36 Gerçek Dünya Yapay Zekâ Ajanı Örneği

Yapay zekâ ajanları teknoloji dünyasında sıkça gündeme gelse de, gerçek hayattaki örnekleri her zaman göz önünde değildir.

Bu yazıda, sizi AI ajanlarının türleri ve her birine dair örneklerle tanıştıracağım.

Ancak unutmayın: Bunlar türlerine göre ayrılmış olsa da, çoğu gelişmiş yapay zeka sistemi birden fazla AI ajanı türünün birleşimidir.

Örneğin, yapay zeka destekli tedarik zinciri yönetiminde, lojistik, stok yönetimi, depolama ve teslimatları optimize etmek için birden fazla ajan türü kullanılır. Otonom araçlarda da durum aynıdır – karmaşık bir süreci kolaylaştırmak için fayda tabanlı ajanlar, hedef tabanlı ajanlar, model tabanlı refleks ajanlar ve öğrenen ajanlar bir arada çalışır.

‍

Ama temel ilkelerle başlamak için, her bir ajan tabanlı yapay zekanın neyi başarmak üzere tasarlandığına ve bunun gerçek dünyada nasıl ortaya çıktığına birkaç örnekle bakalım.

Otonom bir aracınız olmasa veya yapay zeka destekli bir depoda çalışmasanız bile, muhtemelen şu tür ajan tabanlı kurumsal botlarla karşılaşmışsınızdır:

• Kullanıcılar için sipariş veren, kargo güncellemeleri sağlayan ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunan e-ticaret AI ajanları.
• SSS yanıtlayan, iade işlemleri yapan ve teknik sorunları çözen müşteri destek sohbet botları (örneğin, Ruby Labs’ten bu örnekte olduğu gibi).
• Sohbet eden, potansiyel müşterileri değerlendiren ve toplantı ayarlayan potansiyel müşteri oluşturma ajanları (Waiver Consulting Group’tan bu örnekte olduğu gibi).
• Satış sohbet botları ve pazarlama işlevleri, örneğin AI ile potansiyel müşteri oluşturma veya satışta AI kullanmanın diğer yolları.

Ancak tüm AI ajanları teknik uzmanlar tarafından oluşturulmaz. Aslında, yeni AI oluşturma platformları ile kendi özel AI ajanınızı tasarlamak ve dağıtmak oldukça kolay.

Kendi AI ajanınızı oluşturmak ilginizi çekiyorsa, bugün AI ajanı oluşturma rehberimizle bunu deneyebilirsiniz.

Şimdi, 9 AI ajanı türüne ve bunların 36 gerçek dünya örneğine birlikte bakalım.

1. Fayda Tabanlı Ajanlar

Çevresel uyarıcılara sadece tepki veren basit ajanların aksine, fayda tabanlı ajanlar olası eylemlerini beklenen faydaya göre değerlendirir. Her seçeneğin belirlenen hedefe ne kadar yararlı veya avantajlı olacağını tahmin ederler.

Fayda tabanlı ajanlar, birden fazla olası sonucun olduğu karmaşık karar ortamlarında başarılıdır – örneğin yatırım kararlarında farklı riskleri dengelemek ya da tedavi seçeneklerinin yan etkilerini tartmak gibi.

Bu akıllı ajanların fayda fonksiyonu, tercihlerini matematiksel olarak ifade eder. Fayda fonksiyonu, çevresindeki dünyaya göre hangi seçeneğin daha uygun olduğunu belirler ve sıralar. Böylece fayda tabanlı ajan en uygun eylemi seçebilir.

Büyük miktarda veriyi işleyebildikleri için, yüksek riskli kararların söz konusu olduğu her alanda faydalıdırlar.

Finansal Alım Satım

Fayda tabanlı ajanlar, hisse senedi ve kripto para piyasalarında çok uygundur – algoritmalar sayesinde finansal getiriyi en üst düzeye çıkarmak veya kayıpları en aza indirmek için alım-satım yapabilirler. Bu tür bir fayda fonksiyonu, hem geçmiş hem de gerçek zamanlı piyasa verilerini dikkate alabilir.

Dinamik Fiyatlandırma Sistemleri

Yağmurda Uber veya Lyft için fazladan ücret ödediğiniz oldu mu? İşte bu, fayda tabanlı bir ajanın iş başında olduğu anlamına gelir – talebe, rekabete veya rezervasyon zamanına göre uçuş, otel ya da araç paylaşım fiyatlarını anlık olarak ayarlayabilirler.

