Học tập của AI Agents là loại hệ thống tự trị tiên tiến nhất, được xác định bởi khả năng cải thiện hiệu suất của chính họ theo thời gian bằng cách học hỏi từ kinh nghiệm. Khả năng tự cải thiện này cho phép nó thích ứng với môi trường động và thành thạo các nhiệm vụ phức tạp mà không cần lập trình lại thủ công.
Học tập của AI Agent là quá trình mà AI có khả năng như con người cải thiện bản thân dựa trên kinh nghiệm, giống như cách mọi người học hỏi từ thực hành. Những trợ lý kỹ thuật số này phân tích điều gì hiệu quả, nhận ra các mẫu và điều chỉnh phương pháp tiếp cận của họ để đạt kết quả tốt hơn theo thời gian, tất cả mà không cần lập trình viên chỉ dẫn họ chính xác cần làm gì cho từng tình huống mới.
Hãy nghĩ về các AI agents như những nhân viên mới bắt đầu với kiến thức cơ bản nhưng ngày càng giỏi hơn trong công việc mỗi ngày. Họ quan sát, thử, thất bại, thành công, và ghi nhớ, sử dụng các kỹ thuật học tập khác nhau để xử lý các nhiệm vụ ngày càng phức tạp và thích ứng với những thử thách mới một cách tự động.
Tác nhân AI học thông qua các quá trình tính toán mà biến đổi những kinh nghiệm thô thành tri thức hữu ích. Sự chuyển đổi này hoạt động giống như bộ não của bạn xử lý những trải nghiệm hàng ngày thành bài học mà bạn có thể áp dụng vào ngày mai.
Tác nhân AI ‘nhìn thấy’ thế giới của họ thông qua các hệ thống thu thập dữ liệu, như API, cảm biến hoặc các đầu vào đa phương tiện. Các kênh nhận thức này thu thập thông tin mà tác nhân cần để học bất kỳ điều gì.
Nghiên cứu của Microsoft cho thấy rằng các tác nhân tiên tiến có thể xử lý hình ảnh, văn bản và âm thanh cùng nhau (gọi là đầu vào đa phương tiện), tương tự như cách bạn hiểu một bộ phim bằng cách kết hợp những gì bạn thấy và nghe thay vì trải nghiệm chúng riêng lẻ.
Trước khi bắt đầu học, các tác nhân dọn dẹp và tổ chức lại dữ liệu đến. Bước này giống như phân loại qua một đống thông tin lộn xộn để tìm ra những phần quan trọng, ảnh hưởng nghiêm trọng đến cách mà tác nhân nhận ra các mẫu hữu ích sau này.
Học tập và thích nghi trong AI hoạt động song hành nhưng phục vụ cho những mục đích khác nhau. Học tập xây dựng kiến thức, trong khi thích nghi thay đổi hành vi dựa trên kiến thức đó.
Học tập diễn ra khi các tác nhân phát hiện ra các mẫu áp dụng được cho nhiều tình huống. Nó giống như nhận ra rằng hầu hết các con chó phản ứng với phần thưởng trong quá trình huấn luyện, một bài học mà bạn có thể sử dụng với nhiều con chó khác nhau, không chỉ với con bạn đã huấn luyện.
Sự thích ứng hiển thị qua việc thay đổi chiến lược dựa trên những gì đã học được. Nghiên cứu được công bố trên arXiv xác nhận rằng việc thích ứng hiệu quả cho phép các tác nhân điều chỉnh cách tiếp cận dựa trên kết quả, giúp họ thực hiện tốt hơn trong các tình huống khác nhau.
Các tác nhân AI học theo nhiều cách cơ bản, mỗi cách hữu ích cho các tình huống khác nhau. Các phương pháp này xác định cách các tác nhân xử lý phản hồi và tiếp nhận thông tin mới.
Học tăng cường giúp các tác nhân AI khám phá điều gì hiệu quả thông qua thử nghiệm. Họ thử các phương pháp khác nhau, nhận phản hồi và dần dần ưa chuộng các chiến lược cho kết quả tốt hơn.
Hàm thưởng cho biết các tác nhân AI khi nào chúng đang tiến gần hay xa hơn trong việc tìm kiếm giải pháp tốt. Những điểm chỉ dẫn toán học này hướng dẫn việc học tới các hành vi hữu ích.
Thiết kế phần thưởng tốt cân bằng giữa phản hồi nhanh chóng và mục tiêu dài hạn. Nghiên cứu của OpenAI cho thấy phần thưởng được thiết kế tốt cung cấp tín hiệu học tập rõ ràng đồng thời ngăn chặn ‘hacking phần thưởng’, nơi mà các đại lý tìm ra kẽ hở để tối đa hóa phần thưởng mà không thực sự giải quyết vấn đề được dự định.
