Recentemente, os termos Agentic AI, AI Agents e Agents têm aparecido com frequência. Sinceramente, mesmo como analistas e cientistas de dados, as pessoas do setor resistiram um pouco a essas tendências e chavões relacionados à IA no passado.

Os rápidos desenvolvimentos no setor de tecnologia podem, às vezes, ser tão avassaladores que a pessoa começa a se perguntar se deve continuar acompanhando os tempos.

No entanto, há uma realidade que não pode ser ignorada: se os profissionais não se esforçarem para entender esses conceitos, eles podem correr o risco de serem eliminados do setor dentro de alguns anos. É claro que essa não é uma opção desejável.

Como resultado, os especialistas do setor decidiram se aprofundar nesses conceitos, que se mostraram muito mais intrigantes do que o previsto inicialmente.

O objetivo deste artigo é explicar as semelhanças e diferenças entre inteligências de IA, IAs autônomas e inteligências, e explicar esses conceitos da forma mais concisa e clara possível. Se você é novo nessa área, este artigo será uma cartilha útil.

Durante um intercâmbio no setor, especialistas e colegas discutiram os termos IA autônoma, inteligências de IA e inteligências. À primeira vista, eles parecem ter significados semelhantes, mas, na realidade, há diferenças fundamentais. A seguir, uma explicação detalhada do entendimento desses três termos.

Agentes

No sentido mais amplo, um ser inteligente é qualquer pessoa capaz de ambiente perceptivo Além disso tomar medidas com o objetivo de alcançar alvo específico entidade, que pode ser software, hardware ou até mesmo um ser humano. A chave para as inteligências é sua autonomia responder cantando orientado para objetivosAlém disso, elas podem trabalhar em uma variedade de ambientes, desde tarefas automatizadas simples até processos complexos de tomada de decisão. Notavelmente, as inteligências não precisam necessariamente da tecnologia de IA para operar; elas podem executar tarefas com base em regras simples ou lógica predefinida. O conceito de inteligências é muito genérico e abrange tudo, desde os dispositivos automatizados mais simples até sistemas de software complexos.

Por exemplo. Um termostato é uma inteligência típica. Ele detecta a temperatura ambiente (detecta o ambiente) e liga ou desliga o sistema de aquecimento ou resfriamento de acordo com uma temperatura predefinida (ação) para manter a temperatura do ambiente em um nível definido (atingir uma meta). O termostato não depende de IA para executar essas funções; ele simplesmente segue regras predefinidas. Essa inteligência baseada em regras ainda desempenha um papel importante em muitos sistemas automatizados.

Agentes de IA

As inteligências de IA são inteligências alimentadas por inteligência artificial. Em comparação com os sistemas simples baseados em regras, as inteligências de IA são capazes de executar tarefas mais complexas, aproveitando as tecnologias de IA, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, representação de conhecimento e raciocínio para auxiliar na tomada de decisões. A principal vantagem das inteligências de IA é que elas capacidade de aprendizado responder cantando adaptável.

O que torna essas inteligências mais avançadas é o fato de serem capazes de dar um passo para trás em relação ao que está acontecendo. Aprendendo com os dados(matemática) gêneroAdaptação a um novo ambientee no processo de usá-lo constantemente Melhoria do próprio desempenhoIsso permite que as inteligências de IA lidem com tarefas mais complexas e dinâmicas, como a compreensão da linguagem natural e o reconhecimento de imagens. Isso permite que as inteligências de IA lidem com tarefas mais complexas e dinâmicas, como compreender a linguagem natural, reconhecer imagens, fazer previsões e otimizar decisões.

Por exemplo. Os assistentes virtuais Siri ou Alexa são inteligências de IA típicas. Elas usam processamento de linguagem natural para entender os comandos de voz do usuário, aprendizado de máquina para otimizar as respostas e outras tecnologias de IA para realizar tarefas como definir lembretes ou tocar música. À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, as inteligências de IA estão sendo cada vez mais usadas em diversos campos, como atendimento ao cliente, recomendações inteligentes e negociação automatizada.

