Yapay Zeka Aracıları Nedir?

Yapay zeka (AI) aracısı, çevresiyle etkileşime girebilen, veri toplayabilen ve önceden belirlenmiş hedefleri karşılayan kendi kendine yönlendirilmiş görevleri gerçekleştirmek için bu verileri kullanabilen bir yazılım programıdır. İnsanlar hedefler belirler ancak bağımsız olarak bu hedeflere ulaşmak için gerçekleştirmesi gereken en iyi eylemleri bir yapay zeka aracısı seçer. Örneğin, müşteri sorgularını çözmek isteyen bir iletişim merkezi AI temsilcisini düşünün. Aracı, müşteriye otomatik olarak farklı sorular soracak, dahili belgelerdeki bilgileri tarayacak ve bir çözüm sunarak yanıt verecektir. Müşteri yanıtlarına dayanarak soruyu kendi başına çözüp çözemeyeceğini, çözemeyecekse bir insana iletmesi gerekip gerekmediğini belirler.

Birden fazla AI aracısı, karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmek için işbirliği yapabilir ve ajantik yapay zeka sistem lerinde de kullanılabilir. Birbirleriyle veri alışverişinde bulunurlar ve tüm sistemin ortak hedeflere ulaşmak için birlikte çalışmasına izin verirler. Bireysel AI temsilcileri, belirli alt görevleri doğrulukla gerçekleştirmek için uzmanlaşabilir. Bir orkestratör ajanı, daha büyük, daha karmaşık görevleri tamamlamak için farklı uzman temsilcilerin faaliyetlerini koordine eder.

Yapay zeka (AI) nedir hakkında daha fazla bilgi edinin

Tüm yazılımlar, yazılım geliştiricisi tarafından belirtildiği gibi çeşitli rutin görevleri özerk olarak gerçekleştirir. Peki, AI ajanlarını özel kılan nedir?

Özerklik

AI ajanları, sürekli insan müdahalesi olmadan özerk olarak hareket eder. Geleneksel yazılımlar sabit kodlanmış talimatları izlerken, yapay zeka temsilcileri geçmiş verilere dayanarak bir sonraki uygun eylemi belirler ve sürekli insan gözetimi olmadan yürütür.

Örneğin, bir defter tutma temsilcisi satın alımlar için eksik fatura verilerini otomatik olarak işaretler ve ister.

Hedef odaklı davranış

Yapay zeka ajanları hedefler tarafından yönlendirilir. Eylemleri, bir fayda işlevi veya performans metriği tarafından tanımlandığı gibi başarıyı en üst düzeye çıkarmayı amaçlar. Sadece görevleri tamamlayan geleneksel programların aksine, akıllı ajanlar hedefleri takip eder ve eylemlerinin sonuçlarını bu hedeflerle ilgili olarak değerlendirir.

Örneğin, bir AI lojistik sistemi, hız, maliyet ve yakıt tüketimini aynı anda dengelemek için teslimat rotalarını optimize eder ve böylece birden fazla hedefi dengeler.

Algı

Yapay zeka ajanları, sensörler veya dijital girişler aracılığıyla veri toplayarak çevreleriyle etkileşime girer. APIS aracılığıyla harici sistemlerden ve araçlardan veri toplayabilirler. Bu veriler, çevrelerindeki dünyayı algılamalarına, değişiklikleri tanımalarına ve iç durumlarını buna göre güncellemelerine olanak tanır.

Örneğin, siber güvenlik temsilcileri, en son güvenlik olaylarından haberdar olmak için üçüncü taraf veritabanlarından veri toplar.

Akılcılık

AI ajanları, akıl yürütme yeteneklerine sahip rasyonel varlıklardır. Bilinçli kararlar vermek, optimum performans ve sonuçlar elde etmek için çevrelerinden gelen verileri alan bilgisi ve geçmiş bağlamla birleştirirler.

Örneğin, bir robotik ajan sensör verilerini toplar ve bir sohbet robotu müşteri sorgularını girdi olarak kullanır. AI temsilcisi, bilinçli bir karar vermek için verileri uygular. Önceden belirlenmiş hedefleri destekleyen en iyi sonuçları tahmin etmek için toplanan verileri analiz eder. Aracı ayrıca, yapması gereken bir sonraki eylemi formüle etmek için sonuçları kullanır. Örneğin sürücüsüz otomobiller, birden fazla sensörden gelen verilere dayanarak yoldaki engellerin etrafından dolanır.

Proaktivite

Yapay zeka ajanları, gelecekteki devletlerin tahminlerine ve modellerine dayanarak inisiyatif alabilir. Sadece girdilere tepki vermek yerine, olayları öngörür ve buna göre hazırlanırlar.

