- YZ aracıları, kapıları açmak gibi basit tepkilerden trafiği veya finansal işlemleri yönetmek gibi karmaşık karar verme süreçlerine kadar çeşitli görevleri otonom olarak yerine getiren özel yazılım sistemleridir.
- Model tabanlı refleks ajanları, öngörülemeyen ortamlarla başa çıkmak için dahili bir dünya modeli tutar ve öğrenen ajanlar yeni verilere ve deneyimlere dayanarak zaman içinde uyum sağlar.
- Hiyerarşik ve çok etmenli sistemler, görevleri birden fazla yapay zeka etmeni veya katmanı arasında paylaştırarak üretim, lojistik ve akıllı şehirler gibi alanlarda sofistike koordinasyon sağlar.
- Robotik ve sanal asistan ajanları, fiziksel veya dijital eylemleri yapay zeka muhakemesiyle birleştirerek cerrahi robotlardan Alexa ve Siri gibi sesli asistanlara kadar uygulamalara olanak tanır.
YZ aj anları dünya çapında teknoloji manşetlerine çıkarken, YZ ajanlarının gerçek dünyadaki örnekleri her zaman açık değildir.
Bu makalede, her birinin örnekleriyle birlikte YZ aracılarının türlerini ele alacağım. Ancak unutmayın: bunlar türlerine göre ayrılmış olsa da, çoğu gelişmiş YZ sistemi birden fazla YZ aracı türünün kombinasyonudur.
Örneğin, sürücüsüz otomobiller - ya da otonom araçlar - fayda tabanlı aracılar, hedef tabanlı aracılar, model tabanlı refleks aracıları ve öğrenen aracılar içerir. Bu karmaşık bir süreçtir, bu nedenle çok sayıda hareketli parça gerektirir.
Tedarik zinciri yönetimindeki yapay zeka ajanları için de aynı şey geçerli. Lojistik, envanter yönetimi, stoklama ve teslimatları optimize etmek için çeşitli aracı türleri kullanacaklar.
Ancak bunu kolaylaştırmak için, gerçek dünyada halihazırda nasıl ortaya çıktıklarına dair birkaç örnekle birlikte, her bir ajansal yapay zeka türünün neyi başarmak için tasarlandığını inceleyelim.
Örneğin, YZ ajanları, daha önce otomatikleştirilmesi imkansız olan görevler için kurumsal botlar olarak giderek daha fazla kullanılmaktadır. Esnek YZ oluşturma platformları , kullanım alanlarının sonsuz olduğu anlamına geliyor.
- E-ticaret yapay zeka ajanları sipariş vermek, sevkiyatı takip etmek ve güncellemeler sağlamak, görüntü tabanlı aramayı kolaylaştırmak, alışveriş sepetinin terk edilmesiyle ilgili takipler göndermek, önceki müşterilerden ürün incelemeleri sağlamak ve kullanıcılara kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmak için kullanılır.
- Botpress adresinde yapılan yapay zeka aracılarının çoğu satış ve pazarlama işlevleri için kullanılır, örneğin Yapay zeka ile müşteri adayı oluşturma veya diğer Yapay zekayı satışta kullanmanın yolları.
- Butemsilciler potansiyel müşteri listeleri oluşturabilir, kişiselleştirilmiş iletişimler gönderebilir ve potansiyel müşterileri niteleyebilir (bir insandan bile daha iyi). Pazarlama kampanyaları için strateji oluşturabilir, bunları kolaylaştırabilir ve rakipler hakkında analizler yapabilirler.
- İçinde Yapay zeka müşteri desteğiYapay zeka ajanları, kullanıcılar adına parolalarını değiştirmek veya para iadesini yönetmek gibi eylemler gerçekleştirebilir.
- Ürün önerisi ve hatta gelişmiş teknik destek sağlayabilirler. (Müşterilerimiz yapay zeka temsilcileri ile destek biletlerini %65 oranında azalttı ).
- Oteller ve diğer konaklama işletmeleri yapay zeka asistanları için mükemmel bir şekilde uygundur: çok dillidirler, 7/24 çalışırlar ve misafirler tarafından kolayca erişilebilirler. Oteller için yapay zeka temsilcileri oda hizmetlerini kolaylaştırabilir, yakındaki olanakları önerebilir, otel hizmetlerini satabilir ve personelin ihtiyaçları koordine etmesine yardımcı olabilir.
