5 tipos de agentes em inteligência artificial

5 tipos de agentes em inteligência artificial é perfilado pelo BTW Media porque evidências publicadas o vinculam à infraestrutura da internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• Existem cinco tipos de agentes de IA, cada um com níveis variados de complexidade e inteligência: agentes reflexos simples, agentes reflexos baseados em modelo, agentes baseados em objetivos, agentes baseados em utilidade e agentes aprendizes.
• Os agentes de IA interagem com seu ambiente usando sensores para perceber entradas e atuadores para executar ações, operando em um ciclo de percepção, raciocínio e ação para atingir objetivos específicos.
• Entre os exemplos de agentes inteligentes estão carros autônomos, que usam sensores e atuadores para navegar, e assistentes virtuais como Siri, que respondem a consultas de usuários e executam tarefas com base em comportamento aprendido.

A inteligência artificial é um campo fascinante da tecnologia da informação que permeia muitos aspectos da vida moderna. Embora possa parecer complexa, podemos entender melhor e nos sentir mais confortáveis com a IA explorando seus componentes individualmente. Ao aprender como esses elementos se articulam, podemos compreender e implementar melhor as tecnologias de IA. Este blog apresenta o conceito de agentes inteligentes em inteligência artificial e explora os cinco tipos de agentes de IA.

O que é um agente em IA?

No contexto da IA, um "agente" é um programa ou entidade autônoma que interage com seu ambiente percebendo seu entorno por meio de sensores e agindo por meio de atuadores ou efetuadores. Os agentes operam em um ciclo de percepção, raciocínio e ação usando seus atuadores. Aqui estão alguns exemplos de agentes:

Agentes de software

Esses agentes usam o conteúdo de arquivos, toques de teclado e pacotes de rede recebidos como entradas sensoriais e então agem sobre essas entradas exibindo o resultado em uma tela.

Agentes humanos

Os humanos são agentes naturais, com olhos, ouvidos e outros órgãos servindo como sensores, enquanto mãos, pernas, boca e outras partes do corpo funcionam como atuadores.

Agentes robóticos

Os agentes robóticos usam câmeras e telêmetros infravermelhos como sensores, e vários servomotores e motores atuam como atuadores.

Os agentes inteligentes em IA são entidades autônomas que interagem com seu ambiente usando sensores e atuadores para atingir objetivos específicos. Esses agentes também podem aprender com seu ambiente para melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Carros autônomos e assistentes virtuais comoSirisão exemplos de agentes inteligentes em IA.

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5 tipos de agentes em inteligência artificial

Existem cinco tipos diferentes de agentes inteligentes usados em IA, definidos por sua gama de capacidades e níveis de inteligência:

Agentes reflexos simples

Esses agentes funcionam apenas com base na percepção atual, sem considerar o histórico de percepções. Eles só são bem-sucedidos em ambientes totalmente perceptíveis devido à sua inteligência e capacidades limitadas. Agentes reflexos simples não são adaptativos; se algo não é percebido no estado atual, isso não influenciará a ação. Suas respostas são essencialmente desencadeadas por eventos iniciados pelo usuário, referindo-se a uma lista de regras predefinidas e resultados pré-programados.

Agentes reflexos baseados em modelo

Agentes reflexos baseados em modelo têm uma vantagem significativa sobre os agentes reflexos simples: eles levam em conta dados históricos e podem operar em ambientes parcialmente observáveis. Eles usam um modelo para representar o estado atual do mundo e um estado interno para refletir a condição atual com base na percepção histórica. Embora escolham ações de forma semelhante aos agentes reflexos simples, sua compreensão do ambiente é mais completa.

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Agentes baseados em objetivos

Como o nome indica, esses agentes usam objetivos para descrever resultados desejáveis e podem escolher entre várias possibilidades para alcançá-los. Baseando-se nos agentes baseados em modelo, os agentes baseados em objetivos selecionam a melhor ação entre as opções disponíveis para atingir seus objetivos, usando inteligência artificial para tomar decisões. Esse processo, conhecido como "busca e planejamento", consiste em avaliar diferentes ações para determinar a mais eficaz.

Agentes baseados em utilidade

Semelhantes aos agentes baseados em objetivos, os agentes baseados em utilidade fornecem uma medida de utilidade adicional que avalia cenários potenciais com base nos resultados desejados. Eles então escolhem a ação que maximiza o resultado. Essa capacidade permite que eles façam compensações entre diferentes fatores antes de tomar uma decisão. Por exemplo, o objetivo de uma loja de roupas pode ser maximizar os lucros, mas um agente baseado em utilidade também leva em conta a satisfação do cliente.

Definindo a utilidade como um número real (por exemplo, uma escala de 1 a 10 de satisfação do cliente), o agente pode tomar decisões em cenários reais com base na utilidade.

Agentes aprendizes

Os agentes aprendizes possuem um elemento de aprendizado adicional, permitindo que eles melhorem progressivamente e adquiram mais conhecimento sobre seu ambiente ao longo do tempo. Eles aprendem com o feedback sobre suas ações e se adaptam de acordo. Esse processo requer quatro componentes: o elemento de aprendizado (que aprende com a experiência), o crítico (que fornece feedback), o elemento de desempenho (que decide as ações externas) e o gerador de problemas (que mantém um histórico e faz novas sugestões).

A ascensão da inteligência artificial é ilimitada. Com previsões indicando uma taxa de crescimento anual de 33,2% para o setor entre 2020 e 2027 e pesquisas mostrando que 80% dos líderes do varejo esperam que suas empresas adotem a automação inteligente alimentada por IA até 2027, as organizações que não explorarem estratégias de IA correm o risco de ficar para trás. Compreender o papel dos agentes inteligentes é um primeiro passo crucial para apreciar o potencial da IA.