Muitos dos modelos de IA atuais (por exemplo, grandes modelos de linguagem, como o GPT) podem atuar como inteligências quando integrados a um fluxo de trabalho, mas os modelos em si não são totalmente autônomos; eles geralmente exigem instruções de sistemas externos ou de usuários para acioná-los.

Como resultado, surgiu o conceito de IA autônoma para obter maior autonomia e capacidade de tomada de decisões.

IA autônoma (IA agêntica)

A IA autônoma, por outro lado, leva o conceito de inteligências de IA a um novo patamar, tornando-as mais autonomiamais flexibilidade responder cantando hipermetropiaIA autônoma. A IA autônoma não só tem a capacidade de aprender e se adaptar às inteligências de IA, mas também enfatiza sua Planejamento autônomoeTomada de decisão independente responder cantando iniciativa A capacidade do

Diferentemente das inteligências de IA convencionais que aguardam passivamente por instruções, as IAs autônomas são capazes de executar Planejamento autônomoeTomada de decisão independentee sem intervenção humana. Tomando a iniciativa. O objetivo da IA autônoma é criar sistemas inteligentes que possam pensar, raciocinar e agir como seres humanos para realizar tarefas mais avançadas em ambientes mais complexos.

Por exemplo. Se um sistema de IA autônomo for usado para gerenciar uma casa inteligente, ele poderá não apenas regular automaticamente a temperatura ambiente, mas também solicitar proativamente as necessidades diárias quando não houver estoque, programar a manutenção dos eletrodomésticos e otimizar o uso de energia - tudo isso sem instruções explícitas do usuário. Esse recurso de gerenciamento autônomo aumenta muito o nível de inteligência e a experiência do usuário na casa inteligente.

Em outro exemplo, a IA autônoma não reserva um voo apenas quando o usuário o solicita, ela pode monitorar proativamente as tarifas aéreas, alertar o usuário para reservar no momento ideal e até mesmo remarcar automaticamente o voo do usuário quando um preço melhor estiver disponível - tudo isso sem nenhuma ação adicional por parte do usuário. Essa proatividade e inteligência economizam muito tempo e esforço dos usuários.

A IA autônoma apresenta grande potencial em muitas áreas, por exemplo:

• Operações e manutenção automatizadas: Monitoramento autônomo do status de operação do sistema, diagnóstico automático e solução de problemas, além de otimização da alocação de recursos.
• Lançamento inteligente: Autoanálise de dados de mercado, desenvolvimento de estratégias de investimento e execução de operações de negociação.
• Exploração científica: Protocolos experimentais projetados pelo próprio usuário e análise de dados experimentais para acelerar o processo de descoberta científica.
• Não tripulado: Sensoriamento autônomo do ambiente, planejamento de rotas de direção e direção segura de veículos.

Resumidamente: As inteligências de IA são ferramentas que auxiliam os humanos na realização de tarefas específicas, enquanto as IAs autônomas são mais parecidas com os tomadores de decisão, capazes de pensar e agir de forma independente para resolver problemas complexos.

Para os profissionais de dados (ou aspirantes a profissionais de dados), ignorar a tendência da IA autônoma pode significar ficar para trás no futuro. Cada vez mais organizações estão integrando sistemas autônomos de IA, e dominar o funcionamento da IA autônoma dará aos profissionais uma vantagem competitiva significativa. Compreender os princípios e as aplicações da IA autônoma ajudará os profissionais de dados a responder melhor às futuras mudanças tecnológicas e às atualizações do setor.

E, para os recém-chegados ao espaço da IA, entender a IA autônoma é uma ótima oportunidade de estar à frente da curva. Se você aprender sobre IA autônoma agora, poderá se tornar um participante das futuras mudanças do setor, em vez de um receptor passivo. Aprender e dominar os conhecimentos e as habilidades relacionados à IA autônoma desde o início fornecerá uma base sólida para o desenvolvimento futuro da carreira.