1. Fayda Tabanlı Ajanlar
Sadece çevresel uyaranlara tepki verebilen daha basit aracıların aksine, fayda temelli aracılar potansiyel eylemlerini beklenen faydaya göre değerlendirir. Her bir seçeneğin belirledikleri hedef açısından ne kadar yararlı veya faydalı olduğunu tahmin edeceklerdir.
Faydaya dayalı aracılar, yatırım kararları vermek için farklı riskleri dengelemek veya tedavi seçeneklerinin yan etkilerini tartmak gibi birden fazla potansiyel sonuca sahip karmaşık karar verme ortamlarında mükemmeldir.
Bu akıllı ajanların fayda fonksiyonu, tercihlerinin matematiksel bir temsilidir. Fayda fonksiyonu, hangi seçeneğin en çok tercih edilebilir olduğuna karar vererek ve sıralayarak etrafındaki dünya ile eşleşir. Daha sonra bir fayda ajanı en uygun eylemi seçebilir.
Büyük miktarda veriyi işleyebildikleri için, yüksek riskli karar verme süreçlerini içeren her alanda kullanışlıdırlar.
Finansal Ticaret
Fayda tabanlı aracılar hisse senedi ve kripto para piyasaları için çok uygundur - finansal getirileri en üst düzeye çıkarmayı veya kayıpları en aza indirmeyi amaçlayan algoritmalara dayalı olarak alım veya satım yapabilirler. Bu tür bir fayda fonksiyonu hem geçmiş verileri hem de gerçek zamanlı piyasa verilerini dikkate alabilir.
Dinamik Fiyatlandırma Sistemleri
Hiç yağmurda Uber ya da Lyft için fazladan ödeme yaptınız mı? İşte bu, hizmet tabanlı bir aracıdır - uçuşlar, oteller veya araç paylaşımı için fiyatları talebe, rekabete veya rezervasyon zamanına göre gerçek zamanlı olarak ayarlayabilirler.
Akıllı Şebeke Kontrolörleri
Bu tür akıllı ajanlar, akıllı şebekelerdeki 'akıllı'dır: elektriğin dağıtımını ve depolanmasını kontrol eden kamu hizmeti tabanlı ajanlardır.
Verimliliği artırmak ve maliyetleri düşürmek için talep tahminlerine ve enerji fiyatlarına dayalı olarak kaynak kullanımını optimize ederler.
Kişiselleştirilmiş İçerik Önerileri
Bir filmi izlemeyi bitiriyorsunuz ve Netflix size onun gibi 3 film daha öneriyor.
Netflix ve Spotify gibi yayın hizmetleri, kullanıcılara benzer içerikler önermek için fayda tabanlı aracılar kullanır. Burada optimize edilen fayda, tıklama olasılığınızın ne kadar olduğudur.
2. Hedef Tabanlı Ajanlar
Hedef tabanlı YZ ajanları - tahmin ettiğiniz gibi - yapay zeka ile belirli hedeflere ulaşmak için tasarlanmıştır.
Sadece uyaranlara yanıt vermek yerine, bu rasyonel aktörler eylemlerinin gelecekteki sonuçlarını düşünebilir, böylece hedeflerine ulaşmak için stratejik kararlar alabilirler.
Koşul-eylem kurallarına dayalı olarak uyaranlara doğrudan yanıt veren basit refleks ajanlarının aksine, hedef tabanlı ajanlar hedeflerine ulaşmak için eylemleri değerlendirir ve planlar.
Onları diğer akıllı ajan türlerinden farklı kılan şey, belirli sonuçlara doğru ilerlemek için öngörü ve stratejik planlamayı birleştirme yetenekleridir.
Roomba
Robotik elektrikli süpürgeler - sevilen Roomba gibi - belirli bir hedefle tasarlanmıştır: erişilebilir tüm zemin alanını temizlemek. Bu hedefe dayalı ajanın basit bir amacı vardır ve bunu iyi yapar.
