Introduzione agli agenti AI autonomi (AGI)
Agenti AI autonomi o AGI, as defirealizzato da Maes nel 1995, sono sistemi che partecipano attivamente ad ambienti dinamici complessi. Questi agenti operano in modo autonomo all'interno dei loro ambienti, lavorando per raggiungere gli obiettivi o i compiti previsti.
Cosa sono gli agenti AI autonomi (AGI)?
Tradizionalmente, il termine “agenti” si riferiva agli algoritmi utilizzati in attività come i giochi all’interno di scenari di apprendimento per rinforzo. Tuttavia, con il progresso della tecnologia e l’emergere dei Large Language Models (LLM), il nostro mondo stesso può essere visto come l’ambiente. Consideriamo un algoritmo con accesso a Internet in grado di eseguire compiti equivalenti a quelli di un essere umano. In molte situazioni possiamo percepire un algoritmo di questo tipo come un essere senziente, data la sua gamma illimitata di capacità.
Le caratteristiche chiave di un agente AI autonomo includono:
- Capacità di pianificazione, che comporta la scomposizione di obiettivi complessi in compiti intermedi più semplici.
- Memoria a lungo termine.
- Utilizzo di strumenti ambientali, come l'interazione con Internet.
- Abilità riflessive e capacità di imparare dagli errori e dalle esperienze.
A questi agenti possono essere assegnati compiti di alto livello, come pianificare un viaggio a Barcellona. Tale compito prevede più fasi, tra cui la selezione degli hotel, la prenotazione di biglietti idonei, il completamento del processo di acquisto e la garanzia che la prenotazione dell'hotel sia confermata. È un compito estremamente complesso che non tutti gli individui possono eseguire senza errori.
Attualmente, la sfida principale per questi sistemi risiede nella pianificazione e nella visione a lungo termine. Ad esempio, GPT-4 fatica a suddividere un'attività in numerose sottoattività più piccole, ognuna delle quali può essere gestita in modo indipendente. Sebbene sia in grado di individuare un pulsante “acquista biglietto” su un sito Web utilizzando un’immagine, incontra difficoltà nel passare dalla richiesta iniziale a questa azione specifica. Di conseguenza, modelli come GPT-4 spesso si rivelano inadeguati anche per i compiti più banali.
Per una spiegazione più approfondita e tecnica è possibile fare riferimento a il post sul blog di un OpenAI dipendente.
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Benchmark degli agenti IA
Per esempio, ricercatori che esplorano le prime iterazioni di GPT-4 prima del suo rilascio mirava ad accertare la sua capacità di autoreplicazione, simile a un vero virus. Bene, cioè noleggia un server con una GPU, installa su di esso il software necessario, scarica pesi su Internet, esegui uno script.
È stato proposto anche un altro punto di riferimento per l'agenzia di valutazione. Una volta raggiunto con successo questo punto di riferimento, diventa necessaria una seria riflessione sul ruolo degli agenti nel nostro mondo. Il punto di riferimento in sé è semplice: generare 1,000,000 di dollari online, partendo da un budget iniziale di 100,000 dollari. In teoria, ciò potrebbe comportare attività come negoziazione in borsa (o manipolazione del mercato), o ancora più preoccupante, impegnarsi in attività fraudolente. Ad esempio, un'attività delineata nell'articolo collegato all'inizio di questo post prevede la creazione di un sito Web contraffatto dell'Università di Stanford seguito da un attacco a uno studente per ottenere illecitamente la sua password. Tali attività offrono ampie opportunità di danni in varie attività legate alla posta elettronica.
Agenti IA in scenari realistici
Una recente rapporto approfondisce le capacità degli agenti basati su modelli linguistici di acquisire risorse, replicarsi e adattarsi a nuove sfide nel mondo reale. Queste capacità combinate, denominate “replicazione e adattamento autonomo” o ARA, incapsulano uno scenario che ricorda la fantascienza: un virus superintelligente e incontrollabile che si infiltra nelle reti e si propaga autonomamente mentre requisisce nuovi dispositivi.
Le potenziali conseguenze dei sistemi dotati di funzionalità ARA sono profonde e difficili da prevedere. Di conseguenza, la valutazione e la previsione della competenza ARA nei modelli potrebbe svolgere un ruolo fondamentale nella definizione di protocolli di sicurezza essenziali, procedure di sorveglianza e quadri normativi.
Questo sforzo raggiunge principalmente due obiettivi. Innanzitutto, compila un catalogo di 12 compiti che i modelli ARA potrebbero incontrare. In secondo luogo, convalida quattro modelli distinti: GPT-4 testato sotto tre diverse indicazioni e in varie fasi di formazione, insieme a Claude di Anthropic.
L'illustrazione seguente rivela che le prestazioni del modello non eccellono nei compiti più complessi.
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Circa l'autore
Damir è il team leader, il product manager e l'editore di Metaverse Post, che copre argomenti come AI/ML, AGI, LLM, Metaverse e Web3campi correlati. I suoi articoli attirano un vasto pubblico di oltre un milione di utenti ogni mese. Sembra essere un esperto con 10 anni di esperienza in SEO e marketing digitale. Damir è stato menzionato in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e altre pubblicazioni. Viaggia tra Emirati Arabi Uniti, Turchia, Russia e CSI come nomade digitale. Damir ha conseguito una laurea in fisica, che secondo lui gli ha fornito le capacità di pensiero critico necessarie per avere successo nel panorama in continua evoluzione di Internet.
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