Yapay Zeka Aracıları Nedir?

Yapay zeka (AI) temsilcisi, çevresiyle etkileşime girebilen, veri toplayabilen ve önceden belirlenmiş hedefleri karşılamak için kendi belirlediği görevleri gerçekleştirmek üzere 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 sorularını çözmek isteyen bir iletişim merkezi yapay zeka temsilcisini ele alalım. Bu temsilci, 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 yapay zeka temsilcisi, karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmek için iş birliği yapabilir ve temsilci tabanlı yapay zeka sistemlerinde de kullanılabilir. Bunlar birbirleriyle veri alışverişinde bulunurlar ve tüm sistemin ortak hedeflere ulaşmak için birlikte çalışmasına imkan verirler. Bireysel yapay zeka temsilcileri, belirli alt görevleri doğrulukla gerçekleştirmek için uzmanlaşabilir. Bir düzenleyici temsilci, daha büyük ve karmaşık görevleri tamamlamak için farklı uzman temsilcilerin faaliyetlerini koordine eder.

Yapay zekanın ne olduğu hakkında daha fazla bilgi edinin

Tüm yazılımlar, yazılım geliştirici tarafından belirtilen çeşitli rutin görevleri özerk olarak gerçekleştirir. Yapay Zeka Temsilcilerini bu kadar özel kılan ne?

Özerklik

Yapay Zeka Temsilcileri, sürekli insan müdahalesi olmadan özerk 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 muhasebe tutma temsilcisi, satın alma işlemleri için eksik fatura verilerini otomatik işaretler ve ister.

Hedef odaklı davranış

Yapay zeka temsilcileri, hedefler tarafından yönlendirilir. Eylemleri, bir fayda işlevi veya performans ölçümü tarafından tanımlanan başarı kriterini en üst düzeye çıkarmayı amaçlar. Sadece görevleri tamamlayan geleneksel programların aksine, akıllı temsilciler hedefleri takip eder ve eylemlerinin sonuçlarını bu hedeflerle ilgili olarak değerlendirir.

Örneğin, bir yapay zeka lojistik sistemi, hız, maliyet ve yakıt tüketimini aynı anda dengelemek için teslimat rotalarını optimize ederek birden fazla hedefi dengeler.

Algı

Yapay zeka temsilcileri; sensörler veya dijital girişler aracılığıyla veri toplayarak çevreleriyle etkileşime girer. APIS aracılığıyla harici sistem 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 veri tabanlarından veri toplar.

Akılcılık

Yapay zeka temsilcileri, akıl yürütme yeteneklerine sahip rasyonel varlıklardır. Bilinçli kararlar verip optimum performans ve sonuçlar elde etmek için çevrelerinden gelen verileri alan bilgisi ve geçmiş bağlamla birleştirirler.

Örneğin bir robotik temsilci sensör verilerini toplarken bir sohbet robotu müşteri sorgularını girdi olarak kullanır. Ardından, yapay zeka temsilcisi bilinçli bir karar vermek için bu verileri uygular. Önceden belirlenmiş hedefleri destekleyen en iyi sonuçları tahmin etmek için toplanan verileri analiz eder. Temsilci 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 temsilcileri, gelecekteki olası durumlara dair tahmin ve modellere 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 ulaşarak bir destek bileti sağlanmadan önce kendisine yardım sunabilir. Otonom depo robotları, yaklaşan yüksek trafikli operasyonlara dair beklentiye göre kendilerini yeniden konumlandırabilir.

Sürekli öğrenme

Yapay zeka temsilcileri, 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 temsilcileri, mevcut stratejilerini yeni koşullara göre uyarlayabilir. Bu esneklik, belirsizliği, yeni durumları ve eksik bilgileri doğru bir şekilde ele alabilmelerini sağlar.

Örneğin, bir hisse senedi alım satım botu, mevcut stratejisini piyasa çöküşü sırasında yeniden uyarlayabilir, AlphaZero gibi bir oyun temsilcisi ise önceki insan stratejileri olmasa bile kendi kendine oynayarak yeni taktikler keşfedebilir.