Các đại lý liên tục đối mặt với sự lựa chọn giữa việc sử dụng các chiến lược mà họ biết là hiệu quả (khai thác) hoặc thử cách tiếp cận mới có thể tốt hơn (khám phá). Sự cân bằng này định hình tốc độ và hiệu quả học tập của họ, giống như cách bạn có thể ở lại với một nhà hàng quen thuộc hoặc mạo hiểm thử một nhà hàng mới.
Lựa chọn thuật toán học tăng cường phụ thuộc vào vấn đề cụ thể, nhưng lĩnh vực này đã phát triển từ hai nhóm chính sang một phương pháp lai mạnh mẽ.
Có lẽ ứng dụng nổi bật nhất gần đây của RL là Học Tăng Cường từ Phản Hồi của Con Người (RLHF). Đây là kỹ thuật cốt lõi được sử dụng để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, nơi phản hồi từ con người được sử dụng như một tín hiệu phần thưởng để căn chỉnh đầu ra của mô hình với ý định và hướng dẫn an toàn của người dùng.
Học tập đa tác nhân mở rộng các nguyên tắc này đến các kịch bản có nhiều tác nhân AI tương tác. Điều này tạo ra các môi trường động, nơi các tác nhân học hỏi từ nhau, không chỉ từ môi trường xung quanh.
Hệ thống hợp tác dạy các tác nhân làm việc cùng nhau để đạt được các mục tiêu chung. Nghiên cứu của Đại học Stanford cho thấy rằng các tác nhân trong môi trường làm việc nhóm tự nhiên phát triển các chiến lược phối hợp và phương pháp giao tiếp mà không cần phải lập trình rõ ràng để làm vậy.
Môi trường cạnh tranh tạo ra sự cải thiện nhanh chóng thông qua đối kháng lành mạnh. Các tác nhân liên tục thích nghi để chống lại các chiến lược mới nhất của nhau, tạo ra một hệ thống tự cải thiện phát triển các hành vi ngày càng phức tạp hơn, giống như cách các đội thể thao chuyên nghiệp nâng cao lối chơi của nhau.
Hệ thống ghi nhớ cung cấp cho các tác nhân AI khả năng sử dụng các kinh nghiệm đã qua để đưa ra quyết định hiện tại. Nếu không có những hệ thống này, các tác nhân sẽ phải bắt đầu lại từ đầu mỗi lần, không thể xây dựng dựa trên những bài học trước đó.
Bộ nhớ ngắn hạn giữ các sự kiện gần đây có sẵn để sử dụng ngay lập tức. Khả năng này giúp các tác nhân duy trì các chuỗi hành vi mạch lạc bằng cách nhớ những gì vừa mới xảy ra.
Cơ chế chú ý giúp các tác nhân tập trung vào những gì quan trọng nhất. Nghiên cứu của IEEE xác nhận rằng những hệ thống này tăng hiệu quả học tập bằng cách làm nổi bật thông tin quan trọng trong khi bỏ qua những phiền nhiễu – giống như cách bạn tập trung vào một cuộc trò chuyện trong một căn phòng ồn ào.
Bộ nhớ sự kiện lưu trữ các trải nghiệm hoàn chỉnh có thể được truy nhập lại sau. Tính năng này cho phép các tác nhân học từ các sự kiện hiếm nhưng quan trọng, hỗ trợ thích nghi trong các môi trường nơi cơ hội học tập chính không thường xuyên xuất hiện.
Các cơ sở kiến thức thần kinh lưu trữ thông tin thông qua các kết nối mạng. Cách tiếp cận này nắm bắt các mối quan hệ giữa các khái niệm, giúp các tác nhân áp dụng kiến thức linh hoạt qua các trường hợp khác nhau.
Bộ nhớ phân cấp tổ chức thông tin ở nhiều cấp độ chi tiết. Nghiên cứu cho thấy những cấu trúc này giúp học nhanh hơn và lý luận phức tạp hơn – giống như cách bạn có thể tổ chức kiến thức từ các danh mục tổng quát đến chi tiết cụ thể.
Quên lãng thảm khốc xảy ra khi việc học mới ghi đè lên kiến thức hiện có — một thách thức lớn đối với các hệ thống cần liên tục học và thích ứng.
Hợp nhất trọng số linh hoạt (EWC) bảo vệ kiến thức quan trọng trong quá trình học. Kỹ thuật này xác định và bảo vệ thông tin quan trọng trong khi cho phép cập nhật có chọn lọc các khu vực ít quan trọng hơn, duy trì hiệu suất cho các nhiệm vụ đã thành thạo trước đó trong khi học những cái mới.
Ôn tập trải nghiệm thường xuyên xem lại các ví dụ trước trong quá trình huấn luyện. Các nghiên cứu chỉ ra phương pháp này giảm đáng kể việc quên lãng bằng cách kết hợp kinh nghiệm mới với việc nhắc nhớ về các nhiệm vụ cũ, giúp duy trì hiệu suất qua các kỹ năng đa dạng.
