Zusammenfassung:
- Im Gegensatz zu KI-Agenten, die menschliches Eingreifen erfordern, können autonome KI-Agenten ohne menschliche Anleitung agieren.
- Autonome KI-Agenten steuern sich selbst, indem sie ohne menschliche Aufsicht Entscheidungen planen, treffen und umsetzen.
- Die selbstfahrenden Autos Waymo von Google sind eines der besten Beispiele für physisch autonome KI-Agenten.
KI-Agenten sind aktionsgesteuerte KI-Systeme, die Aktionen für den Benutzer ausführen. Derzeit erfordern die meisten KI-Agenten menschliche Aufsicht und müssen von Menschen miteinbezogen werden, um sicherzustellen, dass die Aufgabe zuverlässig und fehlerfrei erledigt wird. Autonome KI-Agenten können jedoch noch einen Schritt weiter gehen und den Menschen aus dem gesamten Prozess entfernen. Diese fortschrittlichen autonomen KI-Agenten können ohne menschliche Anleitung selbstständig agieren. In diesem Handbuch erkläre ich autonome KI-Agenten und ihre Funktionsweise anhand eines Beispiels aus der Praxis und konzentriere mich dabei auf ihre wachsende Rolle bei der Automatisierung komplexer Prozesse.
Was sind autonome KI-Agenten?
Autonome KI-Agenten sind fortschrittliche KI-gesteuerte Systeme, die Aktionen ohne menschliches Eingreifen ausführen können. Im Gegensatz zu KI-Agenten im Allgemeinen, die möglicherweise menschliche Aufsicht benötigen, sind autonome KI-Agenten im Besonderen Sie kann planen, Entscheidungen treffen und danach handeln. unabhängig. Im Wesentlichen sind autonome KI-Agenten selbstverwaltet und verfügen über ihre eigene Autonomie.
Autonome KI-Agenten sind hochentwickelte KI-Systeme, die ihre Umgebung durch Sensoren und Daten wahrnehmen können, um eine interne Darstellung der Welt zu erstellen. Sie haben ein Gedächtnis., was bedeutet, dass sich diese KI-Systeme an vorherige Informationen erinnern und ihre Leistung mit der Zeit verbessern. Dadurch kann sie sich anpassen und aus vergangenen Erfahrungen lernen, was ihr hilft, ihre Ziele effektiver zu erreichen.
Autonome KI-Agenten sind in erster Linie modellbasiert und zielorientiert, d. h. es handelt sich um Modelle, die zum Erreichen bestimmter Ziele entwickelt wurden, jedoch ohne menschliche Aufsicht. Einfach ausgedrückt: Autonome KI-Agenten arbeiten mit wenig oder ohne menschliche Anleitung und können komplexe, mehrstufige Aufgaben durch ihre eigene Entscheidungsfähigkeit bewältigen.
Wie funktionieren autonome KI-Agenten?
Da autonome KI-Agenten sich selbst verwalten, ist die Infrastruktur sehr breit gefächert und kann mit allen möglichen Situationen umgehen. Erstens verfügen autonome KI-Agenten über eine Wahrnehmungseinheit, die Eingabedaten von Sensoren, APIs oder Datenbanken verarbeitet. Dies ist erforderlich, um eine interne Darstellung der dynamischen Welt zu erstellen und diese im Laufe der Zeit zu aktualisieren, was für fundierte Entscheidungen von entscheidender Bedeutung ist.
Außerdem Sie nutzen die erlernte Wissensbasis zum Denken, Planen und Treffen von Entscheidungen.. Diese fortschrittlichen Systeme führen außerdem eine Selbstüberwachung durch, um Fehler zu erkennen und zu beheben. Je nach Aufgabe können autonome KI-Agenten Erstellen hierarchischer Pläne zum Umgang mit Unsicherheit. Sobald das Ziel definiert ist, werden Maßnahmen umgesetzt und die Ergebnisse überwacht.
Dieser Zyklus wird unabhängig wiederholt, bis das Endziel erreicht ist. Autonome KI-Agenten arbeiten also ohne menschliche Aufsicht, was sie zu leistungsstarken Werkzeugen in einer Vielzahl von Anwendungen macht.
Beispiele für autonome KI-Agenten aus der Praxis
Um autonome KI-Agenten zu verstehen, müssen wir uns KI-gesteuerte selbstfahrende Fahrzeuge ansehen. Waymo, früher bekannt als Googles Projekt für selbstfahrende Autos, ist eine Technologie für selbstfahrende Autos, die die Leistung autonomer Agenten künstlicher Intelligenz nutzt. Die Autos von Waymo fahren ohne menschliche Fahrer und machen Waymo zum ersten vollständig autonomen Mitfahrdienst der Welt.
Waymo-Autos verfügen über ein fortschrittliches Wahrnehmungssystem, das Daten von LiDAR, Kameras und Radar verarbeitet, um eine Echtzeitdarstellung der Umgebung zu erstellen. Anhand dieser Daten kann es bestimmen, wann angehalten, beschleunigt, das Lenkrad gedreht werden muss und vieles mehr. All dies geschieht autonom, vom Navigieren im dichten Verkehr bis zum Spurwechsel, ohne menschliche Aufsicht.
Wie ich oben erwähnt habe, planen autonome KI-Agenten Ungewissheiten voraus, sodass Waymo-Autos auch mit unerwarteten Elementen wie Fußgängern auf der Straße, Fahrzeugen, die plötzlich wenden, und dem Vermeiden von Baustellen auf der Straße umgehen können. Mit der Zeit lernen die Waymo-Autos aus diesen Erfahrungen und Anomalien und verbessern sich, was einen kontinuierlichen Lernprozess darstellt.
Waymo-Autos werden in einer realen Umgebung betrieben, in der die Sicherheit der Passagiere von größter Bedeutung ist. Es wird genommen Entscheidungen in Millisekunden, die möglicherweise explizit in das System programmiert sind, aber nicht müssen. Laut Google sind Waymo-Autos in Phoenix, San Francisco, Los Angeles und Austin mehr als 25 Millionen Meilen autonom gefahren.
Und raten Sie mal: Die selbstfahrenden Autos von Waymo haben … 92 % weniger Personenschadensansprüche, im Vergleich zu menschlichen Fahrern. Bei Sachschäden kam es bei Waymo-Fahrzeugen zu einer 88-prozentigen Reduzierung der Schadensmeldungen im Vergleich zu von Menschen gesteuerten Fahrzeugen.
Dies ist ein Beispiel für einen physischen autonomen KI-Agenten, der jedoch auch in digitalen Umgebungen arbeiten kann. Beispielsweise können autonome KI-Agenten große IT-Infrastrukturen verwalten, von der Erkennung von Sicherheitsbedrohungen bis hin zur Aufrechterhaltung der Ressourcen, um den Betrieb einer Website aufrechtzuerhalten. Es kann im unabhängigen Finanzhandel verwendet werden, abhängig von Ihrer Risikobereitschaft. Unabhängige digitale Assistenten können Besprechungen planen und Reservierungen vornehmen – alles ohne menschliches Eingreifen.
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