Bu hedefe dayalı ajan tarafından verilen tüm kararlar (ne zaman dönecekleri gibi) bu yüce hedef doğrultusunda verilir. Üstlerinde oturan kediler sadece bir bonus.
Proje Yönetim Yazılımı
Yardımcı program tabanlı bir aracı da kullanabilirken, proje yönetimi yazılımı genellikle belirli bir proje hedefine ulaşmaya odaklanır.
Bu yapay zeka ajanları genellikle görevleri planlar ve kaynakları tahsis eder, böylece bir ekip bir projeyi zamanında tamamlamak için optimize edilir. Temsilci, en olası başarı yolunu değerlendirir ve bunu bir ekip adına eyleme geçirir.
Video Oyunu Yapay Zekası
Strateji ve rol yapma oyunlarında, yapay zeka karakterleri hedefe dayalı ajanlar olarak hareket eder - hedefleri bir yeri savunmaktan bir rakibi yenmeye kadar değişebilir.
Bu süslenmiş yapay zeka ajanları, hedeflerine ulaşabilmek için çeşitli stratejileri ve kaynakları - hangi saldırıyı kullanacaklarını, hangi gücü yakacaklarını - göz önünde bulundururlar.
3. Model Tabanlı Refleks Ajanlar
Her zaman görünür veya öngörülebilir olmayan bilgilere uyum sağlamanız gerektiğinde, model tabanlı refleks ajanları kullanılacak araçtır.
Yalnızca mevcut algılara dayanarak tepki veren basit refleks ajanlarının aksine, model tabanlı refleks ajanları kısmen gözlemlenebilir ortamları tahmin etmelerini sağlayan dahili bir durumu muhafaza eder. Bu, dünyanın görevleriyle ilgili bölümünün dahili bir modelidir.
Bu model, çevrelerinden gelen verilerle sürekli olarak güncellenir, böylece yapay zeka ajanı çevrenin görünmeyen kısımları hakkında çıkarımlar yapabilir ve gelecekteki koşulları tahmin edebilir.
Karar vermeden önce eylemlerinin olası sonuçlarını değerlendirerek komplikasyonların üstesinden gelmelerini sağlar. Bu, özellikle şehirde araba kullanmak veya otomatik bir akıllı ev sistemini yönetmek gibi karmaşık görevleri yerine getirirken faydalıdır.
Geçmiş bilgileri ve gerçek zamanlı verileri birleştirme yetenekleri sayesinde model tabanlı refleks ajanları, görev ne olursa olsun performanslarını optimize edebilirler. Bir insan gibi, koşullar öngörülemediğinde bile bağlama duyarlı kararlar verebilirler.
Otonom Araçlar
Bu arabalar birden fazla akıllı aracı türünü kapsıyor olsa da, model tabanlı refleks aracılarına iyi bir örnektir.
Trafik ve yaya hareketleri gibi karmaşık sistemler tam da model tabanlı refleks ajanlarının tasarlandığı türden zorluklardır.
İç modelleri, başka bir araç kırmızı ışıkta geçtiğinde fren yapmak veya öndeki araç aynı şeyi yaptığında hızla yavaşlamak gibi yolda gerçek zamanlı kararlar vermek için kullanılır. İç sistemleri çevresel girdilere göre sürekli güncelleniyor: diğer arabalar, yaya geçitlerindeki hareketlilik, hava durumu.
Modern sulama sistemleri
Model tabanlı refleks ajanları modern sulama sistemlerinin arkasındaki güç merkezidir. Beklenmedik çevresel geri bildirimlere yanıt verme yetenekleri, hava durumu ve toprak nem seviyeleri için mükemmel bir şekilde uygundur.
Yapay zeka aracısının dahili modeli, toprak nem seviyeleri, hava koşulları ve bitki su gereksinimleri gibi çeşitli çevresel faktörleri temsil eder ve tahmin eder.
Bu ajanlar, nem, sıcaklık ve yağışla ilgili gerçek zamanlı bilgiler de dahil olmak üzere tarlalarındaki sensörlerden sürekli olarak veri toplar.
