自律型AIエージェントについて知る必要性
Need to know about autonomous AI agents.
まずは当たり前のことから始めましょう – AIです。人間が通常行うタスクを、データや機械学習などを使ってコンピュータが実行する能力を指します。AIを使用すると、コンテンツの作成や質問への回答、リアルなアートの生成などが可能です。
しかし、これらの多くのAIシステムでは、何をすべきか指示する必要があります。しかし、指示を考え出す必要がなく、AIシステムが本質的に自分自身で考えることができるようにしたい場合はどうでしょうか？
それでは、自律型AIエージェントを使用することができます。
自律型AIエージェントとは何ですか？
自律エージェントはAIによって動力を得ており、目的が与えられると、自分自身でタスクを作成、優先順位付け、完了することができます。これは、各反復でアクションを生成するループで実行される自己指示によって実現されます。
自律型AIエージェントを使用して、ソーシャルメディアアカウントを管理したり、仕事のタスクリストを作成したり、本を書いたりすることができます。現在、最も注目されており、人々はこれについてもっと知りたいと考えています。成長速度が速く、もっと多くの自律型AIエージェントがリリースされることを期待する必要があります。
信じられないようですが、1つの目的を与えるだけで、自律型AIエージェントが残りを行うことができます。別の従業員、チームメイト、または友人です。
AutoGPTやBabyAGIなどの自律型AIエージェントが既に存在しています。
これは、コンピュータプログラムが人間と同じ能力であらゆる知的タスクを実行できる人工一般知能（AGI）の始まりでしょうか？
自律型AIエージェントは何ができますか？
目的が与えられれば、自律型AIエージェントは以下のようなデジタルタスクを完了できます。
- コンテンツ作成
- 個人アシスタント
- 個人財務管理
- 研究とデータ分析
- 大規模言語モデル（LLM）ツールの使用（GPTなど）
- ウェブのアクセス
- その他
自律型AIエージェントはどのように動作しますか？
自律型AIエージェントはますます人気が高まっており、多くの人々がこれらのAIエージェントがどのように構築されているかを理解するために興味を持っています。成功した自律型AIエージェントに必要な主要な要素は何でしょうか？
知識
AIシステムの知識ベースは非常に重要です。彼らはトレーニングデータのゴールドスタンダードの知識だけでなく、様々なソースからデータを収集し解釈できる必要があります。
メモリ
私たち人間と同じように、リソースについて学び、学習することは良いことですが、それを覚えることができますか？自律型AIエージェントは、新しいデータについて学習するだけでなく、過去の経験を記憶する能力も必要です。
学習
知識とメモリを持っているとしても、本当に必要なことを学んでいるでしょうか？
自律型AIエージェントは、強化学習といった技術を使用します。強化学習とは、モデルのトレーニングとその能力を最大化するための一連の決定を行う機械学習の一種です。強化学習を使用することで、フィードバックを提供し、戦略を改善し、試行錯誤を通じて成功した出力を生成することによって、モデルを改善することができます。
自律型AIエージェントの学習を改善する別の方法は、他のシステムやユーザーとコミュニケーションを取り、情報交換や協力を提供することです。データベースなどの外部ソースを参照することで、自律型AIエージェントが意思決定プロセスで役立つ知識リソースを提供することで、学習プロセスを向上させることもできます。
意思決定
良い知識ベースとメモリがあると、意思決定プロセスが支援されます。自律型AIエージェントの場合、意思決定には、システムがデータを分析し、記憶をたどり、さまざまなオプションを比較して、ユーザーの目標に最も適したアクションを選択する必要があります。
考慮すべき別の要素は、詳細なアクションプランを開発するように自律型AIエージェントが促される可能性があることです。このアクションプランは、意思決定プロセスを実行する前に必要な計画であり、重要です。
自律型AIエージェントの枠組みをより理解するために、以下の画像を分解してみましょう。
上記のシステムイメージは、無限ループで実行される6つのステップに分割されます：
- ユーザーが目的/タスクを提供します。
- それはタスクキューに移動し、’ 実行エージェント ‘に移動して’ メモリ ‘に保存されます。目的/タスクは現在、メモリに保存されています。
- 目的/タスクは、送信先の ‘ 実行エージェント ‘に送信される前にコンテキスト（過去の経験と知識ベースを呼び出し）を追加し、タスク結果を ‘ タスク作成エージェント ‘に送信します。
- タスクは現在、’ タスクキュー ‘に作成され、追加されます。
- タスクは、他のタスクの中で優先順位を付けるために ‘ タスク優先順位エージェント ‘を経由する必要があります。
- 最後のステップは、’ タスク優先順位エージェント ‘フェーズ中にタスクリストをクリーンアップするエージェントです。
自律エージェントの重要性
数ヶ月前、ChatGPTがリリースされ、多くの人々がそれに取り組んでいるのを見ています。企業はそれを採用し、それをオペレーションに統合する新しい方法を見つけようとしています。開発者はプラグインで狂っています。これは、AIシステムがエコシステムの重要な部分になりつつあることを示しています。
一部の人々にとっては、これは一時的なもののように思えるかもしれません。しかし、テクノロジー分野は高い投資を受けて急速に成長しており、その勢いを維持するために進歩と実装が進んでいます。人工知能を私たちの日常生活に導入することの進展と実装は、私たちが思っているよりもはるかに近くにあります。
私たちは、自律AIエージェントが生産性とオペレーションを改善する可能性がある、高速なデジタルランドスケープに生きています。これにより、企業はより効率的に運営できるようになり、競争力を維持できます。
自律AIエージェントは人間とは違います。彼らは睡眠や昼食休憩などが必要ありません。彼らは24時間365日プログラムを実行して、効果的な生産、より速い結果、および現在の従業員の煩雑なタスクのワークロードを軽減することができます。
企業は労働コストの削減、従業員と効率的な戦略の両方で生産性の向上を見るようになるでしょう。ただし、自律AIエージェントの増加により、製造などの重要な繰り返しタスクを含む産業では、職場の変位が生じることが理解されています。
創造性、高度な問題解決、革新的な思考を必要とする仕事が需要増加するのを自然に見ることができます。また、データ分析、データ倫理、およびAIシステム監視などの役割が必要になり、AIベースのシステムを監視する必要があります。
まとめ
自律AIエージェントが組織に採用されるかどうかではなく、それが起こっているという問題ではありません。それは完全に効果がある時期を理解することです。
では、あなたは何をしていますか？
- 他の人が雇用できる自律エージェントの作成を検討していますか？
- または、生産性と個人的な生活を改善するために自律エージェントを雇用していますか？
私は、自律AIエージェントから期待されることと、彼らが私たちの未来を形作る方法について、あなたに何かを教えたことを望みます。自律AIエージェントに関する興味深いニュースを発見した場合は、以下にコメントを投稿してください！
Nisha Aryaは、データサイエンティスト、フリーランス技術ライター、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特に、データサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論ベースのデータサイエンスの知識を提供することに興味を持っています。彼女はまた、人工知能が/人間の寿命の長さにどのように役立つかを探求したいと考えています。ガイドを支援しながら、彼女のテックナレッジとライティングスキルを広げることを望む熱心な学習者です。
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