Akıllı Şebeke Kontrolcüleri

Bu tür akıllı ajanlar, akıllı şebekelerdeki ‘akıllı’ kısmı oluşturur: elektrik dağıtımını ve depolamasını fayda tabanlı ajanlar kontrol eder.

Talep tahminleri ve enerji fiyatlarına göre kaynak kullanımını optimize ederek verimliliği artırır ve maliyetleri düşürürler.

Kişiselleştirilmiş İçerik Önerileri

Bir filmi bitirdikten sonra Netflix size buna benzer 3 film daha öneriyor.

Netflix ve Spotify gibi yayın platformları, kullanıcılara benzer içerikler önermek için fayda tabanlı ajanlar kullanır. Buradaki optimize edilen fayda, tıklama olasılığınızdır.

2. Hedef Tabanlı Temsilciler

Hedef tabanlı yapay zekâ ajanları – tahmin edebileceğiniz gibi – belirli hedeflere ulaşmak için tasarlanmıştır.

Sadece uyarıcılara tepki vermek yerine, bu akılcı ajanlar eylemlerinin gelecekteki sonuçlarını da göz önünde bulundurur; böylece hedeflerine ulaşmak için stratejik kararlar alabilirler.

Basit refleks ajanlar, koşul-eylem kurallarına göre doğrudan tepki verirken; hedef tabanlı ajanlar, hedeflerine ulaşmak için eylemleri değerlendirir ve planlar.

Diğer akıllı ajan türlerinden farkları, ileriyi görebilme ve stratejik planlama yetenekleriyle belirli sonuçlara ulaşabilmeleridir.

Roomba

Robot süpürgeler – örneğin Roomba – belirli bir amaç için tasarlanmıştır: erişilebilen tüm zemini temizlemek. Bu hedef tabanlı ajanın basit bir hedefi vardır ve bunu başarıyla yerine getirir.

Bu hedef tabanlı ajanın verdiği tüm kararlar (örneğin ne zaman dönmesi gerektiği) bu temel hedefe ulaşmak içindir. Üzerinde oturan kediler ise sadece ekstradır.

Proje Yönetim Yazılımı

Fayda tabanlı ajan da kullanabilse de, proje yönetim yazılımları genellikle belirli bir proje hedefini gerçekleştirmeye odaklanır.

Bu yapay zekâ ajanları, bir ekibin projeyi zamanında tamamlaması için genellikle görevleri planlar ve kaynakları tahsis eder. Ajan, başarıya en çok götürecek yolu değerlendirir ve ekip adına uygular.

Video Oyunlarında Yapay Zekâ

Strateji ve rol yapma oyunlarında, yapay zeka karakterleri hedef odaklı ajanlar olarak hareket eder – amaçları bir yeri savunmaktan bir rakibi yenmeye kadar değişebilir.

Bu gelişmiş yapay zekâ ajanları, amaçlarına ulaşmak için hangi saldırıyı kullanacaklarından hangi güçlendiriciyi harcayacaklarına kadar çeşitli strateji ve kaynakları değerlendirir.

3. Model Tabanlı Refleks Temsilciler

Her zaman görünür veya öngörülebilir olmayan bilgilere uyum sağlamanız gerektiğinde, model tabanlı refleks temsilcileri kullanılır.

Sadece mevcut algılara tepki veren basit refleks temsilcilerin aksine, model tabanlı refleks temsilcileri, kısmen gözlemlenebilen ortamları tahmin etmelerini sağlayan bir içsel duruma sahiptir. Bu, görevleriyle ilgili dünyanın bir bölümünün içsel bir modelidir.

Bu model, çevreden sürekli gelen verilerle güncellenir; böylece yapay zekâ temsilcisi, ortamın görülmeyen kısımları hakkında çıkarım yapabilir ve gelecekteki koşulları öngörebilir.

Eylemlerinin olası sonuçlarını değerlendirdikten sonra karar verirler; bu da karmaşık görevlerde, örneğin şehirde araba kullanmak ya da otomatik bir akıllı ev sistemini yönetmek gibi durumlarda özellikle faydalıdır.

Geçmiş bilgiyi ve gerçek zamanlı verileri birleştirme yetenekleri sayesinde, model tabanlı refleks ajanları hangi görev olursa olsun performanslarını optimize edebilirler. Bir insan gibi, bağlama duyarlı kararlar alabilirler, hatta koşullar öngörülemez olduğunda bile.

