Rok alebo desaťročie AI agentov? Rozoberáme trendy
Rok AI agentov? Skôr desaťročie! Odborníci z IBM tvrdia, že dnešné AI agenty excelujú v úzko definovaných úlohách a skutočný potenciál sa ukáže až o 10 rokov. Asistenti pri programovaní sú už úspech, ale cestovný ruch a podpora IT predstavujú výzvy.
V posledných mesiacoch sa veľa hovorí o tom, že sme v roku AI agentov. Ale podľa odborníkov z IBM je skôr pravdepodobné, že toto je len začiatok a skutočný potenciál AI agentov sa ukáže až v priebehu nasledujúceho desaťročia. Video od IBM Technology sa zaoberá tým, prečo dnešné AI agenty ešte nie sú tak vyspelé, aké by sme si predstavovali, a preskúma tri rôzne príklady ich využitia – od asistencie pri programovaní až po automatizovanú podporu IT.
Kľúčové poznatky z videa:
- Rok AI agentov vs. desaťročie AI agentov: Dnešné AI agenty excelujú v úzko definovaných úlohách, ale pre zvládnutie komplexných reálnych problémov bude potrebný pokrok počas nasledujúcich desiatich rokov.
- Štyri kľúčové schopnosti AI agentov: Inteligencia, používanie počítača (interakcia s UI), multimodálne schopnosti a kontinuálne učenie.
- Úspešné využitie: Asistenti pri programovaní. Vďaka štruktúre kódu a jasným pravidlám sú asistenti pri programovaní ideálnym príkladom toho, ako AI agenty dokážu priniesť okamžité výhody.
- Výzvy pri rezerváciách cestovného ruchu: Hoci sa to zdá byť jednoduché, reálne scenáre a neočakávané situácie (zrušené lety, víza) pre dnešné AI agenty predstavujú problém.
- Aspiratívny príklad: Automatizovaná podpora IT. Autonómna diagnostika a oprava problémov s počítačmi je cieľom do budúcnosti, ktorý vyžaduje výrazný pokrok v oblasti inteligencie, používania počítača a multimodálnych schopností.
Asistenti pri programovaní: Príklad fungujúcej AI agentky
Jedným z najúspešnejších príkladov využitia AI agentov je pomoc pri programovaní. Agenty dokážu písať kód, opravovať chyby, generovať dokumentáciu a dokonca kontrolovať zmeny v kóde (pull requests). Prečo to tak dobre funguje?
- Štruktúrovaný kód: Kód má jasnú štruktúru a definované pravidlá. AI agentom netreba ľudskú úroveň uvažovania, ale skôr schopnosť nájsť vzory v miliónoch príkladov kódu.
- Jednoduchá spätná väzba: Programy buď fungujú (kompilácia a testy prejdú), alebo nefungujú. To poskytuje okamžitú spätnú väzbu, ktorá pomáha agentom učiť sa.
- Textová povaha kódu: Väčšina operácií s kódom je založená na texte (komentáre, chybové správy), čo je pre dnešné AI modely ľahko zvládnuteľné.
Rezervácie cestovného ruchu: Sľubný nápad, ale zatiaľ len čiastočný úspech
Rezervácia cestovného ruchu sa často spomína ako ideálny príklad pre AI agentov – jednoducho rezervovať letenky, hotely a ubytovanie za najlepšiu cenu. V jednoduchých prípadoch to funguje celkom dobre. Ak potrebujete priamy let a štandardnú izbu v hoteli, dnešné agenty zvládnu túto úlohu.
Ale čo sa stane, keď sa niečo pokazí? Zrušený let, špeciálne víza alebo cestovanie s dieťaťom? V týchto situáciách dnešné AI agenty často zlyhávajú. Prečo?
- Nedostatok inteligencie: Agenti nedokážu riešiť neočakávané situácie a okrajové prípady, ktoré sú bežné pri cestovaní.
- Problémy s používaním počítača: Každý letecký dopravca, hotelová sieť alebo rezervačný portál má iné používateľské rozhranie (UI). Agenti sa tak musia orientovať v rôznych a často komplikovaných systémoch.
- Obmedzené multimodálne schopnosti: Čítanie mapy hotela na zistenie, či je vzdialený od konferenčného centra, vyžaduje multimodálne porozumenie, ktoré dnešným agentom chýba.
- Nedostatok kontinuálneho učenia: Agenti sa musia učiť z vašej správy a prispôsobovať sa vašim preferenciám v priebehu času.
Automatizovaná podpora IT: Vízionárska budúcnosť, ktorá ešte len príde
Predstavte si agenta, ktorý sa dokáže prihlásiť do vášho počítača, diagnostikovať problém a automaticky ho vyriešiť. Znie to ako sci-fi? Možno nie tak veľmi. Automatizovaná podpora IT je aspiratívny cieľ, ktorý by mohol výrazne zjednodušiť život mnohým používateľom.
Prečo to ešte nie je realita?
- Unikátne nastavenia: Každý počítač má svoje vlastné špecifiká a konfiguráciu.
- Problémy s používaním počítača: Agenti musia byť schopní orientovať sa v rôznych operačných systémoch (Windows, macOS) a aplikáciách.
- Obmedzené multimodálne schopnosti: Používatelia často popisujú problémy slovne alebo posielajú snímky obrazovky. Agenti potrebujú dokázať porozumieť týmto informáciám.
- Nedostatok kontinuálneho učenia: Agenti sa musia učiť z výsledkov a prispôsobovať svoje riešenia na základe skutočných skúseností.
Záver: Čo nás čaká?
Video od IBM Technology jasne ukazuje, že AI agenti majú obrovský potenciál, ale ešte nie sú tak vyspelí, ako by sme si mohli myslieť. Zatiaľ čo v niektorých oblastiach (napríklad asistenti pri programovaní) už prinášajú reálnu hodnotu, pre zvládnutie komplexných reálnych problémov bude potrebný ďalší vývoj a pokrok v nasledujúcich rokoch. Čiže rok AI agentov? Možno nie. Ale desaťročie AI agentov je na obzore!
Dôležité odkazy:
Približne 153 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.77 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()