Tipi di agenti AI

L'intelligenza artificiale (AI) ha trasformato il modo in cui le macchine interagiscono con il mondo, consentendo loro di percepire, ragionare e agire in modo intelligente. Al centro di molti sistemi di intelligenza artificiale ci sono agenti intelligenti, entità autonome che prendono decisioni ed eseguono attività in base al loro ambiente.

Questi agenti possono variare da semplici sistemi basati su regole a sistemi di apprendimento avanzati basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che si adattano e migliorano nel tempo.

Gli agenti AI sono classificati in base al loro livello di intelligenza, ai processi decisionali e al modo in cui interagiscono con l'ambiente circostante per raggiungere i risultati desiderati. Alcuni agenti operano esclusivamente secondo regole predefinite, mentre altri utilizzano algoritmi di apprendimento per perfezionare il proprio comportamento.

Esistono cinque tipi principali di agenti AI: agenti con riflessi semplici, agenti con riflessi basati su modelli, agenti basati su obiettivi, agenti basati sull'utilità e agenti di apprendimento. Ogni tipo ha punti di forza e applicazioni distinti, che vanno dai sistemi automatizzati di base ai modelli AI altamente adattabili.

Tutti e cinque i tipi possono essere distribuiti insieme come parte di un sistema multiagente, in cui ogni agente è specializzato nella gestione della parte del compito per la quale è più adatto.

Un agente con riflessi semplici è il tipo più elementare di agente AI, progettato per funzionare in base a risposte dirette alle condizioni ambientali. Questi agenti seguono regole predefinite, note come regole di condizionamento, per prendere decisioni senza considerare le esperienze passate o le conseguenze future.

Gli agenti con riflessi applicano le percezioni attuali dell'ambiente attraverso i sensori e agiscono in base a un insieme fisso di regole.

Ad esempio, un termostato è un agente con riflessi semplici che accende il riscaldamento se la temperatura scende sotto una certa soglia e lo spegne quando viene raggiunta la temperatura desiderata. Allo stesso modo, un sistema semaforico automatico cambia i segnali in base agli input dei sensori del traffico, senza ricordare gli stati passati.

Gli agenti con riflessi semplici sono efficaci in ambienti strutturati e prevedibili dove le regole sono ben definite. Tuttavia, incontrano difficoltà in scenari dinamici o complessi che richiedono memoria, apprendimento o pianificazione a lungo termine.

Poiché non memorizzano le informazioni precedenti, possono ripetere gli stessi errori se le regole predefinite non sono sufficienti per gestire nuove situazioni.

Un agente con riflessi basati su modelli è una versione più avanzata dell'agente con riflessi semplici. Sebbene si basi ancora su regole condizione-azione per prendere decisioni, incorpora anche un modello interno del mondo. Questo modello aiuta l'agente a tenere traccia dello stato attuale dell'ambiente e a comprendere come le interazioni passate possano averlo influenzato, consentendogli di prendere decisioni più informate.

A differenza degli agenti con riflessi semplici, che rispondono esclusivamente agli input sensoriali attuali, gli agenti con riflessi basati su modelli utilizzano il proprio modello interno per ragionare sulle dinamiche dell'ambiente e prendere decisioni di conseguenza.

Ad esempio, un robot che si sposta in una stanza potrebbe non solo reagire agli ostacoli sul suo percorso immediato, ma anche considerare i suoi movimenti precedenti e la posizione degli ostacoli che ha già superato.

Questa capacità di tracciare gli stati passati consente agli agenti con riflessi basati su modelli di funzionare in modo più efficace in ambienti parzialmente osservabili. Possono gestire situazioni in cui il contesto deve essere ricordato e utilizzato per decisioni future, rendendoli più adattabili rispetto agli agenti più semplici.

Tuttavia, anche se gli agenti basati su modelli migliorano la flessibilità, mancano ancora delle funzionalità avanzate di ragionamento o di apprendimento necessarie per problemi realmente complessi in ambienti dinamici.

Un agente con riflessi basati su obiettivi estende le funzionalità di un agente con riflessi semplici incorporando un approccio proattivo e orientato agli obiettivi alla risoluzione dei problemi.