Model tabanlı refleks ajanı bu verileri analiz ederek ne zaman sulama yapılacağı, ne kadar su dağıtılacağı ve bir tarlanın hangi bölgelerinin daha fazla dikkat gerektirdiği hakkında bilinçli kararlar verebilir. Bu öngörü yeteneği, sulama sisteminin su kullanımını optimize etmesine olanak tanıyarak bitkilerin gelişmek için tam olarak ihtiyaç duydukları suyu almalarını sağlar (su israfı olmadan).
Ev otomasyon sistemleri
Buradaki dahili model bir ev ortamının modelidir - bu sistemler sensörlerden gelen verilerle sürekli olarak güncellenir ve bu bilgileri kararlarını bildirmek için kullanır.
Bir termostat değişen sıcaklıkları algılar ve gerektiği gibi ayarlar. Ya da bir aydınlatma sistemi dış mekandaki karanlığı algılayabilir ve buna göre ayarlama yapabilir - bu karanlık geceden ya da beklenmedik bir fırtınadan kaynaklanabileceğinden, farklılıkları hem tahmin etmek hem de bunlara tepki vermek için akıllı bir ajan gerekir.
4. Öğrenen Ajanlar
Öğrenen ajanlar, deneyimlerine dayanarak zaman içinde uyum sağlama ve gelişme yetenekleri nedeniyle öne çıkmaktadır.
Yalnızca önceden programlanmış kurallar veya modellerle çalışan daha statik yapay zeka ajanlarının aksine, öğrenen bir ajan davranışlarını ve stratejilerini geliştirebilir. Bu öğrenme unsuru nedeniyle, çoğunlukla değişen ortamlarda kullanılırlar.
Dolandırıcılık Tespiti
Dolandırıcılık tespit sistemleri sürekli veri toplayarak ve ardından dolandırıcılık modellerini daha etkili bir şekilde tanımak için ayarlamalar yaparak çalışır. Dolandırıcılar her zaman taktiklerini değiştirdiğinden, dolandırıcılık tespit ajanlarının da uyum sağlamaya devam etmesi gerekir.
İçerik Önerisi
Netflix ve Amazon gibi platformlar film, dizi ve ürün önerilerini iyileştirmek için öğrenen bir ajanla donatılmış bir sistem kullanıyor.
Profilinizde korku ve gerilim filmlerini sevmeniz gerektiği yazsa bile, aniden romantik komedilere geçerseniz, önerileriniz buna uyum sağlayacaktır. Tıpkı bizim gibi, her zaman öğreniyor.
Konuşma Tanıma Yazılımı
Google Asistan ve Siri gibi uygulamalar, kendileriyle konuşmak için yapılan bozuk girişimleri daha iyi anlamak için öğrenen bir aracıdan yararlanır.
Öğrenen ajanlar sayesinde bu sistemler aksanları ve argoyu daha iyi anlayabiliyor - böylece Siri'ye "Och, Siri, akşam yemeği için bana en yakın chippy'yi bulabilir misin?" gibi şeyler sorabiliyoruz. Çok acıktım!"
Uyarlanabilir Termostatlar
Nest gibi akıllı termostatlar bile, kullanıcıların ne zaman evde ya da dışarıda olma eğiliminde oldukları ve tercih ettikleri sıcaklıklar gibi kullanıcı davranışlarından öğrenir.
Bu bilgi her zaman değişebilir, bu nedenle termostatlar zaman içinde adapte olabilmelidir - bu da onları öğrenen bir ajanın başka bir örneği yapar.
.webp)
5. Hiyerarşik Ajanlar
Hiyerarşik ajanlar, büyük ölçüde problemlere yapılandırılmış, çok katmanlı yaklaşımları nedeniyle diğer YZ ajan türlerinden farklıdır.
Hiyerarşik ajanlar, farklı karar alma seviyelerine sahip karmaşık bir organizasyon yapısına benzer. Sistem içindeki farklı aracılar farklı uzmanlık alanlarına sahip olacak ve bu da onları karmaşık, çok adımlı görevlerin üstesinden gelmede daha verimli hale getirecektir.
Hiyerarşik ajanlar, birden fazla küçük yapay zeka ajanından oluştukları için yapay zeka ajanlarını dağıtmanın en karmaşık yollarından biridir.
Bir cümle içinde: Hiyerarşik bir ajan yapısı, bir sistemin farklı seviyelerinde yapılandırılmış karar verme süreciyle ilgilidir.