Örneğin, yapay zeka tabanlı bir müşteri hizmetleri temsilcisi, davranışları hayal kırıklığına işaret eden bir kullanıcıya ulaşabilir ve bir destek bileti sunulmadan önce yardım sunabilir. Otonom depo robotları, yaklaşan yüksek trafikli operasyonlar beklentisiyle kendilerini yeniden konumlandırabilir.

Sürekli öğrenme

Yapay zeka ajanları geçmiş etkileşimlerden öğrenerek zamanla gelişir. Davranışlarını ve karar vermelerini iyileştirmek için kalıpları, geri bildirimleri ve sonuçları belirlerler. Bu, onları yeni girdilerden bağımsız olarak her zaman aynı şekilde davranan statik programlardan ayırır.

Örneğin, tahmine dayalı bakım temsilcileri gelecekteki sorunları daha iyi tahmin etmek için geçmiş ekipman arızalarından ders alır.

Uyarlanabilirlik

Yapay zeka ajanları stratejilerini yeni koşullara yanıt olarak ayarlar. Bu esneklik, belirsizliği, yeni durumları ve eksik bilgileri ele almalarını sağlar.

Örneğin, bir hisse senedi alım satım botu stratejisini bir piyasa çöküşü sırasında uyarlarken, AlphaZero gibi bir oyun oynayan ajan, önceki insan stratejileri olmasa bile, kendi kendine oynayarak yeni taktikler keşfeder.

İş birliği

Yapay zeka ajanları, ortak hedeflere ulaşmak için diğer ajanlarla veya insan ajanlarıyla birlikte çalışabilir. Birlikte görevleri yerine getirmek için iletişim kurabilir, koordine edebilir ve işbirliği yapabilirler. İşbirlikçi davranışları genellikle müzakere etmeyi, bilgi paylaşmayı, görevleri tahsis etmeyi ve başkalarının eylemlerine uyum sağlamayı içerir.

Örneğin, sağlık hizmetlerindeki çok ajanlı sistemler, bütünsel hasta bakımı otomasyonu için tanı, önleyici bakım, ilaç planlaması vb. gibi belirli görevlerde uzmanlaşmış ajanlara sahip olabilir.

Yapay zeka aracıları, iş operasyonlarınızı ve müşterilerinizin deneyimlerini iyileştirebilir.

Üretkenliğin geliştirilmesi

İş ekipleri, tekrarlayan görevleri AI aracılarına devrettiklerinde daha üretken olurlar. Bu şekilde, dikkatlerini misyon açısından kritik veya yaratıcılık gerektiren etkinliklere yönlendirebilir ve kuruluşlarına daha fazla değer katabilirler.

Azalan maliyetler

İşletmeler, süreç verimsizlikleri, insan hataları ve manuel süreçlerden kaynaklanan gereksiz maliyetleri en aza indirmek için akıllı ajanlardan yararlanabilir. Karmaşık görevleri güvenle çözebilirler çünkü özerk temsilciler değişen ortamlara uyum sağlayan tutarlı bir model izler. İş süreçlerini otomatikleştiren ajan teknolojisi, önemli maliyet tasarruflarına yol açabilir.

Bilinçli karar verme

Gelişmiş akıllı temsilciler tahmine dayalı yeteneklere sahiptir ve büyük miktarlarda gerçek zamanlı veri toplayabilir ve işleyebilir. Bu, işletme yöneticilerinin bir sonraki hamlelerini stratejik hale getirirken hızlı bir şekilde daha bilinçli tahminler yapmalarını sağlar. Örneğin bir reklam kampanyası yürütürken farklı pazar segmentlerindeki ürün taleplerini analiz etmek için AI aracılarını kullanabilirsiniz.

İyileştirilmiş müşteri deneyimi

Müşteriler, işletmelerle etkileşimde bulunurken ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş deneyimler ararlar. Yapay zeka aracılarının entegre edilmesi, işletmelerin ürün önerilerini kişiselleştirmesine, hızlı yanıt vermesine ve müşteri katılımını, dönüşümünü ve sadakatini artırmak için yenilik yapmasına olanak tanır. Yapay zeka temsilcileri karmaşık müşteri sorularına ayrıntılı yanıtlar sağlayabilir ve zorlukları daha verimli bir şekilde çözebilir.

Bir AI aracı mimarisi aşağıdaki temel bileşenleri içerir.

