Tất cả các phần mềm tự động thực hiện các tác vụ thông thường khác nhau theo chỉ định của nhà phát triển phần mềm. Vậy, điều gì làm cho các nhân viên AI trở nên đặc biệt?
Quyền tự chủ
Các tác nhân AI hoạt động tự chủ, không có sự can thiệp liên tục của con người. Trong khi phần mềm truyền thống tuân theo các hướng dẫn được mã hóa cứng, các tác nhân AI xác định hành động thích hợp tiếp theo dựa trên dữ liệu trong quá khứ và thực hiện nó mà không cần sự giám sát liên tục của con người.
Ví dụ: đại lý sổ sách kế toán tự động đánh dấu và yêu cầu dữ liệu hóa đơn bị thiếu cho các giao dịch mua.
Hành vi định hướng mục tiêu
Các tác nhân AI được thúc đẩy bởi các mục tiêu. Hành động của họ nhằm mục đích tối đa hóa thành công như được xác định bởi một chức năng tiện ích hoặc chỉ số hiệu suất. Không giống như các chương trình truyền thống chỉ đơn thuần hoàn thành nhiệm vụ, các tác nhân thông minh theo đuổi các mục tiêu và đánh giá hậu quả của hành động của họ liên quan đến các mục tiêu đó.
Ví dụ: hệ thống hậu cần AI tối ưu hóa các tuyến giao hàng để cân bằng tốc độ, chi phí và mức tiêu thụ nhiên liệu đồng thời, từ đó cân bằng nhiều mục tiêu.
Nhận thức
Các tác nhân AI tương tác với môi trường của họ bằng cách thu thập dữ liệu thông qua cảm biến hoặc đầu vào kỹ thuật số. Họ có thể thu thập dữ liệu từ các hệ thống và công cụ bên ngoài thông qua API. Dữ liệu này cho phép họ nhận thức thế giới xung quanh, nhận ra những thay đổi và cập nhật trạng thái bên trong của họ cho phù hợp.
Ví dụ: các đại lý an ninh mạng thu thập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của bên thứ ba để luôn nhận thức được các sự cố bảo mật mới nhất.
Tính hợp lý
Các tác nhân AI là những thực thể hợp lý với khả năng lý luận. Họ kết hợp dữ liệu từ môi trường của họ với kiến thức miền và bối cảnh trong quá khứ để đưa ra quyết định sáng suốt, đạt được hiệu suất và kết quả tối ưu.
Ví dụ: một đại lý robot thu thập dữ liệu cảm biến và chatbot sử dụng truy vấn của khách hàng làm đầu vào. Tác nhân AI áp dụng dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt. Tác tử này sẽ phân tích dữ liệu thu thập được để dự đoán kết quả tốt nhất hỗ trợ các mục tiêu được đã định trước. Tác tử cũng sử dụng kết quả để đề ra hành động nên thực hiện tiếp theo. Ví dụ: xe tự lái điều hướng tránh chướng ngại vật trên đường dựa trên dữ liệu từ nhiều cảm biến.
Chủ động
Các đại lý AI có thể chủ động dựa trên các dự báo và mô hình của các trạng thái trong tương lai. Thay vì chỉ đơn giản là phản ứng với đầu vào, họ dự đoán các sự kiện và chuẩn bị cho phù hợp.
Ví dụ, một nhân viên dịch vụ khách hàng dựa trên AI có thể liên hệ với người dùng có hành vi gợi ý sự thất vọng, cung cấp trợ giúp trước khi yêu cầu hỗ trợ được nộp. Robot kho tự động có thể tự định vị lại để dự đoán các hoạt động lưu lượng truy cập cao sắp tới.
Học tập liên tục
Các tác nhân AI cải thiện theo thời gian bằng cách học hỏi từ các tương tác trong quá khứ. Họ xác định các mô hình, phản hồi và kết quả để tinh chỉnh hành vi và ra quyết định của họ. Điều này phân biệt chúng với các chương trình tĩnh luôn hoạt động theo cùng một cách bất kể đầu vào mới.
Ví dụ, các nhân viên bảo trì dự đoán học hỏi từ các lỗi thiết bị trong quá khứ để dự báo tốt hơn các vấn đề trong tương lai.
Khả năng thích ứng
Các nhân viên AI điều chỉnh chiến lược của họ để đáp ứng với hoàn cảnh mới. Tính linh hoạt này cho phép họ xử lý sự không chắc chắn, các tình huống mới lạ và thông tin không đầy đủ.
Ví dụ, một bot giao dịch chứng khoán điều chỉnh chiến lược của mình trong một sự sụp đổ của thị trường, trong khi một đại lý chơi trò chơi như AlphaZero phát hiện ra các chiến thuật mới thông qua tự chơi, ngay cả khi không có chiến lược trước của con người.
Cộng tác
Các tác nhân AI có thể làm việc với các tác nhân khác hoặc tác nhân con người để đạt được các mục tiêu chung. Họ có khả năng giao tiếp, phối hợp và hợp tác để thực hiện các nhiệm vụ cùng nhau. Hành vi hợp tác của họ thường liên quan đến đàm phán, chia sẻ thông tin, phân bổ nhiệm vụ và thích nghi với hành động của người khác.
Ví dụ, các hệ thống đa tác nhân trong chăm sóc sức khỏe có thể có các đại lý chuyên về các nhiệm vụ cụ thể như chẩn đoán, chăm sóc dự phòng, lên lịch thuốc, v.v., để tự động hóa chăm sóc bệnh nhân toàn diện.