Üretim Robotları
Gelişmiş üretim sistemlerinde, hiyerarşik ajanlar üretim hattını düzenler.
Üst düzey aracılar sistem genelinde görevleri planlar ve tahsis ederken, alt düzey aracılar montaj görevleri için robotik kollar gibi belirli makineleri kontrol eder.
Her biri üretimin sorunsuz akışını sağlamak için diğeriyle iletişim kurabilir - işte bu çok düzeyli karar verme sürecidir.
Hava Trafik Kontrol Sistemleri
Bu sistemler, hava trafiğinin güvenli ve verimli akışını yönetmek için hiyerarşik ajanlar kullanır. Görev birden fazla işlevi kapsayan karmaşık bir görev olduğundan, düzgün bir şekilde yürütülmesi için hiyerarşik bir ajan sistemi gereklidir.
Üst düzey aracılar daha geniş bölgesel trafik yönetimiyle ilgilenirken, alt düzey aracılar tek tek havaalanlarında kalkış, iniş ve taksi gibi belirli görevlere odaklanır.
Otonom Depo Robotları
Hiyerarşik ajanlar, makine öğrenimi ile geliştirilmiş depolarda envanteri ve paket işlemeyi yöneten şeydir.
Üst düzey aracılar depo yerleşimini ve envanter dağıtımını optimize ederken, alt düzey aracılar malların taşınması ve düzenlenmesi gibi fiziksel görevleri yerine getirmek için bireysel robotik forkliftleri ve ayırıcıları çalıştırır.
6. Robotik Ajanlar
Akıllı bir ajan düşündüğümüzde aklımıza gelen şey tam olarak budur: robotik ajan.
Eklenen performans unsuruyla robotik ajanlar, yapay zeka ajanlarının poster çocuklarıdır. Bu akıllı ajanlar sadece yazılım ajanları olarak var olmak yerine fiziksel bir ortamda çalışırlar.
YZ aracılarının bu fiziksel düzenlemeleri tipik olarak kameralar veya dokunma sensörleri gibi sensörlerle donatılmıştır. Bu tür bir yapay zeka ajanı özellikle tehlikeli veya çok tekrarlayan görevlerde kullanışlıdır - bunun yerine bu görevleri bir yapay zeka ajanına yaptırmak daha verimli ve uygun maliyetli olabilir.
Bu tür bir yapay zeka ajanı, diğer yapay zeka türleri ile birleştirilir, böylece bazen çok ajanlı sistemler veya hiyerarşik sistemler içinde fiziksel olarak yardımcı görevleri veya hedef görevleri yerine getirebilir.
Montaj Hattı Robotları
Montaj hatlarında çok sayıda robot var. Bu yapay zeka ajanları kaynak, boyama ve parça montajı gibi görevleri yüksek hassasiyet ve hızla yerine getiriyor.
Akıllı ajanlar olduklarından, sabit bir performans standardını korurken üretim süresini optimize edebilirler.
Cerrahi Robotlar
Ameliyat hem yüksek riskli hem de hassas bir iştir, bu da onu yapay zeka ajanları için ideal kılar.
da Vinci Cerrahi Sistemi gibi robotik ajanlar, hassas ve minimal invaziv prosedürler gerçekleştirirken cerrahlara yardımcı olur. Bu yapay zeka ajanları ameliyatları otonom olarak gerçekleştirmezler, ancak cerrahın yeteneklerini genişletirler.
Tarım Robotları
Robotlar, tohum ekiminden mahsul hasadına ve tarla koşullarının izlenmesine kadar tarımsal döngüde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bu yapay zeka ajanları üretkenliği artırmaya yardımcı olur, çünkü bir makinenin 10.000 havuç tohumu ekmesi, bir insanın bunu yapmasından daha kolay olabilir.
Hizmet Robotları
En ünlü servis robotu - doğru, WALL-E. Uzak bir ikinciyse, sonsuz siparişlerinizi doğrudan masanıza getiren restoran robotlarıdır.
Hizmet robotlarını her yerde kullanıyoruz: robotik elektrikli süpürgeler, otellerde konuklara bilgi sağlamak ve her türlü işletmede müşterilere ürün teslim etmek.
