ما هو بالضبط وكيل الذكاء الاصطناعي؟

من المفترض أن يكون عملاء الذكاء الاصطناعي هم الشيء الكبير التالي في الذكاء الاصطناعي، ولكن لا يوجد تعريف دقيق لما هم عليه. حتى هذه اللحظة، لا يمكن للناس الاتفاق على ما يشكل بالضبط عميل الذكاء الاصطناعي.

في أبسط صوره، أفضل وصف لوكيل الذكاء الاصطناعي هو أنه برنامج مدعوم بالذكاء الاصطناعي يقوم بسلسلة من الوظائف نيابةً عنك والتي ربما قام بها وكيل خدمة عملاء بشري أو موظف موارد بشرية أو موظف مكتب مساعدة تكنولوجيا المعلومات في الماضي، على الرغم من أنه قد يتضمن في النهاية أي شيء مهمة. أنت تطلب منه القيام بأشياء، وهو يفعلها نيابةً عنك، وفي بعض الأحيان يعبر أنظمة متعددة ويذهب إلى ما هو أبعد من مجرد الإجابة على الأسئلة.

يبدو بسيطا بما فيه الكفاية، أليس كذلك؟ ومع ذلك فإن الأمر معقد بسبب الافتقار إلى الوضوح. حتى بين عمالقة التكنولوجيا، لا يوجد إجماع. تنظر إليهم Google كمساعدين يعتمدون على المهام اعتمادًا على الوظيفة: مساعدة في البرمجة للمطورين؛ ومساعدة المسوقين على إنشاء نظام ألوان؛ مساعدة أحد محترفي تكنولوجيا المعلومات في تعقب المشكلة عن طريق الاستعلام عن بيانات السجل.

بالنسبة إلى Asana، قد يتصرف الوكيل كموظف إضافي، حيث يعتني بالمهام المعينة مثل أي زميل عمل جيد. تعتبر شركة Sierra، وهي شركة ناشئة أسسها الرئيس التنفيذي المشارك السابق لشركة Salesforce بريت تايلور والطبيب البيطري في Google كلاي بافور، الوكلاء أدوات لتجربة العملاء، حيث يساعدون الأشخاص على تحقيق إجراءات تتجاوز بكثير روبوتات الدردشة في العام الماضي للمساعدة في حل مجموعات أكثر تعقيدًا من المشكلات.

إن هذا الافتقار إلى تعريف متماسك يترك مجالًا للارتباك حول ما ستفعله هذه الأشياء بالضبط، ولكن بغض النظر عن كيفية تعريفها، فإن الوكلاء يساعدون في إكمال المهام بطريقة آلية مع أقل قدر ممكن من التفاعل البشري.

تقول رودينا سيسيري، المؤسس والشريك الإداري في شركة Glasswing Ventures، إن الوقت لا يزال مبكرًا وقد يكون ذلك هو السبب في عدم وجود اتفاق. “لا يوجد تعريف واحد لماهية “وكيل الذكاء الاصطناعي”. ومع ذلك، فإن وجهة النظر الأكثر شيوعًا هي أن الوكيل هو نظام برمجي ذكي مصمم لإدراك بيئته والتفكير فيها واتخاذ القرارات واتخاذ الإجراءات لتحقيق أهداف محددة بشكل مستقل.

وتقول إنهم يستخدمون عددًا من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحقيق ذلك. “تدمج هذه الأنظمة العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي مثل معالجة اللغة الطبيعية، والتعلم الآلي، ورؤية الكمبيوتر للعمل في المجالات الديناميكية، بشكل مستقل أو جنبًا إلى جنب مع وكلاء آخرين ومستخدمين بشريين.”

يقول آرون ليفي، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Box، إنه بمرور الوقت، عندما يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة، سيكون عملاء الذكاء الاصطناعي قادرين على فعل المزيد نيابة عن البشر، وهناك بالفعل ديناميكيات مؤثرة من شأنها أن تدفع هذا التطور.

“مع وكلاء الذكاء الاصطناعي، هناك مكونات متعددة لدولاب الموازنة ذاتية التعزيز والتي ستعمل على تحسين ما يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحقيقه بشكل كبير على المدى القريب والطويل: سعر/أداء وحدة معالجة الرسومات، وكفاءة النموذج، وجودة النموذج وذكائه، وأطر الذكاء الاصطناعي و “تحسينات البنية التحتية” ، كتب ليفي على LinkedIn مؤخرًا.

هذه نظرة متفائلة للتكنولوجيا التي تفترض أن النمو سيحدث في جميع هذه المجالات، في حين أن هذا ليس بالضرورة أمرا مفروغا منه. أشار رائد الروبوتات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا رودني بروكس في مقابلة أجراها موقع TechCrunch مؤخرًا إلى أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يتعامل مع مشكلات أصعب بكثير من معظم التقنيات، ولن ينمو بالضرورة بنفس الطريقة السريعة التي تنمو بها الرقائق بموجب قانون مور على سبيل المثال.

“عندما يرى الإنسان نظام الذكاء الاصطناعي يقوم بمهمة ما، فإنه يعممها على الفور على أشياء متشابهة ويقوم بتقدير كفاءة نظام الذكاء الاصطناعي؛ وقال بروكس خلال تلك المقابلة: “ليس فقط الأداء، ولكن الكفاءة المتعلقة بذلك”. “وهم عادةً ما يكونون مفرطين في التفاؤل، وذلك لأنهم يستخدمون نموذجًا لأداء الشخص في مهمة ما.”