Otonom Araçlar

Bu araçlar birden fazla zeki ajan türünü kapsasa da, model tabanlı refleks ajanlarına iyi bir örnektir.

Trafik ve yaya hareketleri gibi karmaşık sistemler, model tabanlı refleks ajanlarının tam da çözmek için tasarlandığı zorluklardır.

İç modelleri, yolda gerçek zamanlı kararlar almak için kullanılır; örneğin, başka bir araç kırmızı ışıkta geçtiğinde fren yapmak ya da öndeki araç aniden yavaşladığında hız kesmek gibi. İç sistemleri, çevresel girdilere göre sürekli güncellenir: diğer araçlar, yaya geçitlerindeki hareketlilik, hava durumu.

Modern sulama sistemleri

Model tabanlı refleks ajanları, modern sulama sistemlerinin arkasındaki güçtür. Beklenmeyen çevresel geri bildirimlere yanıt verebilme yetenekleri, hava durumu ve toprak nem seviyeleri için idealdir.

Yapay zeka ajanın iç modeli, toprak nemi, hava koşulları ve bitkilerin su ihtiyacı gibi çeşitli çevresel faktörleri temsil eder ve tahmin eder.

Bu ajanlar, tarlalarındaki sensörlerden sürekli veri toplar; bu veriler arasında anlık nem, sıcaklık ve yağış bilgileri de bulunur.

Bu verileri analiz ederek, model tabanlı refleks ajanı ne zaman sulama yapılacağına, ne kadar su verileceğine ve tarlanın hangi bölgelerinin daha fazla ilgi gerektirdiğine dair bilinçli kararlar alabilir. Bu öngörü yeteneği, sulama sisteminin su kullanımını optimize etmesini sağlar ve bitkilerin tam ihtiyacı kadar su almasını (su israfı olmadan) mümkün kılar.

Ev otomasyon sistemleri

Buradaki iç model, bir evin ortamını temsil eder – bu sistemler sensörlerden gelen verilerle sürekli güncellenir ve bu bilgileri kararlarını şekillendirmek için kullanır.

Bir termostat, değişen sıcaklıkları algılar ve gerektiği gibi ayarlar. Ya da bir aydınlatma sistemi, dışarıda karanlık olduğunu algılayıp buna göre ışıkları ayarlayabilir – çünkü bu karanlık gece olabileceği gibi beklenmedik bir fırtınadan da kaynaklanabilir; bu yüzden, bir zeki ajanın hem öngörüp hem de farklılıklara tepki vermesi gerekir.

4. Öğrenen Ajanlar

Öğrenen ajanlar, deneyimlerine dayanarak zamanla uyum sağlama ve gelişme yetenekleriyle öne çıkar.

Yalnızca önceden programlanmış kurallar veya modellerle çalışan daha durağan yapay zeka ajanlarının aksine, öğrenen bir ajan davranışlarını ve stratejilerini geliştirebilir. Bu öğrenme özelliği sayesinde, genellikle değişen ortamlarda kullanılırlar.

Sahtekarlık Tespiti

Sahtekarlık tespit sistemleri, sürekli veri toplayarak ve ardından sahtecilik kalıplarını daha etkili tanıyacak şekilde kendilerini ayarlayarak çalışır. Dolandırıcılar sürekli taktik değiştirirken, sahtekarlık tespit ajanlarının da sürekli uyum sağlaması gerekir.

İçerik Tavsiyesi

Netflix ve Amazon gibi platformlar, film, dizi ve ürün önerilerini geliştirmek için öğrenen ajanlarla donatılmış sistemler kullanır.

Profiliniz korku ve gerilim filmlerini sevdiğinizi söylese bile, bir anda romantik komedilere yönelirseniz, önerileriniz buna göre değişir. Tıpkı bizim gibi, o da sürekli öğrenir.

Ses Tanıma Yazılımı

Google Assistant ve Siri gibi uygulamalar, onlarla bozuk bir şekilde konuşmaya çalıştığımızda bizi daha iyi anlayabilmek için öğrenen ajanlardan yararlanır.

Bu sistemlerin aksanları ve argo ifadeleri daha iyi anlamasını sağlayan şey, öğrenen ajanlardır – böylece Siri’ye, “Och, Siri, bana en yakın balıkçıdan akşam yemeği bulabilir misin? Çok acıktım!” gibi şeyler sorabiliriz.