İş birliği

Yapay zeka temsilcileri, ortak hedeflere ulaşmak için diğer temsilcilerle veya insan temsilcilerle birlikte çalışabilir. Birlikte görevleri yerine getirmek için iletişim kurabilir, koordine edebilir ve iş birliği yapabilirler. Bunların iş birliği odaklı davranışları genellikle müzakere etmeyi, bilgi paylaşmayı, görevler tahsis etmeyi ve başkalarının eylemlerine uyum sağlamayı da içerir.

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

Yapay zeka temsilcileri, iş operasyonlarınızı ve müşterilerinizin deneyimlerini iyileştirebilir.

Üretkenliğin geliştirilmesi

İş ekipleri, tekrarlayan görevleri yapay zeka temsilcilerine 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 verimsizliklerinden, insan hatalarından ve manuel süreçlerden kaynaklanan gereksiz maliyetleri en aza indirmek için akıllı temsilcileri kullanabilir. Özerk temsilciler değişen ortamlara uyum sağlayan tutarlı bir model izlediğinden, karmaşık görevleri güvenle gerçekleştirebilirsiniz. İş süreçlerini otomatikleştiren temsilci teknolojisi, önemli maliyet tasarrufları sağlayabilir.

Bilinçli karar verme

Gelişmiş akıllı temsilciler tahmine dayalı yeteneklere sahiptir ve büyük miktarlarda gerçek zamanlı veri toplayıp işleyebilir. Bu, işletme yöneticilerinin bir sonraki hamlelerini stratejik hâle getirirken hızla daha bilinçli tahminler yapmalarını sağlar. Örneğin bir reklam kampanyası yürütürken farklı pazar segmentlerindeki ürün taleplerini analiz etmek için yapay zeka temsilcileri kullanabilirsiniz.

İyileştirilmiş müşteri deneyimi

Müşteriler, işletmelerle etkileşimde bulunurken ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş deneyimler ararlar. Yapay zeka temsilcilerinin 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 yapay zeka temsilcisi mimarisi şu temel bileşenleri içerir.

Temel modeli

Herhangi bir yapay zeka temsilcisinin 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, temsilcinin akıl yürütme motoru görevi görür, istemleri işler ve bunları diğer bileşenler (örneğin bellek veya araçlar) için eylemlere, kararlara veya sorgulara dönüştürür. Varsayılan olarak, oturumlar arasında bir miktar bellek tutar ve süreklilik ile bağlam farkındalığını simüle etmek için harici sistemlerle birleştirilebilir.

Planlama modülü

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

Bellek modülü

Bellek modülü, temsilcinin 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 gibi uzun süreli belleği içerir. Bellek, temsilcinin kişiselleştirilmesini, tutarlılığını ve bağlam farkındalığını geliştirir. Yapay zeka temsilcileri oluştururken, geliştiriciler bağlamsal 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 kendi yeteneklerini genişletir. Bu da temsilcilerin, doğal dilin ötesinde hareket etmelerine ve veri alma, e-posta gönderme, kod çalıştırma, veritabanlarını sorgulama veya donanımı kontrol etme gibi gerçek dünyadaki görevleri gerçekleştirmelerine olanak tanır. Temsilci, 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 gözlem

Gözlem, 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.

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

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

Hedefleri belirle

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

Bilgi topla

Yapay zeka temsilcileri, planladıkları görevleri başarıyla yürütmek için bilgiye ihtiyaç duyarlar. Örneğin temsilci, müşteri duygularını analiz etmek için konuşma günlükleri çıkarmalıdır. Bu nedenle, yapay zeka temsilcileri, ihtiyaç duydukları bilgileri aramak ve almak için internete erişebilir. Bazı uygulamalarda, akıllı bir temsilci bilgiye erişmek veya bilgi alışverişi için diğer temsilcilerle 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. Temsilci bir görevden diğerine geçerken 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 tür ve görevlerde yapay zeka temsilcileri 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 olay koşulu eylem kuralının ötesindeki durumlara yanıt vermez. 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 temsilcileri

