Was ist ein autonomer KI-Agent und ist er die Zukunft?

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 hochentwickelte, KI-gesteuerte Systeme, die Aktionen ohne menschliches Eingreifen ausführen können. Im Gegensatz zu KI-Agenten im Allgemeinen, die unter Umständen menschliche Aufsicht benötigen, können autonome KI-Agenten insbesondere selbstständig planen, Entscheidungen treffen und handeln . Sie sind im Wesentlichen selbstverwaltend und verfügen über eigene Autonomie.

Autonome KI-Agenten sind hochentwickelte Systeme künstlicher Intelligenz, die ihre Umgebung mithilfe von Sensoren und Daten erfassen und daraus ein internes Weltbild erstellen. Sie verfügen über ein Gedächtnis , das heißt, diese KI-Systeme speichern vergangene Informationen und verbessern ihre Leistung kontinuierlich. Dadurch können sie sich anpassen und aus vergangenen Erfahrungen lernen, wodurch sie ihre Ziele effektiver 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.

Darüber hinaus nutzen sie eine trainierte Wissensbasis für logisches Denken, Planung und Entscheidungsfindung . Diese hochentwickelten Systeme führen außerdem eine Selbstüberwachung durch, um Fehler zu erkennen und zu beheben. Je nach Aufgabe können autonome KI-Agenten hierarchische Pläne erstellen, um Unsicherheiten zu begegnen . 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-Fahrzeuge verkehren im realen Straßenverkehr, wo die Sicherheit der Fahrgäste oberste Priorität hat. Entscheidungen werden in Millisekunden getroffen , wobei diese möglicherweise nicht explizit im System programmiert sind. Laut Google haben Waymo-Fahrzeuge in Phoenix, San Francisco, Los Angeles und Austin bereits über 25 Millionen Meilen autonom zurückgelegt.

Und wissen Sie was? Bei Waymos selbstfahrenden Autos sanken die Schadensmeldungen wegen Körperverletzung um 92 % im Vergleich zu Fahrzeugen mit menschlichen Fahrern. Auch bei Sachschäden gab es einen Rückgang von 88 % im Vergleich zu Fahrzeugen mit menschlicher Steuerung.

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.