Temel modeli

Herhangi bir AI aracısının merkezinde, GPT veya Claude gibi bir temel veya büyük dil modeli (LLM) bulunur. Temsilcinin doğal dil girdilerini yorumlamasını, insan benzeri tepkiler üretmesini ve karmaşık talimatlar üzerinde akıl yürütmesini sağlar. LLM, aracının akıl yürütme motoru görevi görür, istemleri işler ve bunları diğer bileşenlere (örneğin bellek veya araçlar) eylemlere, kararlara veya sorgulara dönüştürür. Varsayılan olarak oturumlar arasında bir miktar bellek tutar ve sürekliliği ve bağlam farkındalığını simüle etmek için harici sistemlerle birleştirilebilir.

Planlama modülü

Planlama modülü, aracının hedefleri daha küçük, yönetilebilir adımlara ayırmasını ve mantıklı bir şekilde sıralamasını sağlar. Bu modül, istenen sonuca ulaşmak için en etkili yaklaşımı belirlemek için sembolik akıl yürütme, karar ağaçları veya algoritmik stratejiler kullanır. Hızlı yönlendirmeli bir görev ayrıştırması veya Hiyerarşik Görev Ağları (HTN'ler) veya klasik planlama algoritmaları gibi daha resmileştirilmiş yaklaşımlar olarak uygulanabilir. Planlama, görevler arasındaki bağımlılıkları ve beklenmedik durumları dikkate alarak aracının daha uzun zaman ufuklarında çalışmasına olanak tanır.

Bellek modülü

Bellek modülü, aracının etkileşimler, oturumlar veya görevler arasında bilgileri tutmasına olanak tanır. Bu, hem sohbet geçmişi veya son sensör girişi gibi kısa süreli belleği hem de müşteri verileri, önceki eylemler veya birikmiş bilgiler dahil olmak üzere uzun süreli belleği içerir. Bellek, aracının kişiselleştirmesini, tutarlılığını ve bağlam farkındalığını geliştirir. Yapay zeka aracıları oluştururken, geliştiriciler anlamsal olarak anlamlı içeriği depolamak ve almak için vektör veritabanlarını veya bilgi grafiklerini kullanır.

Araç entegrasyonu

Yapay zeka temsilcileri genellikle harici yazılımlara, API'lere veya cihazlara bağlanarak yeteneklerini genişletir. Bu, doğal dilin ötesinde hareket etmelerine, veri alma, e-posta gönderme, kod çalıştırma, veritabanlarını sorgulama veya donanımı kontrol etme gibi gerçek dünyadaki görevleri gerçekleştirmelerine olanak tanır. Aracı, bir görevin ne zaman bir araç gerektirdiğini belirler ve ardından işlemi buna göre devreder. Araç kullanımı genellikle LLM tarafından araç çağrısını biçimlendiren ve çıktısını yorumlayan planlama ve ayrıştırma modülleri aracılığıyla yönlendirilir.

Öğrenme ve yansıma

Yansıma birden fazla biçimde ortaya çıkabilir:

• Temsilci kendi çıktısının kalitesini değerlendirir (örneğin, sorunu doğru bir şekilde çözdü mü?).
• İnsan kullanıcılar veya otomatik sistemler düzeltmeler sağlar.
• Temsilci, öğrenmesini geliştirmek için belirsiz veya bilgilendirici örnekler seçer.

Takviyeli Öğrenme (RL) önemli bir öğrenme paradigmasıdır. Temsilci bir ortamla etkileşime girer, ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alır ve devletleri maksimum kümülatif ödül için eylemlerle eşleştiren bir politika öğrenir. RL özellikle robotik, oyun veya finansal ticaret gibi açık eğitim verilerinin seyrek olduğu ortamlarda kullanışlıdır. Ajan, stratejisini zaman içinde geliştirmek için keşif (yeni eylemler denemek) ve sömürü (bilinen en iyi eylemleri kullanarak) dengeler.

Yapay zeka aracıları karmaşık görevleri basitleştirerek ve otomatikleştirerek çalışır. Çoğu özerk aracı, atanan görevleri gerçekleştirirken belirli bir iş akışını izler.

Hedefleri belirle

AI aracısı, kullanıcıdan belirli bir talimat veya hedef alır. Nihai sonucu, kullanıcı için alakalı ve faydalı kılan görevleri planlama hedefini kullanır. Ardından, temsilci hedefi birkaç küçük, eyleme geçirilebilir göreve böler. Hedefe ulaşmak için, aracı bu görevleri belirli emirlere veya koşullara göre gerçekleştirir.