Uyarlanabilir Termostatlar

Nest gibi akıllı termostatlar bile, kullanıcıların ne zaman evde ya da dışarıda olduklarını ve tercih ettikleri sıcaklıkları öğrenir.

Bu bilgiler sürekli değişebileceğinden, termostatların zamanla uyum sağlayabilmesi gerekir – bu da onları başka bir öğrenen ajan örneği yapar.

5. Hiyerarşik Ajanlar

Hiyerarşik ajanlar, diğer yapay zeka ajanı türlerinden büyük ölçüde yapılandırılmış, çok katmanlı problem çözme yaklaşımlarıyla ayrılır.

Hiyerarşik ajanlar, karmaşık bir organizasyon yapısına benzer; sistemdeki farklı ajanlar, farklı uzmanlık alanlarına sahip olur ve bu da onları çok adımlı, karmaşık görevleri yönetmede daha verimli kılar.

Hiyerarşik ajanlar, birden fazla küçük yapay zeka ajanından oluştuğu için, yapay zeka ajanlarını dağıtmanın en karmaşık yollarından biridir.

Kısaca: Hiyerarşik bir ajan yapısı, bir sistemde farklı seviyelerde yapılandırılmış karar alma süreci ile ilgilidir.

Üretim Robotları

Gelişmiş üretim sistemlerinde, hiyerarşik ajanlar üretim hattını yönetir.

Üst düzey ajanlar sistem genelinde görevleri planlar ve dağıtırken, alt düzey ajanlar montaj görevleri için robot kollar gibi belirli makineleri kontrol eder.

Her biri, üretimin sorunsuz ilerlemesini sağlamak için birbiriyle iletişim kurabilir – işte çok seviyeli karar alma böyle işler.

Hava Trafik Kontrol Sistemleri

Bu sistemler, hava trafiğinin güvenli ve verimli akışını yönetmek için hiyerarşik ajanlar kullanır. Görev, birden fazla işlevi kapsayan karmaşık bir yapı olduğundan, doğru yürütme için hiyerarşik bir ajan sistemi gereklidir.

Üst düzey ajanlar daha geniş bölgesel trafik yönetimini üstlenirken, alt düzey ajanlar tekil havaalanlarında kalkış, iniş ve taksi işlemleri gibi belirli görevlere odaklanır.

Otonom Depo Robotları

Hiyerarşik ajanlar, makine öğrenimiyle güçlendirilmiş depolarda envanter ve paket yönetimini sağlar.

Üst düzey ajanlar depo düzenini ve envanter dağılımını optimize ederken, alt düzey ajanlar bireysel robotik forkliftleri ve ayırıcıları çalıştırarak ürünlerin fiziksel olarak taşınması ve düzenlenmesi görevlerini yerine getirir.

6. Robotik Ajanlar

Zeki bir ajan denince aklımıza gelen tam da budur: robotik ajan.

Ekstra bir performans unsuru ile robotik ajanlar, yapay zeka ajanlarının en bilinen yüzüdür. Bu zeki ajanlar, yalnızca yazılım olarak değil, fiziksel bir ortamda çalışır.

Bu tür yapay zeka ajanları genellikle kamera veya dokunma sensörleri gibi sensörlerle donatılmıştır. Bu tür ajanlar, özellikle tehlikeli veya çok tekrarlı görevlerde faydalıdır – bu işleri bir yapay zeka ajanına yaptırmak daha verimli ve ekonomik olabilir.

Bu yapay zeka ajanı türü, diğer yapay zeka türleriyle birleştirilerek, bazen çoklu ajan sistemlerinde veya hiyerarşik sistemlerde, fiziksel olarak faydalı veya hedefe yönelik görevleri yerine getirebilir.

Montaj Hattı Robotları

Montaj hatlarında pek çok robot bulunur. Bu yapay zeka ajanları, kaynak yapma, boyama ve parça montajı gibi görevleri yüksek hassasiyet ve hızla gerçekleştirir.

Zeki ajan oldukları için, üretim süresini optimize ederken sabit bir performans standardını koruyabilirler.

Cerrahi Robotlar

Cerrahi işlemler hem hassas hem de yüksek riskli olduğundan, yapay zeka ajanları için idealdir.

da Vinci Cerrahi Sistemi gibi robotik ajanlar, cerrahların hassas ve minimal invaziv işlemler yapmasına yardımcı olur. Bu yapay zeka ajanları ameliyatları kendi başlarına yapmazlar, ancak cerrahın yeteneklerini genişletirler.