تكمن المشكلة في صعوبة عبور الأنظمة، ومما يزيد الأمر تعقيدًا حقيقة أن بعض الأنظمة القديمة تفتقر إلى الوصول الأساسي إلى واجهة برمجة التطبيقات (API). وبينما نشهد تحسينات مطردة ألمح إليها ليفي، فإن الحصول على برنامج للوصول إلى أنظمة متعددة أثناء حل المشكلات التي قد يواجهها على طول الطريق قد يكون أكثر صعوبة مما يعتقده الكثيرون.

إذا كان الأمر كذلك، فقد يبالغ الجميع في تقدير ما يجب أن يكون عملاء الذكاء الاصطناعي قادرين على فعله. يرى ديفيد كوشمان، قائد الأبحاث في HFS Research، أن المحصول الحالي من الروبوتات يشبه إلى حد كبير ما تفعله Asana: مساعدون يساعدون البشر على إكمال مهام معينة من أجل تحقيق نوع ما من الأهداف الإستراتيجية التي يحددها المستخدم. ويتمثل التحدي في مساعدة الآلة على التعامل مع حالات الطوارئ بطريقة آلية حقًا، ومن الواضح أننا لم نقترب من ذلك بعد.

وأضاف: “أعتقد أن هذه هي الخطوة التالية”. “إنه المكان الذي يعمل فيه الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل وفعال على نطاق واسع. لذلك، هذا هو المكان الذي يضع فيه البشر المبادئ التوجيهية، وحواجز الحماية، ويطبقون تقنيات متعددة لإخراج الإنسان من الحلقة – عندما يكون كل شيء يدور حول الحفاظ على الإنسان. في قال: “الحلقة مع GenAI”. وقال إن المفتاح هنا هو السماح لعامل الذكاء الاصطناعي بتولي المسؤولية وتطبيق الأتمتة الحقيقية.

يقول جون تورو، الشريك في Madrona Ventures، إن هذا سيتطلب إنشاء بنية تحتية لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهي مجموعة تقنية مصممة خصيصًا لإنشاء الوكلاء (بغض النظر عن تعريفك لهم). في تدوينة حديثة، أوجز تورو أمثلة لعملاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون حاليًا في البرية وكيف يتم بناؤهم اليوم.

من وجهة نظر تورو، فإن الانتشار المتزايد لعملاء الذكاء الاصطناعي – وهو يعترف أيضًا بأن التعريف لا يزال بعيد المنال بعض الشيء – يتطلب حزمة تقنية مثل أي تقنية أخرى. وكتب في المقال: “كل هذا يعني أن على صناعتنا العمل الذي يتعين عليها القيام به لبناء بنية تحتية تدعم عملاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات التي تعتمد عليهم”.

“بمرور الوقت، سيتحسن المنطق تدريجيًا، وستأتي النماذج الرائدة لتوجيه المزيد من سير العمل، وسيرغب المطورون في التركيز على المنتج والبيانات – الأشياء التي تميزهم. إنهم يريدون أن تعمل المنصة الأساسية فقط مع النطاق والأداء والموثوقية.

هناك شيء آخر يجب أخذه في الاعتبار هنا وهو أنه من المحتمل أن يتطلب الأمر نماذج متعددة، بدلاً من ماجستير إدارة أعمال واحد، لجعل الوكلاء يعملون، وهذا منطقي إذا كنت تفكر في هؤلاء الوكلاء كمجموعة من المهام المختلفة. “لا أعتقد في الوقت الحالي أن أي نموذج لغة كبير واحد، على الأقل متاح للجمهور، ونموذج لغة كبير متجانس، قادر على التعامل مع المهام الوكيلة. لا أعتقد أنهم قادرون بعد على القيام بالتفكير متعدد الخطوات الذي من شأنه أن يجعلني متحمسًا لمستقبل الوكالة. وقال فريد هافيماير، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي وأبحاث البرمجيات في شركة Macquarie US Equity Research: “أعتقد أننا نقترب، لكننا لم نصل إلى هذا الحد بعد”.

“أعتقد أن الوكلاء الأكثر فعالية سيكونون على الأرجح عبارة عن مجموعات متعددة من نماذج مختلفة متعددة مع طبقة توجيه ترسل الطلبات أو المطالبات إلى الوكيل والنموذج الأكثر فعالية. وأعتقد أنه سيكون نوعًا ما مثيرًا للاهتمام [automated] المشرف، تفويض نوع من الدور.

في نهاية المطاف، بالنسبة لـ Havemeyer، تعمل الصناعة على تحقيق هذا الهدف المتمثل في عمل الوكلاء بشكل مستقل. قال: “بينما أفكر في مستقبل الوكلاء، أريد أن أرى وآمل أن أرى وكلاء مستقلين حقًا وقادرين على اتخاذ أهداف مجردة ثم التفكير في جميع الخطوات الفردية بينهما بشكل مستقل تمامًا”. تك كرانش.

لكن الحقيقة هي أننا ما زلنا في فترة انتقالية فيما يتعلق بهؤلاء العملاء، ولا نعرف متى سنصل إلى هذه الحالة النهائية التي وصفها هافيماير. في حين أن ما رأيناه حتى الآن يعد خطوة واعدة في الاتجاه الصحيح، إلا أننا لا نزال بحاجة إلى بعض التقدم والاختراقات حتى يتمكن عملاء الذكاء الاصطناعي من العمل كما يتم تصورهم اليوم. ومن المهم أن نفهم أننا لم نصل إلى هذه المرحلة بعد.