Bilgi topla

Yapay zeka temsilcileri, planladıkları görevleri başarılı bir şekilde yürütmek için bilgiye ihtiyaç duyarlar. Örneğin aracı, müşteri duygularını analiz etmek için konuşma günlükleri çıkarmalıdır. Bu nedenle, AI aracıları ihtiyaç duydukları bilgileri aramak ve almak için internete erişebilir. Bazı uygulamalarda, akıllı bir aracı bilgiye erişmek veya bilgi alışverişi için diğer aracılarla veya makine öğrenimi modelleriyle etkileşime girebilir.

Görevleri uygula

Yeterli veri edinen AI aracısı görevini metodik olarak uygular. Aracı bir görevi tamamladıktan sonra onu listeden kaldırır ve bir sonrakine geçer. Görev tamamlamaları arasında temsilci, harici geri bildirim arayarak ve kendi günlüklerini inceleyerek belirlenen hedefe ulaşıp ulaşmadığını değerlendirir. Bu işlem sırasında, temsilci nihai sonuca ulaşmak için ek görevler oluşturabilir ve bunlara göre hareket edebilir. 

Kuruluşlar, çeşitli türlerde ve görevlerde AI aracıları oluşturur ve dağıtır. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir.

Basit refleks aracıları

Basit bir refleks aracısı kesinlikle önceden tanımlanmış kurallara ve anlık verilerine dayanarak çalışır. Belirli bir olayın, koşulun ve eylem kuralının ötesindeki durumlara cevap vermeyecektir. Bu nedenle, bu ajanlar kapsamlı eğitim gerektirmeyen basit görevler için uygundur. Örneğin bir kullanıcının konuşmasındaki belirli anahtar kelimeleri algılayarak şifreleri sıfırlamak için basit bir refleks aracısı kullanabilirsiniz.

Model tabanlı refleks aracıları

Model tabanlı bir ajan, daha gelişmiş bir karar verme mekanizmasına sahip olması dışında basit refleks ajanlarına benzer. Model tabanlı bir ajan, yalnızca belirli bir kuralı takip etmek yerine, karar vermeden önce olası sonuçları ve sonuçları değerlendirir. Destekleyici verileri kullanarak, algıladığı dünyanın iç modelini oluşturur ve kararlarını desteklemek için kullanır.

Hedef tabanlı aracılar

Kural tabanlı aracılar olarak da bilinen hedef tabanlı aracılar, daha sağlam akıl yürütme yeteneklerine sahip AI ajanlarıdır. Aracı, ortam verilerini değerlendirmenin yanı sıra, istenen sonucu elde etmesine yardımcı olacak farklı yaklaşımları karşılaştırır. Hedef tabanlı aracılar her zaman en verimli yolu seçer. Doğal dil işleme (NLP) ve robotik uygulamaları gibi karmaşık görevleri gerçekleştirmek için uygundurlar.

Fayda tabanlı aracılar

Yardımcı program tabanlı bir temsilci, kullanıcıların istedikleri sonucu en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı olmak için karmaşık bir akıl yürütme algoritması kullanır. Aracı, farklı senaryoları ve ilgili fayda değerlerini veya avantajları karşılaştırır. Ardından, kullanıcılara en çok ödülü sunan birini seçer. Örneğin, müşteriler fiyat ne olursa olsun minimum seyahat süresine sahip uçak biletleri aramak için hizmet tabanlı bir acenteyi kullanabilir.

Öğrenme aracıları

Bir öğrenme aracısı, performansını artırmak için sürekli olarak geçmiş deneyimlerden öğrenir. Aracı, duyusal girdi ve geri bildirim mekanizmalarını kullanarak öğrenme öğesini belirli standartlara uymak için zaman içinde uyarlar. Ek olarak, toplanan verileri ve geçmiş sonuçları kullanarak kendini eğiten yeni görevler tasarlamak için bir problem oluşturucu kullanır.

Hiyerarşik aracılar

Hiyerarşik aracılar, katmanlar halinde düzenlenmiş organize bir akıllı aracı grubudur. Üst düzey aracılar karmaşık görevleri daha küçük görevlere ayırır ve bunları alt düzey aracılara atar. Her aracı bağımsız olarak çalışır ve denetleyici aracısına bir ilerleme raporu sunar. Üst düzey aracı sonuçları toplar ve toplu olarak hedeflere ulaşmalarını sağlamak için alt aracıları koordine eder.

Çok ajanlı sistemler

Çok ajanlı bir sistem (MAS), sorunları çözmek veya ortak hedeflere ulaşmak için birbirleriyle etkileşime giren birden fazla aracıdan oluşur. Bu ajanlar homojen (tasarımda benzer) veya heterojen (yapı veya işlev bakımından farklı) olabilir ve bağlama bağlı olarak işbirliği yapabilir, koordine edebilir ve hatta rekabet edebilir. MAS, merkezi kontrolün pratik olmadığı karmaşık, dağıtılmış ortamlarda özellikle etkilidir.