Tarım Robotları

Robotlar, tohum ekiminden hasada ve tarla koşullarının izlenmesine kadar tarım döngüsünde yaygın olarak kullanılır.

Bu yapay zeka ajanları, üretkenliği artırmaya yardımcı olur; çünkü bir makinenin 10.000 havuç tohumu ekmesi, bir insana yaptırmaktan daha kolay olabilir.

Hizmet Robotları

Tüm zamanların en ünlü hizmet robotu – evet, WALL-E. Yakın bir diğer örnek ise, sınırsız suşi siparişlerinizi doğrudan masanıza getiren restoran robotlarıdır.

Hizmet robotlarını her yerde kullanıyoruz: robot süpürgeler, otellerde misafirlere bilgi veren robotlar ve çeşitli işletmelerde müşterilere ürün teslim eden robotlar.

7. Sanal Asistanlar

Sanal asistanlar, doğal dil işleme ve yapay zeka ile çalışır – ve muhtemelen genel halkın en aşina olduğu yapay zeka ajanlarıdır.

Bu akıllı kişisel asistanlar, insan dilini anlar ve işler (doğal dil işleme ile) ve hatırlatıcı kurmak, e-posta yönetmek gibi görevleri yerine getirir.

Bu tür yapay zeka ajanlarında bir öğrenme unsuru da bulunur: Kullanıcı etkileşimlerinden öğrenirler ve zamanla daha kişiselleşmiş, daha etkili hale gelirler.

Siri

İlk yaygın sanal asistanlardan biri olan Siri, iPhone, iPad, Mac ve Apple Watch gibi çoğu Apple cihazına entegre edilmiştir.

Siri; arama yapmak, mesaj göndermek, hatırlatıcı kurmak, yol tarifi vermek ve genel bilgi sorularını yanıtlamak gibi birçok göreve yardımcı olur.

Alexa

Amazon Echo cihazlarında ve Alexa destekli diğer ürünlerde bulunan bu sanal asistan, müzik çalar, akıllı ev cihazlarını kontrol eder, alışveriş listeleri oluşturur ve haber güncellemeleri sunar. Ve 'Alexa' ismi insanlar arasında artık eskisi gibi kullanılmıyor.

Google Asistan

Bu ajan programını Android telefonlardan ve Google Home cihazlarından tanıyorsunuz. Google Asistan, webden bilgi çekme, etkinlik planlama, akıllı ev ürünlerini yönetme ve gerçek zamanlı çeviri konusunda oldukça başarılıdır.

Google'ın hizmetleriyle derin entegrasyonu sayesinde, haritalar, YouTube ve arama işlevleriyle ilgili görevlerde özellikle güçlüdür.

8. Çoklu Ajan Sistemleri

Çoklu ajan sistemlerinin güzelliği, çeşitliliklerinde ve etkileşimlerinin zenginliğinde yatar.

Bu sistemlerdeki ajanlar genellikle oldukça çeşitlidir; verileri filtreleyen basit bir yazılım ajanından, akıllı şebekelerde veya ulaşım ağlarında kritik işlevleri yöneten karmaşık varlıklara kadar uzanır.

Her ajan yarı bağımsız çalışır, ancak diğer ajanlarla etkileşime girecek şekilde tasarlanmıştır; böylece bireysel eylemlerden kolektif davranışların ortaya çıktığı dinamik bir ekosistem oluşur. Bu tür ajan programlarında iş birliği esastır.

Trafik Yönetim Sistemleri

Bu akıllı ajanları trafik yönetiminde bulabilirsiniz; birden fazla ajan, farklı trafik ışıklarını, güvenlik kameralarını ve bilgi sistemlerini temsil eder.

Bu yapay zeka ajanları, trafik akışını optimize etmek, tıkanıklığı azaltmak ve kazalar veya yol çalışmaları gibi gerçek zamanlı koşullara yanıt vermek için birlikte çalışır. Her ajan kendi bölgesinden gelen verileri işler ve diğerleriyle iletişim kurarak trafik ışıklarını buna göre ayarlar – yani ekip çalışması şarttır.

Enerji Yönetimi için Akıllı Şebekeler

Akıllı şebekelerde de, her biri elektrik dağıtımının farklı yönlerini kontrol eden çok sayıda yapay zeka ajanı bulunur; üretim istasyonlarından evlerdeki akıllı sayaçlara kadar.

Bu yapay zeka ajanları, enerji arz ve talebini verimli bir şekilde dengelemek, yenilenebilir enerji kaynaklarını entegre etmek ve şebeke istikrarını sağlamak için birlikte çalışır.

