jakiro
著者：Onkar Singh、Cointelegraph：Tao Zhu、Bitchain Vision
1。エージェントタイプの人工知能（エージェントAI）詳細な説明
エージェント人工知能とは、ある程度の独立性と意思決定能力を備えた、自分の行動を表すように設計された人工知能を指します。
この種の人工知能は、データを処理したり、コマンドに対応することではありません。
それは、AIに目的意識と、最小限の人間の介入でこれを達成する能力を与えるようなものです。
これにより、通常、実行するには手動入力または事前定義されたルールが必要な従来のAIとは一線を画します。エージェントAIはセルフガイドです。つまり、環境と目標に基づいてリアルタイムで意思決定を行うことができます。
2。エージェントタイプの人工知能の実用的な原則
エージェントAIは、高度な機械学習技術、意思決定アルゴリズム、および連続フィードバックループを組み合わせて機能します。
経験から学び、この知識を使用して将来の行動に影響を与えるロボットと考えてください。通常、次の方法で機能します。
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目標設定：エージェントAIは、初期プログラミングまたは継続的な環境入力に基づいてターゲットを決定します。サプライチェーンの最適化やユーザーエンゲージメントの増加など、特定のタスクを完了するように設定される場合があります。
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決定：次に、データを分析し、アルゴリズムを使用して、目標を達成するために最適なアクションコースを決定します。
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学習と適応：すべてのAIシステムと同様に、プロキシAIは成功と失敗から学びます。戦略を常に調整し、意思決定プロセスを最適化します。
ここで重要なのは、人工知能がリアルタイムの入力に基づいて独自のアクションプランを設定し、従来の人工知能システムよりも自律的なものにすることです。それで、なぜ人々はプロキシAIにとても興奮しているのですか？
三つ、エージェント人工知能の利点
エージェントAIは、効率を向上させ、人的エラーを最小限に抑え、シームレスに拡大し、継続的な最適化を必要とする業界に最適です。
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効率の向上：プロキシAIは継続的な人間の監督を必要としないため、時計を走り回り、常に新しいデータを学び、適応させることができます。
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ヒューマンエラーを減らす：プロキシAIはデータとアルゴリズムに基づいて決定を下すため、人間の判断によって引き起こされる可能性のあるバイアスまたはエラーで発生する可能性は低くなります。
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スケーラビリティ：エージェントAIは、さまざまな業界で膨大な量のデータと複雑なタスクを処理でき、その意思決定プロセスを拡大して、運用上のニーズの増加を満たすことができます。
これらの利点は、継続的な最適化が競争上の優位性を維持するための鍵であるため、ロジスティクス、ヘルスケア、金融、顧客サービスなどの業界で特に魅力的です。
4。エージェントタイプの人工知能アプリケーション
エージェントAIは、自律的で目標主導の意思決定を通じて、ヘルスケア、サプライチェーン、金融、顧客サービスを変革しています。
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健康管理：医学研究では、エージェントベースの人工知能は、患者データを独立して分析し、治療計画を推奨し、創薬の新しい方法を提供することさえできます。
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サプライチェーンの最適化：手動直接介入なしに目標を設定し、ルートを最適化し、在庫管理の決定を下すAIシステムは、グローバルサプライチェーンの効率を改善しました。
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ファイナンス：エージェントAIは、アルゴリズム取引に使用されます。これは、財務目標を設定し、これらの目標を達成するために市場データに基づいてリアルタイムの決定を下すことができます。
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顧客サービス：プロキシAI駆動のチャットボットと仮想アシスタントは、質問に答えるだけでなく、入力を待たずに顧客の問題を解決したり、顧客体験をパーソナライズする決定を下すことができます。