Örneğin, otonom araç filolarında, her araç bağımsız bir temsilci olarak hareket eder, ancak trafik sıkışıklığını önlemek ve çarpışmaları önlemek için diğerleriyle işbirliği yapar ve daha yumuşak trafik akışına yol açar.

Yapay zeka ajanları, daha iyi sonuçlar elde etmek için iş iş akışlarını otomatikleştiren yararlı yazılım teknolojileridir. Bununla birlikte, kuruluşlar iş kullanım durumları için özerk yapay zeka aracılarını dağıtırken aşağıdaki endişe konularını da ele almalıdır.

Veri gizliliği endişeleri

Gelişmiş yapay zeka aracıları geliştirmek ve çalıştırmak, büyük hacimli verilerin elde edilmesini, depolanmasını ve taşınmasını gerektirir. Kuruluşlar, veri gizliliği gereksinimlerinin farkında olmalı ve veri güvenliği duruşlarını iyileştirmek için gerekli önlemleri almalıdır.

Etik zorluklar

Bazı durumlarda, AI modelleri önyargılı veya yanlış sonuçlar üretebilir. İnsan incelemeleri gibi önlemlerin uygulanması, müşterilerin konuşlandırılan temsilcilerden yararlı ve adil yanıtlar almasını sağlamaya yardımcı olur.

Teknik karmaşıklıklar

Gelişmiş yapay zeka aracılarının uygulanması, makine öğrenimi teknolojileri konusunda uzman deneyimi ve bilgisi gerektirir. Geliştiriciler, makine öğrenimi kitaplıklarını yazılım uygulamalarıyla entegre edebilmeli ve aracıyı kuruma özel verilerle eğitebilmelidir.

Sınırlı işlem kaynakları

Derin öğrenim yapay zeka aracılarını eğitmek ve dağıtmak, önemli bilgi işlem kaynakları gerektirir. Kuruluşlar bu aracıları şirket içinde uyguladıklarında, kolayca ölçeklenemeyen maliyetli altyapıya yatırım yapmalı ve bunları sürdürmelidir.

Amazon Bedrock, Claude, Llama 2 ve Amazon Titan gibi sektör lideri üretken yapay zeka modellerine kolay erişim sağlayan ve üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak için gereken çok çeşitli yeteneklere kolay erişim sağlayan tam olarak yönetilen bir hizmettir.

Amazon Bedrock Aracıları, kullanıcı isteklerini parçalamak, ilgili bilgileri toplamak ve görevleri verimli bir şekilde tamamlamak için FM'lerin, API'lerin ve verilerin mantığını kullanır. Sadece birkaç adımda basit ve hızlı şekilde bir temsilci oluşturulabilir. Amazon Bedrock şunları destekler:

• Sorunsuz görev sürekliliği için bellek saklama
• Bir süpervizör temsilcisinin koordinasyonu altında birden fazla uzman temsilci oluşturmak için çoklu temsilci işbirliği
• Yerleşik güvenlik ve güvenilir@@ lik için Amazon Bedrock Korkulukları.

AWS, sağlık hizmetleri ve yaşam bilimleri kullanım durumları için özel olarak oluşturulmuş, büyüyen bir başlangıç aracıları kataloğunu içeren açık kaynaklı bir araç seti tanıttı.

AWS Transform, .NET, ana bilgisayar ve VMware iş yüklerini dönüştürmek için ilk etken yapay zeka hizmetidir. 19 yıllık taşıma deneyimiyle, değerlendirmeler, kod analizi, yeniden düzenleme, ayrıştırma, bağımlılık eşleme, doğrulama ve dönüşüm planlaması gibi karmaşık görevleri otomatikleştirmek için özel yapay zeka temsilcilerini dağıtır. Kuruluşların kalite ve kontrolü korurken yüzlerce uygulamayı eşzamanlı olarak modernize etmelerine yardımcı olur.

Amazon Q Business, bilgi bulmanıza, içgörüler edinmenize ve işte harekete geçmenize yardımcı olmak için tasarlanmış, yapay zeka destekli üretken bir asistandır. Yapay zeka aracı yaratmanın gücünü her çalışanın eline bırakır. Herkes, yaygın kurumsal yazılımlarla etkileşime giren ve tekrarlayan görevleri otomatikleştiren hafif etken yapay zeka uygulamaları oluşturmak için kullanabilir.

Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'de yapay zeka temsilcilerini kullanmaya başlayın.