A differenza degli agenti con riflessi che reagiscono agli stimoli ambientali con regole predefinite, gli agenti basati su obiettivi considerano i loro obiettivi finali e usano la pianificazione e il ragionamento per scegliere azioni che li avvicinino al loro obiettivo.

Questi agenti operano fissando un obiettivo specifico, che guida le loro azioni. Valutano diverse azioni possibili e selezionano quella che più probabilmente li aiuterà a raggiungere tale obiettivo.

Ad esempio, un robot progettato per spostarsi in un edificio potrebbe avere l'obiettivo di raggiungere una stanza specifica. Piuttosto che reagire solo agli ostacoli immediati, pianifica un percorso che riduca al minimo le deviazioni ed eviti gli ostacoli noti, sulla base di una valutazione logica delle scelte disponibili.

La capacità di ragionamento degli agenti basati su obiettivi consente loro di agire con maggiore lungimiranza rispetto agli agenti riflessi più semplici. Esamina gli scenari futuri e il loro potenziale impatto sul raggiungimento dell'obiettivo.

Tuttavia, gli agenti basati su obiettivi possono ancora avere una complessità relativamente limitata rispetto ai tipi più avanzati, poiché spesso si affidano a strategie pre-programmate o alberi decisionali per la valutazione degli obiettivi.

Gli agenti con riflessi basati su obiettivi sono ampiamente utilizzati nella robotica, nei veicoli autonomi e nei sistemi di simulazione complessi in cui è fondamentale raggiungere un obiettivo chiaro, ma sono necessarie anche l'adattabilità in tempo reale e la capacità decisionale.

Un agente riflesso basato sull'utilità va oltre il semplice raggiungimento degli obiettivi utilizzando una funzione di utilità per valutare e selezionare le azioni che massimizzano il beneficio complessivo.

Mentre gli agenti basati su obiettivi scelgono le azioni in base al raggiungimento di un obiettivo specifico, gli agenti basati sull'utilità considerano una serie di possibili risultati e assegnano un valore di utilità a ciascuno, il che li aiuta a determinare la linea d'azione più ottimale. Ciò consente un processo decisionale più sfumato, in particolare nelle situazioni in cui sono coinvolti più obiettivi o compromessi.

Ad esempio, un'auto a guida autonoma potrebbe dover scegliere tra velocità, risparmio di carburante e sicurezza durante la navigazione su un percorso. Invece di mirare solo a raggiungere la destinazione, valuta ogni opzione in base alle funzioni di utilità, come ridurre al minimo i tempi di viaggio, massimizzare il risparmio di carburante o garantire la sicurezza dei passeggeri. L'agente seleziona l'azione con il punteggio di utilità complessivo più alto.

Una società di e-commerce potrebbe impiegare un agente basato sull'utilità per ottimizzare i prezzi e consigliare i prodotti. L'agente valuta varie opzioni, come la cronologia delle vendite, le preferenze dei clienti e i livelli di inventario per prendere decisioni informate su come assegnare il prezzo agli articoli in modo dinamico.

Gli agenti con riflessi basati sull'utilità sono efficaci in ambienti dinamici e complessi, in cui semplici decisioni binarie basate sugli obiettivi potrebbero non essere sufficienti. Aiutano a bilanciare obiettivi concorrenti e ad adattarsi alle mutevoli condizioni, garantendo un comportamento più intelligente e flessibile.

Tuttavia, creare funzioni di utilità accurate e affidabili può essere difficile, in quanto richiede un'attenta considerazione di molteplici fattori e del loro impatto sui risultati decisionali.

Un agente di apprendimento migliora le sue prestazioni nel tempo adattandosi a nuove esperienze e dati. A differenza di altri agenti AI, che si basano su regole o modelli predefiniti, gli agenti di apprendimento aggiornano continuamente il loro comportamento in base al feedback dall'ambiente. Questo consente loro di migliorare il processo-decisionale e di ottenere risultati migliori in situazioni dinamiche e incerte.