7. Sanal Asistanlar
Sanal asistanlar doğal dil işleme ve yapay zeka ile güçlendirilmiştir ve belki de halk için en tanıdık yapay zeka aracı örnekleridir.
Bu akıllı kişisel asistanlar, hatırlatıcıları ayarlamak ve e-postaları yönetmek gibi görevleri yerine getirmek için insan dilini ( doğal dil işleme ile) anlar ve işler.
Bu tür bir yapay zeka ajanı aynı zamanda bir öğrenme unsuru da içerir: kullanıcı etkileşimlerinden öğrenebilirler, zamanla daha kişisel ve etkili hale gelirler.
Siri
İlk ana akım sanal asistanlardan biri olan Siri, iPhone'lar, iPad'ler, Mac'ler ve Apple Watch dahil olmak üzere çoğu Apple cihazına entegre edilmiştir.
Siri arama yapmak, mesaj göndermek, hatırlatıcı ayarlamak, yol tarifi vermek ve genel bilgi sorularını yanıtlamak gibi çeşitli görevlerde yardımcı olur.
Alexa
Amazon Echo cihazlarında ve Alexa özellikli diğer ürünlerde bulunan bu sanal asistan müzik çalıyor, akıllı ev cihazlarını kontrol ediyor, alışveriş listeleri yapıyor ve haber güncellemeleri sağlıyor. Ve insanlar için 'Alexa' adını mahvetti.
Google Asistan
Bu aracı programı Android telefonlardan ve Google Home cihazlarından tanıyorsunuz. Google Asistan web'den bilgi çekme, etkinlikleri planlama, akıllı ev ürünlerini yönetme ve gerçek zamanlı çeviriyi kolaylaştırma konusunda mükemmeldir.
Google'ın hizmetleriyle olan derin entegrasyonu, haritalar, YouTube ve arama işlevlerini içeren görevler için özellikle güçlü olmasını sağlar.
8. Çok Ajanlı Sistemler
Çok etmenli sistemlerin güzelliği, çeşitliliklerinde ve etkileşimlerinin zenginliğinde yatmaktadır.
Bu sistemlerdeki aracılar genellikle inanılmaz derecede çeşitlidir; verileri filtreleyen basit bir yazılım aracısından akıllı şebekelerdeki veya ulaşım ağlarındaki kritik işlevleri yöneten karmaşık varlıklara kadar uzanır.
Her bir ajan yarı otonom olarak çalışır, ancak diğer ajanlarla etkileşime girecek şekilde tasarlanmıştır ve bireysel eylemlerden kolektif davranışın ortaya çıktığı dinamik bir ekosistem oluşturur. Bu tür bir ajan programı için işbirliği kilit öneme sahiptir.
Trafik Yönetim Sistemleri
Bu akıllı aracıları trafik yönetiminde bulabilirsiniz, birden fazla aracı farklı trafik sinyallerini, gözetleme kameralarını ve bilgi sistemlerini temsil eder.
Bu yapay zeka ajanları trafik akışını optimize etmek, sıkışıklığı azaltmak ve kazalar veya yol çalışmaları gibi gerçek zamanlı koşullara yanıt vermek için işbirliği yapar. Her bir aracı kendi bölgesinden gelen verileri işler ve trafik sinyallerini buna göre ayarlamak için diğerleriyle iletişim kurar - bu nedenle ekip çalışması bir gerekliliktir.
Enerji Yönetimi için Akıllı Şebekeler
Akıllı şebekeler ayrıca, her biri üretim istasyonlarından evlerdeki bireysel akıllı sayaçlara kadar elektrik dağıtımının farklı yönlerini kontrol eden çok sayıda yapay zeka aracısı içerir.
Bu yapay zeka ajanları, enerji arz ve talebini verimli bir şekilde dengelemek, yenilenebilir enerji kaynaklarını entegre etmek ve şebeke istikrarını korumak için birlikte çalışır.
Çok etmenli bir sistemin koordinasyonu, ağ genelinde optimum enerji dağılımı ve maliyet verimliliği sağlar.
