vi
en
Là một sản phẩm tiên tiến của Trí tuệ Nhân tạo, Intelligent Agent (viết tắt IA, tạm dịch là tác nhân Thông minh) ra đời để đáp ứng nhu cầu cấp thiết về tự động hóa và ra quyết định hiệu quả trong bối cảnh dữ liệu số bùng nổ. Vậy IA là gì và tại sao nó lại là công nghệ cốt lõi giúp các doanh nghiệp bắt kịp và dẫn đầu trong kỷ nguyên số? Hãy cùng FPT.AI khám phá vai trò của các Intelligent Agent và sự khác biệt của nó so với Nhân sự AI (AI Agent) trong bài viết này.
Intelligent Agent là gì?
Intelligent Agent (tạm dịch là nhân viên ảo thông minh – IA), hay bot (viết tắt của robot), là một chương trình máy tính có khả năng đưa ra quyết định hoặc thực hiện một dịch vụ dựa trên môi trường, đầu vào (Input) của người dùng và kinh nghiệm của chính nó. Dưới đây là các đặc điểm chính của một Intelligent Agent:
- Tự chủ: Intelligent Agent có khả năng hoạt động một cách độc lập mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người.
- Nhận thức: Tương tự như con người sử dụng các giác quan của mình, các Intelligent Agent sử dụng các cảm biến để thu thập thông tin và xử lý dữ liệu thô từ môi trường xung quanh, chẳng hạn như micro và camera trong xe tự lái.
- Xử lý thông tin: Sau khi đã nhận thức được môi trường, Intelligent Agent sẽ sử dụng các thuật toán phức tạp để phân tích dữ liệu, tìm kiếm thông tin liên quan trong cơ sở dữ liệu và xác định phương thức hành động tốt nhất. Quá trình ra quyết định này giống như một người chơi cờ vua xem xét tất cả các nước có thể đi với tốc độ nhanh chóng.
- Hành động: Các tác nhân thông minh sử dụng các bộ phận như ngón tay robot hoặc bánh xe để tác động lên môi trường, đồng thời sử dụng các thiết bị phát như loa và màn hình để cung cấp đầu ra (Output) cho người dùng.
- Học hỏi và thích nghi: Intelligent Agent có khả năng học từ kinh nghiệm, thích nghi với những thay đổi trong môi trường thay vì chỉ tuân theo một tập hợp các quy tắc tĩnh. Mỗi hành động của Intelligent Agent đều cung cấp dữ liệu giá trị để nó tinh chỉnh quá trình ra quyết định: kết quả tích cực khuyến khích các hành động tương tự trong tương lai, trong khi kết quả kém thúc đẩy Agent điều chỉnh cách tiếp cận của mình.
>>> TÌM HIỂU: 2 Cách phân loại trí tuệ nhân tạo và 7 loại AI phổ biến
Các loại Intelligent Agent
Intelligent Agent đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa các hoạt động và quyết định tự động. Dưới đây là các loại tác nhân thông minh được định nghĩa dựa trên phạm vi chức năng và khả năng của chúng:
Simple Reflex Agents (Tác nhân phản xạ đơn giản)
Tác nhân phản xạ đơn giản hoạt động dựa trên trạng thái hiện tại và bỏ qua lịch sử trước đó. Các phản hồi của chúng dựa trên quy tắc Event-Condition-Action (ECA), nơi người dùng khởi tạo một sự kiện và sau đó tác nhân sẽ tham khảo danh sách các quy tắc và kết quả đã được lập trình sẵn.
Một ví dụ điển hình của tác nhân phản xạ đơn giản là hệ thống dừng khẩn cấp trong nhà máy hóa chất. Khi phát hiện mức khí nguy hiểm, hệ thống này sẽ tự động dừng ngay hoạt động sản xuất mà không phân tích các sự kiện đã xảy ra trong quá khứ để ngừng thiệt hại ngay lập tức.
>>> XEM NGAY: Generative AI là gì? Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024
Model-Based Reflex Agents (Tác nhân phản xạ dựa trên mô hình)
Tác nhân phản xạ (Reflex Agents) hoạt động giống như tác nhân phản xạ đơn giản, nhưng chúng có khả năng hiểu biết sâu hơn về môi trường xung quanh. Thay vì chỉ phản ứng ngay lập tức với những tình huống hiện tại, chúng còn có một mô hình thế giới (World Model) được lập trình sẵn trong hệ thống, bao gồm cả thông tin về lịch sử hoạt động của tác nhân.
