סוכני AI: הדור הבא של הבינה המלאכותית. סרטון מערוץ היוטיוב © IBM Technology. הערוץ מספק תוכן חינוכי בנושאים הגדולים ביותר בטכנולוגיה. כאן תמצאו מידע בכל הקשור ל- AI, אוטומציה, אבטחת סייבר, מדעי נתונים, DevOps ומחשב קוונטי. המומחים של IBM יעזרו לכם לללמוד על מגמות חדשות, לקבל תובנות ולרכוש מיומנויות. הערוץ פועל בהתאם להנחיות המחשוב החברתי של IBM.

הסרטון הפעם על ההבדל בין בינה מלאכותית יוצרת לסוכן בינה מלאכותית. מרטין קין מסביר כיצד בינה מלאכותית גנרטיבית מניעה יצירת תוכן ויצירת תמונות, בעוד שסוכן בינה מלאכותית משתמש ב-'תואר שני במשפטים' ובחשיבה של 'שרשרת מחשבה' למשימות פרואקטיביות כמו קניות אישיות ותכנון כנסים. גלו את עתיד שיתוף הפעולה החכם בתחום הבינה המלאכותית!

מהי המשמעות הפרקטית של קפיצת המדרגה מ-ChatGPT (AI יוצר) לסוכני AI (AI אוטונומי)? סוכני AI הם הדבר הבא אחרי ה-ChatGPT. כך מערכות אוטונומיות ישנו את העבודה והחיים של כולנו.

עברנו מ-"תגובה" ל-"יוזמה"

כולנו מכירים את ChatGPT ואת הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI) – המערכות שמייצרות טקסט או תמונה על סמך הנחיה בודדת שאתם מספקים. אבל בזמן שאנו מתרגלים ליכולות האלו, העולם הטכנולוגי כבר מתקדם לדבר הגדול הבא –  AI Agents, סוכני AI. מדובר בשינוי פרדיגמה יסודי ממערכת שמגיבה למה שאתם אומרים לה, למערכת שיוזמת ומובילה תהליכים שלמים להשגת המטרה הסופית. מה ההבדל המהותי, ואיך המעבר הזה ישנה את האופן שבו אנו עובדים ומשקיעים?

תרגום הסרטון

ההבדל בין בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) לסוכן בינה מלאכותית (Agentic AI)

אלה שתי גישות נפרדות לבינה מלאכותית. כולנו מכירים את הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI) דברים כמו צ'אטבוטים, מחוללי תמונות וכדומה.

בינה מלאכותית יוצרת – המערכת המגיבה

מערכות GenAI הן באופן יסודי מערכות מגיבות (Reactive). הן מחכות שתעשו משהו, במיוחד שתספקו הנחיה (Prompt) וברגע שאתם מנחים אותן, תפקידן ליצור תוכן כלשהו בהתבסס על מה שסיפקתם.. הן משתמשות בדפוסים שלמדו במהלך האימון שלהן. התוכן שהן יוצרות יכול להיות טקסט, תמונה, קטע קוד או קובץ אודיו. אלה כל הדברים שאנחנו יכולים ליצור באמצעותן.

מכונות מתוחכמות להתאמת דפוסים

הן למדו מתוך מערכי נתונים עצומים את הקשרים הסטטיסטיים בין מילים, פיקסלים וגלי קול. כאשר אתם מספקים הנחיה, הבינה היוצרת, בהתבסס על האימון שלה, מנבאת מה אמור לבוא הלאה. אבל עבודתה מסתיימת ביצירה, היא אינה נוקטת בצעדים נוספים ללא קלט מכם.

סוכן בינה מלאכותית  (Agentic AI)

סוכני בינה מלאכותית לעומת זאת הן מערכות יוזמות (Proactive) שאינן מגיבות. בדומה לבינה היוצרת הן מתחילות לעתים קרובות עם הנחיית משתמש, זאת משמשת אותן לרדוף אחר מטרות באמצעות סדרת פעולות.

