellezza dei sistemi multiagente risiede nella loro diversità e nella ricchezza delle loro interazioni.
Gli agenti all'interno di questi sistemi sono spesso incredibilmente vari, da un semplice agente software che filtra i dati a entità complesse che gestiscono funzioni critiche nelle reti intelligenti o nelle reti di trasporto.
Ogni agente opera in modo semi-autonomo, ma è progettato per interagire con altri agenti, formando un ecosistema dinamico in cui il comportamento collettivo emerge dalle azioni individuali. Per questo tipo di programma di agenti, la collaborazione è fondamentale.
Sistemi di gestione del traffico
È possibile trovare questi agenti intelligenti nella gestione del traffico: più agenti rappresentano diversi segnali stradali, telecamere di sorveglianza e sistemi informativi.
Questi agenti AI collaborano per ottimizzare il flusso del traffico, ridurre la congestione e rispondere a condizioni in tempo reale come incidenti o lavori stradali. Ogni agente gestisce i dati della propria località e comunica con gli altri per regolare i segnali stradali di conseguenza: il lavoro di squadra è quindi una necessità.
Griglie intelligenti per la gestione dell'energia
Le reti intelligenti coinvolgono anche numerosi agenti di intelligenza artificiale, ognuno dei quali controlla diversi aspetti della distribuzione dell'elettricità, dalle stazioni di generazione ai singoli contatori intelligenti nelle case.
Questi agenti di intelligenza artificiale lavorano insieme per bilanciare in modo efficiente la domanda e l'offerta di energia, integrare le fonti di energia rinnovabili e mantenere la stabilità della rete.
Il coordinamento di un sistema multi-agente garantisce una distribuzione ottimale dell'energia e l'efficienza dei costi in tutta la rete.
Catena di approvvigionamento e logistica
Nella gestione della catena di fornitura, gli agenti rappresentano vari stakeholder come fornitori, produttori, distributori e rivenditori. Questi agenti si coordinano per ottimizzare il processo della supply chain, dall'approvvigionamento alla consegna, garantendo efficienza e riducendo i costi.
Sciame robotico autonomo
A volte, durante le missioni di esplorazione o di salvataggio, vengono impiegati sciami di robot.
Ogni agente robotico opera in modo semi-indipendente, ma si coordina con gli altri agenti AI per coprire aree più ampie, condividere dati sensoriali o spostare oggetti in modo collaborativo.
Ciò è particolarmente utile in ambienti difficili, come edifici crollati o superfici planetarie, dove il lavoro di squadra tra un sistema di IA di grandi dimensioni può ottenere molto di più rispetto ai singoli agenti di IA.
Agenti riflessi semplici
Un agente riflesso semplice è il più piccolo della cucciolata. Ha un'intelligenza molto limitata e opera in base a una regola diretta condizione-azione.
Questi agenti basati su regole non sono adatti a svolgere compiti complessi. Tuttavia, sono perfettamente in grado di svolgere i compiti specifici per cui sono stati progettati.
Gli agenti riflessivi semplici sono adatti a compiti semplici in un ambiente prevedibile. Le azioni di questo tipo di agente influenzano il mondo circostante, ma solo in compiti specifici.
Termostati
Sono le 18:00 in inverno? Alzate il riscaldamento. È mezzogiorno d'estate? Questo semplice agente riflesso, con la sua intelligenza limitata, accenderà l'aria condizionata.
Porte automatiche
Anche se la sua intelligenza percepita è bassa, le porte automatiche sono spesso esempi di semplici agenti riflessivi. Questo agente AI rileva la presenza di un essere umano davanti a una porta e la apre. Splendidamente semplice.
Rivelatori di fumo
Questo agente AI opera dal soffitto della cucina. Sì, è anche un semplice agente riflesso. Rileva il fumo e lancia un allarme.
Filtri antispam di base
Alcuni agenti dell'intelligenza artificiale ci aiutano quotidianamente da anni. Il filtro antispam delle e-mail è uno di questi. Le versioni di base non utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale, ma piuttosto parole chiave o la reputazione del mittente.
Costruire un proprio agente AI
Esistono molti tipi di agenti di intelligenza artificiale, alcuni molto più difficili da costruire di altri.
Ma se state cercando di costruire un chatbot agenziale, in grado di intervenire nei vostri sistemi quotidiani, come l'invio di e-mail e la prenotazione di riunioni, possiamo aiutarvi.
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FAQ
Gli agenti di intelligenza artificiale sono senzienti?
No, gli agenti di intelligenza artificiale non sono senzienti. Seguono programmi software che indicano i loro obiettivi, anche se possono agire autonomamente per raggiungere i risultati.
Qual è il processo decisionale e di azione degli agenti di IA?
Diversi tipi di agenti di IA osservano l'ambiente e intraprendono azioni diverse. Alcuni utilizzano dati di modellazione, altri sensori. Hanno obiettivi diversi in base al loro ragionamento programmato.
Che cos'è un agente basato su modelli?
Un agente basato sul modello è un altro modo per riferirsi a un agente riflesso basato sul modello, un tipo di agente AI che combina i dati passati e gli input attuali per determinare la migliore linea d'azione.
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