Çoklu ajan sisteminin koordinasyonu, ağ genelinde optimum enerji dağıtımı ve maliyet verimliliği sağlar.

Tedarik Zinciri ve Lojistik

Tedarik zinciri yönetiminde, ajanlar tedarikçi, üretici, dağıtıcı ve perakendeci gibi çeşitli paydaşları temsil eder. Bu ajanlar, tedarikten teslimata kadar tedarik zinciri sürecini optimize etmek için koordineli çalışır; böylece verimlilik sağlanır ve maliyetler düşer.

Otonom Sürü Robotları

Bazen keşif veya kurtarma görevlerinde robot sürüleri kullanılır.

Her robotik ajan yarı bağımsız çalışır, ancak daha geniş alanları kapsamak, sensör verilerini paylaşmak veya nesneleri birlikte taşımak için diğer yapay zeka ajanlarıyla koordinasyon sağlar.

Bu, özellikle yıkılmış binalar veya gezegen yüzeyleri gibi zorlu ortamlarda faydalıdır; çünkü büyük bir yapay zeka sistemiyle ekip çalışması, tek başına çalışan ajanlardan çok daha fazlasını başarabilir.

9. Basit Refleks Ajanları

Basit refleks ajanı, grubun en basitidir. Çok sınırlı bir zekaya sahiptir ve doğrudan koşul-eylem kuralı ile çalışır.

Bu kural tabanlı ajanlar karmaşık görevler için uygun değildir. Ancak, tasarlandıkları belirli görevlerde gayet başarılıdırlar.

Basit refleks ajanları, öngörülebilir ortamlarda basit görevler için uygundur. Bu tür bir ajanın eylemleri çevresini etkiler, ancak yalnızca belirli görevlerde etkilidir.

Termostatlar

Kışın saat 18.00 mi oldu? Isıyı artır. Yazın öğlen mi? Bu basit refleks ajan, sınırlı zekasıyla klimayı açar.

Otomatik kapılar

Algılanan zekası düşük olsa da, otomatik kapılar genellikle basit refleks ajanlarına örnektir. Bu yapay zeka ajanı, kapının önünde bir insanı algılar ve kapıyı açar. Güzel bir sadelik örneği.

Duman dedektörleri

Bu yapay zeka ajanı mutfağınızın tavanında çalışır. Evet, o da basit bir refleks ajanıdır. Dumanı algılar ve alarmı çalar.

Temel spam filtreleri

Bazı yapay zeka ajanları yıllardır günlük yaşantımızda bize yardımcı oluyor. E-posta spam filtresi bunlardan biridir. Temel sürümler, doğal dil işleme kullanmaz; bunun yerine anahtar kelimeler veya gönderenin itibarı gibi kriterlere bakar.

Kendi yapay zeka ajanınızı oluşturun

Birçok farklı yapay zeka ajanı türü var; bazıları diğerlerinden çok daha karmaşık.

Ama günlük sistemlerinizde e-posta gönderebilen, toplantı ayarlayabilen ve eyleme geçebilen bir ajan sohbet botu oluşturmak istiyorsanız, size yardımcı olabiliriz.

Platformumuz, yeni başlayanlar için kolay bir sürükle-bırak arayüzüne ve profesyonel geliştiriciler için sınırsız genişletilebilirliğe sahiptir.

Sürecin her aşamasında destek almak isterseniz, 20.000'den fazla bot geliştiricisinin bulunduğu aktif bir topluluğumuz da var.

Bugün oluşturmaya başlayın. Ücretsizdir.

SSS

Yapay zeka ajanları bilinçli mi?

Hayır, yapay zeka ajanları bilinçli değildir. Hedeflerini belirten yazılım programlarını takip ederler, ancak sonuçlara ulaşmak için otonom hareket edebilirler.

Yapay zeka ajanlarında karar verme ve eylem süreci nasıldır?

Farklı yapay zeka ajanı türleri, çevrelerini gözlemler ve farklı şekillerde eyleme geçer. Bazıları modelleme verisi kullanır, bazıları ise sensörlerden yararlanır. Programlandıkları mantığa göre farklı hedefleri vardır.

Model tabanlı ajan nedir?

Model tabanlı ajan, model tabanlı refleks ajanı olarak da bilinir; geçmiş veriler ve mevcut girdileri birleştirerek en iyi hareket yolunu belirleyen bir yapay zeka ajanı türüdür.