Il machine learning (ML) costituisce la spina dorsale dei vari tipi di apprendimento degli agenti AI. Consente agli agenti di identificare modelli, fare previsioni e migliorare le prestazioni in base ai dati.
Le tre principali tecniche di machine learning utilizzate negli agenti AI sono l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato e l'apprendimento per rinforzo. Più specificamente, si tratta di tecniche di deep learning che utilizzano reti neurali complesse con molti livelli per elaborare grandi quantità di dati e apprendere modelli intricati.
Apprendimento supervisionato
L'apprendimento supervisionato prevede l'addestramento di algoritmi di machine learning su set di dati etichettati, in cui ogni input corrisponde a un output noto. L'agente utilizza queste informazioni per creare modelli predittivi.
Ad esempio, i chatbot AI possono essere addestrati sulle conversazioni del servizio clienti e sulle relative risoluzioni per fornire risposte previste. Questo approccio è ampiamente applicato nel riconoscimento delle immagini, nell'elaborazione della sintesi vocale e nella diagnostica medica.
L'apprendimento per trasferimento consente agli agenti AI di utilizzare le conoscenze acquisite da un'attività e applicarle a un'altra. Ad esempio, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) addestrato su un set di dati generale può essere ottimizzato per un dominio specifico, come l'elaborazione di testi legali o medici.
Apprendimento non supervisionato
Al contrario, l'apprendimento non supervisionato consente agli agenti AI di eseguire l'analisi dei dati su dati non etichettati per trovare modelli e strutture senza la supervisione umana.
Questo metodo è utile in attività come il clustering del comportamento dei clienti per migliorare le strategie di marketing, il rilevamento di anomalie nella cybersecurity e i sistemi di raccomandazione come quelli utilizzati dai servizi di streaming.
L'apprendimento auto-supervisionato utilizza l'apprendimento non supervisionato per attività che richiedono solitamente un apprendimento supervisionato. Anziché affidarsi a set di dati etichettati per i segnali di supervisione, i modelli AI auto-supervisionati generano etichette implicite dai dati non strutturati.
L'apprendimento auto-supervisionato è utile in campi come la computer vision e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che richiedono grandi quantità di dati di addestramento etichettati.
Apprendimento per rinforzo
L'apprendimento per rinforzo è un processo di machine learning che si concentra sui workflow decisionali negli agenti autonomi. Affronta i processi decisionali sequenziali in ambienti incerti.
A differenza dell'apprendimento supervisionato, l'apprendimento per rinforzo non utilizza esempi etichettati di comportamento corretto o scorretto. Tuttavia, l'apprendimento per rinforzo differisce anche dall'apprendimento non supervisionato in quanto l'apprendimento per rinforzo impara attraverso tentativi ed errori e funzioni di ricompensa, anziché estrarre informazioni da schemi nascosti.
L'apprendimento per rinforzo si distingue anche dall'apprendimento auto-supervisionato perché non produce pseudo etichette o misure rispetto a una verità fondamentale: non è un metodo di classificazione ma un apprendimento dall'azione.
Gli agenti AI che utilizzano l'apprendimento per rinforzo operano attraverso un processo di prova ed errore, in cui intraprendono azioni all'interno di un ambiente, osservano i risultati e adattano le loro strategie di conseguenza. Il processo di apprendimento prevede la definizione di una politica che associ gli stati alle azioni, ottimizzando i premi cumulativi a lungo termine anziché i guadagni immediati.
Nel tempo, l'agente affina le sue capacità decisionali attraverso interazioni ripetute, migliorando gradualmente la sua capacità di svolgere compiti complessi in modo efficace. Questo approccio è utile in ambienti dinamici in cui le regole predefinite potrebbero non essere sufficienti per prestazioni ottimali.
I veicoli autonomi utilizzano l'apprendimento per rinforzo per imparare comportamenti di guida ottimali. Attraverso tentativi ed errori, l'AI migliora la sua capacità di navigare le strade, evitare gli ostacoli e prendere decisioni di guida in tempo reale. I chatbot basati sull'AI migliorano le loro capacità di conversazione imparando dalle interazioni degli utenti e ottimizzando le risposte per migliorare il coinvolgimento.
Apprendimento continuo
L'apprendimento continuo negli agenti AI si riferisce alla capacità di un sistema di intelligenza artificiale di apprendere e adattarsi nel tempo, incorporando nuovi dati ed esperienze senza dimenticare le conoscenze precedenti.
A differenza del machine learning, che in genere prevede la formazione su un dataset, l'apprendimento continuo consente all'AI di aggiornare continuamente i suoi modelli man mano che incontra nuove informazioni o cambiamenti nel suo ambiente. Ciò consente all'agente di migliorare le proprie prestazioni in tempo reale, adattandosi a nuovi modelli, situazioni in evoluzione e condizioni dinamiche.
L'apprendimento continuo è importante nelle applicazioni del mondo reale in cui i dati cambiano costantemente e l'AI deve rimanere aggiornata con nuovi input per rimanere efficace. Aiuta a prevenire la "dimenticanza catastrofica", in cui il modello dimentica le vecchie conoscenze durante l'apprendimento di nuove informazioni e aiuta a garantire che il sistema sia in grado di gestire una serie di attività e sfide in continua evoluzione.
Apprendimento e collaborazione multiagente
Uno dei benefici degli agenti AI è che possono lavorare insieme. Nelle architetture multiagente, gli agenti AI imparano attraverso la collaborazione e la concorrenza. Nell'apprendimento cooperativo, gli agenti condividono le conoscenze per raggiungere un obiettivo comune, come si vede nella robotica a sciame.
Tuttavia, l'apprendimento competitivo si verifica quando gli agenti perfezionano le proprie strategie competendo in contesti con avversari, come l'AI nel trading finanziario.
Immagina una rete di agenti AI che lavorano per migliorare l'assistenza ai pazienti, semplificare i workflow, promuovere il rispetto di considerazioni etiche e ottimizzare l'allocazione delle risorse in una rete ospedaliera.
In questi framework multiagente, a volte un agente di apprendimento più avanzato dotato di AI generativa (gen AI) supervisiona agenti con riflessi semplici o basati su obiettivi. In questo caso d'uso, ogni agente potrebbe rappresentare un ruolo o un compito diverso all'interno del sistema sanitario e collaborerebbe e condividerebbe informazioni per migliorare gli esiti dei pazienti e l'efficienza operativa.