Một ví dụ về tác nhân phản xạ dựa trên mô hình là xe tự lái khi tiếp cận ngã tư. Xe không chỉ phản ứng với tín hiệu đèn giao thông hiện tại mà còn xem xét bố cục đường, hành vi của các phương tiện khác và thậm chí dự đoán các chuyển động tiềm năng của người đi bộ. Việc có cái nhìn toàn diện về môi trường giúp xe tự lái điều hướng một cách an toàn và hiệu quả hơn.
>>> XEM THÊM: LLM Agent là gì? | Cách thức hoạt động, ưu và nhược điểm
Goal-Based Agents (Tác nhân hướng mục tiêu)
Còn được gọi là tác nhân hợp lý, các tác nhân hướng mục tiêu mở rộng thông tin mà tác nhân dựa trên mô hình lưu trữ bằng cách bao gồm cả thông tin về mục tiêu hoặc các tình huống mong muốn. Chúng không chỉ phản ứng theo tình huống mà còn lập kế hoạch để đạt được các mục tiêu cụ thể.
Trong ngành y tế, tác nhân phản xạ dựa trên mô hình có thể được ứng dụng để tạo ra các kế hoạch điều trị cá nhân hóa. Chẳng hạn, một hệ thống AI có thể phân tích hồ sơ bệnh án, hồ sơ di truyền và các yếu tố lối sống của bệnh nhân để đề xuất một phác đồ điều trị phù hợp, giúp đạt được kết quả sức khỏe tối ưu. Hệ thống này không chỉ phản ứng với các triệu chứng hiện tại mà còn cân nhắc các yếu tố dài hạn để đảm bảo hiệu quả điều trị bền vững.
Utility-Based Agents
Utility-Based Agents (tạm dịch là nhân viên ảo hỗ trợ các tiện ích) hoạt động dựa trên tiện ích tương tự như tác nhân hướng mục tiêu nhưng cung cấp thêm một thước đo tiện ích để đánh giá từng kịch bản có thể xảy ra dựa trên kết quả mong muốn. Các tiêu chí đánh giá có thể bao gồm xác suất thành công hoặc tài nguyên cần thiết, và chúng chọn hành động tối đa hóa kết quả.
Một ví dụ về tác nhân phản xạ dựa trên mô hình trong ngành tài chính là các robo-advisor (tư vấn tài chính tự động). Các công cụ đầu tư này sử dụng AI để không chỉ tìm kiếm lợi nhuận cao mà còn cân nhắc các yếu tố như khả năng chấp nhận rủi ro, nhu cầu thanh khoản và các mục tiêu tài chính dài hạn của khách hàng.
Từ đó, robots tạo ra các chiến lược đầu tư cá nhân hóa, tối ưu hóa tổng thể tình hình tài chính của mỗi khách hàng. Hệ thống này không chỉ phản ứng với các thay đổi thị trường hiện tại mà còn xây dựng một mô hình toàn diện dựa trên các mục tiêu tài chính và hồ sơ cá nhân của khách hàng.
>>> XEM THÊM: Digital Banking: Ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng
Learning Agents
Learning Agents (tạm dịch là Nhân viên học tập) có khả năng cải thiện dần và trở nên hiểu biết hơn về môi trường theo thời gian thông qua một thuật toán hoặc yếu tố học hỏi bổ sung. Yếu tố học hỏi sử dụng phản hồi về các chỉ số hiệu suất để xác định cách các yếu tố hiệu suất nên thay đổi để dần dần cải thiện.
Một ví dụ điển hình về Learning Agents là hệ thống gợi ý trên các nền tảng phát trực tuyến như Netflix hoặc Spotify. Các hệ thống này phân tích thói quen xem phim hoặc nghe nhạc của người dùng, học hỏi từ sở thích cá nhân và điều chỉnh các gợi ý theo thời gian. Khi người dùng tiếp tục tương tác, hệ thống trở nên thông minh hơn và cung cấp những gợi ý nội dung ngày càng phù hợp và cá nhân hóa hơn.