Tedarik Zinciri ve Lojistik
Tedarik zinciri yönetiminde aracılar tedarikçiler, üreticiler, distribütörler ve perakendeciler gibi çeşitli paydaşları temsil eder. Bu aracılar, tedarikten teslimata kadar tedarik zinciri sürecini optimize etmek, verimliliği sağlamak ve maliyetleri düşürmek için koordine olurlar.
Otonom Sürü Robotik
Bazen keşif veya kurtarma görevleri sırasında robot sürüleri konuşlandırılır.
Her bir robotik ajan yarı bağımsız olarak çalışır ancak daha geniş alanları kapsamak, duyusal verileri paylaşmak veya nesneleri işbirliği içinde hareket ettirmek için diğer yapay zeka ajanlarıyla koordinasyon sağlar.
Bu, özellikle büyük bir YZ sistemi arasındaki ekip çalışmasının bireysel YZ ajanlarından çok daha fazlasını başarabileceği çökmüş binalar veya gezegen yüzeyleri gibi zorlu ortamlarda kullanışlıdır.
9. Basit Refleks Ajanları
Basit bir refleks ajanı yavruların en küçüğüdür. Çok sınırlı bir zekaya sahiptir ve doğrudan koşul-eylem kuralına göre çalışır.
Bu kural tabanlı ajanlar karmaşık görevler için uygun değildir. Ancak, tasarlandıkları belirli görevlerde son derece beceriklidirler.
Basit refleks ajanları öngörülebilir bir ortamda basit görevler için uygundur. Bu tür ajanların eylemleri etrafındaki dünyayı etkiler, ancak yalnızca belirli görevlerde.
Termostatlar
Kışın saat 6 mı? Isıtıcıyı aç. Yazın öğlen mi? Bu basit refleks ajanı, sınırlı zekasıyla klimayı açacaktır.
Otomatik kapılar
Algılanan zekası düşük olsa da, otomatik kapılar genellikle basit refleks ajanlarının örnekleridir. Bu yapay zeka ajanı kapının önünde bir insan olduğunu algılıyor ve kapıyı açıyor. Oldukça basit.
Duman dedektörleri
Bu yapay zeka ajanı mutfak tavanınızdan çalışıyor. Evet, aynı zamanda basit bir refleks ajanı. Dumanı algılıyor ve alarm çalıyor.
Temel spam filtreleri
Yapay zeka alanındaki bazı ajanlar yıllardır her gün bize yardımcı oluyor. E-posta spam filtresi de bunlardan biri. Temel versiyonlar doğal dil işlemeyi değil, anahtar kelimeleri veya gönderenin itibarını kullanır.
Kendinize ait bir yapay zeka ajanı oluşturun
Bazılarını oluşturmak diğerlerinden çok daha zor olan birçok yapay zeka ajanı türü vardır.
Ancak e-posta göndermek ve toplantı rezervasyonu yapmak gibi günlük sistemlerinizde aksiyon alabilen bir ajan sohbet robotu oluşturmak istiyorsanız size yardımcı olabiliriz.
Platformumuz yeni başlayanlar için kolay bir sürükle-bırak arayüzüne ve profesyonel geliştiriciler için sonsuz genişletilebilirliğe sahiptir.
Süreç boyunca destek istiyorsanız, 20.000'den fazla bot oluşturucudan oluşan aktif bir topluluğa bile ev sahipliği yapıyoruz.
Bugün inşa etmeye başlayın. It’s free.
SSS
Yapay zeka ajanları bilinçli midir?
Hayır, YZ ajanları bilinçli değildir. Hedeflerini gösteren yazılım programlarını takip ederler, ancak sonuçlara ulaşmak için özerk olarak hareket edebilirler.
Yapay zeka ajanları için karar ve eylem süreci nedir?
Farklı türdeki YZ ajanları çevrelerini gözlemleyecek ve farklı eylemlerde bulunacaktır. Bazıları modelleme verilerini kullanırken diğerleri sensörleri kullanır. Programlanmış muhakemelerine dayalı olarak farklı hedefleri vardır.
Model tabanlı aracı nedir?
Model tabanlı bir ajan, en iyi hareket tarzını belirlemek için geçmiş verileri ve mevcut girdileri birleştiren bir tür yapay zeka ajanı olan model tabanlı bir refleks ajanına atıfta bulunmanın başka bir yoludur.
%20(1).webp)