Gli agenti di apprendimento sono in genere costituiti da 4 componenti principali:

1. Elemento di prestazioni: prende decisioni secondo una base di conoscenza.

2. Elemento di apprendimento: regola e migliora le conoscenze dell'agente in base al feedback e all'esperienza.

3. Critico: valuta le azioni dell'agente e fornisce un feedback, spesso sotto forma di ricompensa o penalità.

4. Generatore di problemi: suggerisce azioni esplorative per aiutare l'agente a scoprire nuove strategie e migliorare il suo apprendimento.

Ad esempio, nell'apprendimento per rinforzo, un agente potrebbe esplorare diverse strategie, ricevendo ricompense per le azioni corrette e penalità per quelle errate. Col tempo, impara quali azioni massimizzano la ricompensa e affina il suo approccio.

Gli agenti di apprendimento sono estremamente flessibili e capaci di gestire ambienti complessi e in continua evoluzione. Sono utili in applicazioni come la guida autonoma, la robotica e gli assistenti virtuali che assistono gli agenti umani nell'assistenza clienti.

La capacità di apprendere dalle interazioni rende gli agenti di apprendimento preziosi per applicazioni in campi come i chatbot persistenti e i social media, dove l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) analizza il comportamento degli utenti per prevedere e ottimizzare le raccomandazioni di contenuti.

Man mano che i sistemi AI diventano più complessi, emerge l'esigenza di agenti gerarchici. Questi agenti sono progettati per suddividere i problemi complessi in sottocompiti più piccoli e gestibili, rendendo più facile la gestione di problemi complessi negli scenari del mondo reale. Gli agenti di livello superiore si concentrano su obiettivi generali, mentre gli agenti di livello inferiore gestiscono compiti più specifici.

Un'orchestrazione AI che integra i diversi tipi di agenti AI può creare un sistema multiagente altamente intelligente e adattivo in grado di gestire attività complesse in più domini.

Un sistema simile può funzionare in tempo reale, rispondendo ad ambienti dinamici e migliorando continuamente le sue prestazioni in base alle esperienze passate.

Ad esempio, in una fabbrica intelligente, un sistema di gestione intelligente potrebbe coinvolgere agenti autonomi riflessivi che gestiscono l'automazione di base rispondendo agli input dei sensori con regole predefinite. Questi agenti aiutano a garantire che i macchinari reagiscano istantaneamente ai cambiamenti ambientali, come lo spegnimento di un nastro trasportatore se viene rilevato un rischio per la sicurezza.

Contemporaneamente, gli agenti con riflessi basati su modelli mantengono un modello interno del mondo, tracciando lo stato interno delle macchine e regolando le loro operazioni in base alle interazioni passate, ad esempio riconoscendo l'esigenza di effettuare la manutenzione prima che si verifichi un guasto.

A un livello superiore, gli agenti basati su obiettivi determinano gli obiettivi specifici della fabbrica, come l'ottimizzazione dei programmi di produzione o la riduzione degli sprechi. Questi agenti valutano le possibili azioni per determinare il modo più efficace per raggiungere i loro obiettivi.

Gli agenti basati sull'utilità perfezionano ulteriormente questo processo prendendo in considerazione fattori multipli, come il consumo energetico, l'efficienza dei costi e la velocità di produzione, selezionando azioni che massimizzano l'utilità prevista.

Infine, gli agenti di apprendimento migliorano continuamente le operazioni di fabbrica attraverso l'apprendimento per rinforzo e il machine learning (ML). Analizzano i modelli di dati, adattano i workflow e suggeriscono strategie innovative per ottimizzare l'efficienza della produzione.

Integrando tutti e 5 i tipi di agenti AI, questa orchestrazione alimentata dall'AI migliora i processi decisionali, semplifica l'allocazione delle risorse e riduce al minimo l'intervento umano, portando a un sistema industriale più intelligente e autonomo.

Con la continua evoluzione dell'agentic AI, i progressi nell'AI generativa (gen AI) miglioreranno le funzionalità degli agenti AI in vari settori. I sistemi di intelligenza artificiale stanno diventando sempre più abili nella gestione di casi d'uso complessi e nel migliorare le esperienze dei clienti.

Che si tratti di e-commerce, sanità o robotica, gli agenti AI ottimizzano i workflow, automatizzano i processi e consentono alle organizzazioni di risolvere i problemi in modo più rapido ed efficiente.