מערכת סוכנת למעשה עוברת מחזור חיים קטן:

קליטה וזיהוי – קולטת את הסביבה שלה

קבלת החלטה – מחליטה על הפעולה שיש לנקוט.

ביצוע – מבצעת את הפעולה הזו.

למידה – לומדת מהתוצאה.

חזרה למחזור – התהליך ממשיך במעגל, כל זאת עם התערבות אנושית מינימלית.

(LLMs) Large language models

שתי גישות הבינה המלאכותית הללו חולקות לרוב בסיס משותף: מודלי שפה גדולים. מודלי LLMs משמשים כעמוד השדרה של צ'אטבוטים. הם גם מספקים את מנוע ההיגיון שמניע מערכות סוכנות. לסוגים אחרים של יצירה כמו תמונות ואודיו משתמשים לרוב במודלי דיפוזיה.

יישומים בעולם האמיתי: יצירה מול ניהול

GenAI קורא המחשבות היצירתי

יוצר תוכן ביוטיוב עשוי להשתמש במערכת GenAI כדי לסקור תסריטים, להציע רעיונות לתמונות ממוזערות ואפילו ליצור מוזיקת רקע. אבל בכל שלב יש אדם, יוצר אנושי, שמסתכל על התוכן שנוצר. הוא סוקר, בודק שזה מה שהוא רוצה, וככל הנראה מזקק את התוצאות.

הבינה המלאכותית יוצרת אפשרויות אבל האדם הוא האוצר והמנהל

 Agentic AI – הסייען האוטונומי

סוכן בינה מלאכותית משגשג בתרחישים המורכבים מתהליכים מרובי שלבים הדורשים ניהול שוטף

חשבו על סוכן קניות אישי:

בהינתן מוצר לרכישה כקלט, הוא מחפש באופן פעיל זמינות בפלטפורמות שונות.

מנטר תנודות מחירים.

הוא עשוי לנהל את תהליך התשלום ואפילו לתאם את המשלוח.

עושה זאת  במידה רבה בעצמו ומחפש קלט מכם רק כשהוא נחוץ.

מנגנון הפעולה: היגיון "שרשרת מחשבה"

איך סוכן AI מבצע את זה? מודלי ה- LLMs שנמצאים מאחורי GenAI יכולים גם לספק יכולות היגיון לסוכנים. כאן אנחנו משתמשים ביכולת של  GenAI "לחשוב". כלומר, לחשוב על בעיות, לזה קוראים – "Chain-of-thought reasoning", "היגיון שרשרת מחשבה". זהו תהליך שבו הסוכן מפרק משימה מורכבת לשלבים לוגיים קטנים יותר, בדומה לאופן שבו בני אדם מתמודדים עם בעיות קשות.

סוכן שמתכנן כנס מורכב ישתמש ב- GenAI כדי ליצור דיאלוג פנימי שיכול להיראות כך:

"ראשית, עלי להבין את דרישות הכנס – גודל, משך, תקציב".

"לאחר מכן, עלי לחקור מקומות זמינים התואמים את הפרמטרים הללו".

"עלי לבדוק את זמינות המקומות העונים על הדרישות".

הסוכן למעשה "מדבר עם עצמו" כדי לחקור את מרחב הבעיה לפני שהוא נוקט בפעולה. GenAI הוא המנוע הקוגניטיבי שמניע את קבלת ההחלטות של הסוכן.

שיתוף פעולה חכם

במבט קדימה, מערכות הבינה המלאכותית החזקות ביותר ככל הנראה לא יהיו יוצרות גרידא או סוכנות גרידא. הן יהיו משתפות פעולה אינטליגנטיות. המערכות יבינו מתי לחקור באמצעות יצירה (Generation) ומתי להתחייב לפעולה באמצעות פעילות סוכן (Agentic Action).