プロキシAIアプリケーションの暗号化固有の例
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暗号通貨取引と債務：エージェントの人工知能は、市場動向を独立して分析し、取引戦略を調整し、手動介入なしに利益農業を最適化することができます。
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詐欺の検出とコンプライアンス：エージェントAIは、違法取引を追跡し、潜在的なマネーロンダリングをマークし、鎖で規制コンプライアンスを実行できます。
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スマートコントラクトセキュリティ：脆弱性を検出し、スマートコントラクトを監査し、疑わしいトランザクションをリアルタイムで特定することにより搾取を防ぎます。
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NFTおよびMetauniverse Asset Management：不可能なトークン（NFT）と仮想資産には、評価、キュレーション、流動性管理が必要です。エージェントAIは、市場動向を評価し、資産の評価を予測し、デジタル資産の最良の売買戦略を推奨できます。
5。エージェント人工知能と自律的な人工知能
エージェントAIは独自の目標を設定および調整しますが、自律AIは事前定義されたパラメーター内で実行されます。これらの2つの用語は、しばしば同じ意味で使用されますが、明らかな違いがあります。
自律的なAIは、人間の介入なしで実行できる人工知能システムを指しますが、通常、人間によって定義された定義されたフレームワークまたは目標内で動作します。それは自動運転車のようなものですが、それが続くパラメーターは事前に決定されます。
一方、エージェントベースのAIは独立して動作するだけでなく、環境から学ぶときに独自の目標を設定および再定義することもできます。自律AIはGPSに続く車のようなものですが、プロキシAIは、リアルタイムのトラフィックデータまたはその他の要因に基づいて最適なルートを決定し、目的地を調整できる車です。
ここに、プロキシと自律AIの違いの要約があります。
6。エージェントタイプの人工知能、人工知能エージェント、および生成人工知能：より強力な人工知能はどれですか？
生成AIは、入力に基づいてコンテンツを作成します。
生成的人工知能の全体的な内容は、テキスト、画像、音楽、ビデオであろうと、創造です。決定を下したり、目標を設定したりしません。
たとえば、ChatGptは生成的な人工知能です。記事、詩、またはコードを書くように頼むと、それはそれを生成しますが、それ自体が書く必要があるものを決定することはありません。
対照的に、AIエージェントは、コマンドに基づいて特定のタスクを達成するように設計されています。クリエイティブな出力を生成する生成AIとは異なり、AIエージェントはアクションに焦点を当てています。情報を再調整し、プロセスの自動化、ユーザー要求の実行です。
SiriとAlexaはAIエージェントの例です。アレクサにアラームを設定したり、曲を演奏したり、ライトをオフにしたりするように依頼すると、効率的に行われます。ただし、明示的にプログラムしない限り、アラームが必要な場合、またはどのプレイリストが気分に合っている場合は自分で決定しません。
エージェント人工知能はさらに一歩進んでいます。生成AIのようなコンテンツを作成したり、AIエージェントのようなコマンドをフォローすることもできるだけでなく、独自の目標を設定し、意思決定を行い、実際のフィードバックに基づいて調整することもできます。
たとえば、AIを搭載した投資ロボットを想像してください。従来のAIエージェントは、指示するときに暗号通貨を購入できますが、エージェントベースのAIは市場を分析し、投資戦略を開発し、人間の介入なしでそのアプローチを調整できます。それは先を考え、過去のパフォーマンスから学び、時間の経過とともにその戦略を改良します。
エージェントAIは、タスクを処理するだけでなく、どのタスクを追求する価値があり、それらを改善する方法を決定する自己主導の起業家と考えてください。これは、AIの自律性の次のレベルです。
これは、生成AI、AIエージェント、およびプロキシAIの目的と自律性の違いの要約です。
しかし、どちらがより強力ですか？
ユースケースに依存します。生成AIは、コンテンツが必要な場合に最良の選択かもしれません。タスクの実行が必要な場合は、AIエージェントが信頼できます。
しかし、あなたが考え、計画し、適応できるAIが必要な場合、プロキシAIがあなたにとって最良の選択かもしれません
実際のブレークスルーは、これらの3つをシステムに組み合わせることです。これは、独自の意思決定を生成、実行、最適化できる人工知能です。これが人工知能開発の方向のようです！