>>> ĐỌC THÊM: 12 ứng dụng AI trong giáo dục giúp gia tăng hiệu quả đào tạo
Sự khác nhau giữa Intelligent Agent và AI Agent
Intelligent Agent thường bị nhầm lẫn với AI Agent (Nhân sự AI) vì những tương đồng trong khả năng thu thập thông tin, ra quyết định và thực hiện các hành động mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Tuy nhiên, 2 loại tác nhân này có sự khác nhau đáng kể về mức độ tự chủ, khả năng thích nghi và phạm vi ứng dụng.
AI Agent tập trung vào việc mô phỏng các quá trình nhận thức của con người thông qua các thuật toán và quy tắc đã được định trước. Chúng thường tồn tại trong các hệ thống máy tính và được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, trò chơi và xe tự hành.
Intelligent Agent là một khái niệm rộng hơn, bao gồm cả AI Agents. Không giới hạn ở các hệ thống máy tính, Intelligent Agent có thể tồn tại dưới dạng vật lý hoặc ảo. Chúng không chỉ dựa vào các thuật toán mà còn có khả năng tương tác với môi trường, thích nghi với thay đổi và hoạt động dựa trên mục tiêu cụ thể. IA thường được ứng dụng trong robot tự hành, hệ thống nhà thông minh, tự động hóa công nghiệp, quản lý giao thông.
>>> XEM THÊM: Deep Learning là gì? So sánh DL với AI và Machine Learning
Thách thức khi triển khai Intelligent Agent
Với sự phát triển nhanh chóng của Intelligent Agent, việc triển khai vào thực tiễn cũng mang đến nhiều thách thức cho các doanh nghiệp.
- Quyền riêng tư và bảo mật thông tin cá nhân: Intelligent Agent thu thập và xử lý lượng lớn dữ liệu để hoạt động hiệu quả. Ví dụ, một Intelligent Agent hỗ trợ khách hàng có thể cần biết lịch sử mua hàng và thông tin cá nhân để đưa ra lời khuyên chính xác. Để tránh các mối đe dọa xâm phạm quyền riêng tư, các công ty cần đảm bảo rằng thông tin cá nhân được bảo vệ an toàn, tránh rủi ro bị lộ hay sử dụng trái phép.
- Vấn đề đạo đức: Khi IA đảm nhận các vai trò quyết định quan trọng như tuyển dụng nhân sự, chúng có thể vô tình lặp lại các thiên kiến có sẵn trong dữ liệu lịch sử, ví dụ như ưu tiên một nhóm người nhất định. Điều này có thể dẫn đến các quyết định không công bằng, gây bất lợi cho một số nhóm đối tượng. Do đó, các nhà phát triển cần phải thiết kế và giám sát các Intelligent Agent để đảm bảo rằng quyết định của chúng luôn công bằng và phù hợp với chuẩn mực đạo đức xã hội.
- Yêu cầu về tài nguyên và năng lượng: Intelligent Agent ngày càng trở nên phức tạp và mạnh mẽ, yêu cầu phần cứng và năng lượng khổng lồ để vận hành. Việc này không chỉ gây lo ngại về tác động môi trường mà còn đặt ra câu hỏi về khả năng tiếp cận công nghệ AI. Các tổ chức có nguồn lực mạnh mới có thể tận dụng được những công nghệ tiên tiến này, điều này có thể tạo ra sự chênh lệch trong việc áp dụng AI giữa các tổ chức và quốc gia.
Tóm lại, cả AI Agent và Intelligent Agent đều đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng tự động hóa và ra quyết định trong các hệ thống công nghệ hiện đại. Sự khác biệt giữa chúng chủ yếu nằm ở khả năng nhận thức và phản ứng với môi trường. Hiểu rõ các loại tác nhân này sẽ giúp chúng ta ứng dụng hiệu quả hơn trong các lĩnh vực như công nghiệp, giao thông, chăm sóc sức khỏe và nhiều lĩnh vực khác. FPT.AI hy vọng bài viết này đã giúp bạn có cái nhìn tổng quan về AI Agent và Intelligent Agent.
>>> ĐỌC THÊM:
- ChatGPT là gì? Cách tạo tài khoản Chat GPT free
- Sentiment Analysis là gì? Cơ chế hoạt động & 10 lợi ích nổi bật
- NLP là gì? Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong tiếng Việt