Model tabanlı bir temsilci, basit refleks temsilcilerine benzer fakat model tabanlı temsilci daha gelişmiş bir karar verme mekanizmasına sahiptir. Sadece belirli bir kuralı takip etmek yerine, model tabanlı bir temsilci, karar vermeden önce olası sonuçları değerlendirir. Destekleyici verileri kullanarak, algıladığı dünyanın iç modelini oluşturur ve kararlarını desteklemek için kullanır.

Hedef tabanlı temsilciler

Kural tabanlı temsilciler olarak da bilinen hedef tabanlı temsilciler, daha sağlam akıl yürütme yeteneklerine sahip yapay zeka temsilcileridir. 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 temsilciler

Fayda tabanlı temsilciler, 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 süreli uçak biletleri aramak için fayda tabanlı bir temsilciyi kullanabilir.

Öğrenme temsilcileri

Bir öğrenme temsilcisi, performansını artırmak için sürekli 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 da kullanır.

Hiyerarşik temsilciler

Hiyerarşik temsilciler, katmanlar halinde düzenlenmiş organize bir akıllı temsilci grubudur. Üst düzey temsilciler karmaşık görevleri daha küçük görevlere ayırır ve bunları alt düzey temsilcilere 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 temsilcili sistemler

Çok temsilcili bir sistem (MAS), sorunları çözmek veya ortak hedeflere ulaşmak için birbirleriyle etkileşime giren birden fazla temsilciden oluşur. Bu temsilciler homojen (tasarım bakımından benzer) veya heterojen (yapı veya işlev bakımından farklı) olabilir ve bağlama bağlı olarak iş birliği yapabilir, koordinasyon sağlayabilir ve hatta birbiriyle rekabet edebilir. MAS, merkezi kontrolün uygulanabilir olmadığı karmaşık, dağıtılmış ortamlarda özellikle etkilidir.

Örneğin, otonom araç filolarında, her araç bağımsız bir temsilci olarak hareket eder fakat trafik sıkışıklığını ve çarpışmaları önlemek için diğerleriyle iş birliği yapar ve daha sorunsuz bir trafik akışına yardımcı olur.

Yapay zeka temsilcileri, daha iyi sonuçlar elde etmek için işletme 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 duruşunu iyileştirmek için gerekli önlemleri almalıdır.

Etik zorluklar

Bazı durumlarda, yapay zeka modelleri ön yargılı veya yanlış sonuçlar üretebilir. İnsan incelemeleri gibi önlemlerin uygulanması, müşterilerin dağıtılan temsilcilerden faydalı ve tarafsız yanıtlar almasına 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 öğrenme yapay zeka temsilcilerini eğitmek ve dağıtmak, önemli miktarda işlem kaynağı 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 ve üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak için gereken çok çeşitli yeteneklere kolay erişim sağlayan, tam olarak yönetilen bir hizmettir.

Amazon Bedrock Temsilcileri, FM'lerin, API'lerin ve verilerin akıl yürütme özelliklerini kullanarak kullanıcı isteklerini ayrıştırır, ilgili bilgileri toplar ve görevleri verimli bir şekilde yerine getirir. Sadece birkaç adımda basit ve hızlı şekilde bir temsilci oluşturulabilir. Amazon Bedrock şunları destekler:

• Sorunsuz görev sürekliliği için bellek tutma
• Bir süpervizör temsilcisinin koordinasyonu altında birden fazla uzman temsilci oluşturmak için çoklu temsilci iş birliği
• Yerleşik güvenlik ve güvenilirlik için Amazon Bedrock Bütünlük Koruması.

AWS, sağlık hizmetleri ve yaşam bilimleri kullanım durumları için özel olarak oluşturulmuş, büyüyen bir başlangıç temsilcileri 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. Her çalışana, etken yapay zekanın yaratma gücünü verir. 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.