Học chuyển giao cho phép các tác nhân AI sử dụng kiến thức từ một nhiệm vụ để giúp thực hiện nhiệm vụ khác. Phương pháp này tăng tốc độ học tập cho những thách thức mới bằng cách xây dựng trên những gì họ đã biết.
Các kỹ thuật thích ứng miền giúp chuyển giao kiến thức giữa các khu vực có liên quan nhưng khác nhau. Chúng tìm ra các mẫu chung có thể hoạt động qua các tình huống khác nhau, giúp dễ dàng đối phó với các nhiệm vụ mới.
Chuyển giao dựa trên đặc trưng lấy ra các yếu tố có thể tái sử dụng từ việc học trước. Phương pháp này đẩy nhanh tiến độ đối với các thách thức mới bằng cách cung cấp một khởi đầu với kiến thức có tổ chức và liên quan.
Học siêu cấp, thường được gọi là ‘học để học’, tập trung vào việc cải thiện chính quá trình học tập. Phương pháp này thúc đẩy sự cải thiện của các tác nhân thông minh bằng cách làm cho sự thích ứng nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Học vài ví dụ cho phép các tác nhân hiểu các nhiệm vụ mới chỉ với một vài ví dụ. Khả năng này có nghĩa là chúng có thể thích ứng nhanh chóng, ngay cả khi có ít thông tin để làm việc.
Các phương pháp học Bayesian kết hợp kiến thức hiện có với những quan sát mới. Chúng theo dõi sự không chắc chắn, giúp các tác nhân cân nhắc giữa những gì họ biết với bằng chứng mới một cách cân đối.
Học dựa trên trọng số độ tin cậy điều chỉnh tốc độ các tác nhân tiếp nhận thông tin mới dựa trên mức độ chắc chắn của họ. Điều này bảo vệ kiến thức vững chắc trong khi vẫn mở cửa cho cập nhật khi có bằng chứng mạnh cho thấy cần thay đổi.
Những tiến bộ trong thiết kế gần đây đã cải thiện rất nhiều cách các tác nhân AI học và thích ứng. Các cấu trúc hiện đại này cải thiện cách các tác nhân xử lý thông tin và điều chỉnh hành động để phù hợp với tình huống mới.
Các kiến trúc Transformer sử dụng cơ chế chú ý để phát hiện các kết nối trong dữ liệu. Cách thiết lập này giúp các tác nhân khám phá các mô hình phức tạp mà không cần các quy tắc nghiêm ngặt về cách thông tin nên được sắp xếp.
Học theo ngữ cảnh cho phép các tác nhân dựa trên Transformer điều chỉnh ngay lập tức. Chúng có thể thay đổi phản hồi dựa trên các ví dụ được cung cấp trong một tương tác đơn lẻ, thể hiện một dạng thích ứng nhanh chóng.
Hệ thống nơ-ron-tượng trưng kết hợp nhận diện mẫu với các quy tắc logic. Cách tiếp cận kết hợp này cho phép các tác nhân sử dụng cả học tập dựa vào dữ liệu và lý luận rõ ràng, khắc phục điểm yếu của việc chỉ sử dụng một phương pháp duy nhất.
Lý luận nguyên nhân giúp các tác nhân hiểu tại sao sự việc xảy ra, không chỉ là chúng đã xảy ra. Cái nhìn sâu sắc hơn này hỗ trợ sự thích nghi tốt hơn với các tình huống mới bằng cách tập trung vào nguyên nhân và kết quả thay vì các liên tưởng đơn giản.
Các kiến trúc đa phương tiện xử lý các loại thông tin khác nhau qua các tuyến riêng trước khi kết hợp chúng. Thiết kế này cho phép các tác nhân sử dụng sức mạnh độc đáo của mỗi loại dữ liệu trong khi tìm kiếm các liên kết giữa chúng.
Chuyển giao kiến thức đa phương tiện có nghĩa là thông tin chuyên sâu từ một loại dữ liệu có thể cải thiện sự hiểu biết ở loại dữ liệu khác. Ví dụ, học từ hình ảnh có thể nâng cao kỹ năng ngôn ngữ, tạo ra hiệu ứng kết hợp giúp tăng tốc độ phát triển tổng thể.
Dù đã có tiến bộ lớn, việc triển khai các tác nhân AI học tập vẫn gặp phải những thách thức thực tế. Nhận biết những trở ngại này giúp thiết lập kỳ vọng thực tế và lập kế hoạch sử dụng hiệu quả trong môi trường doanh nghiệp.
Các hệ thống học liên tục cần nhiều năng lực tính toán. Nhu cầu này có thể gây ra vấn đề, đặc biệt đối với các thiết lập nhỏ hơn hoặc các thiết bị với tài nguyên giới hạn, làm cho việc thích ứng trở nên khó khăn hơn.
Các kỹ thuật tối ưu hóa nhắm đến việc sử dụng tài nguyên một cách khôn ngoan hơn bằng cách tập trung vào các khoảnh khắc học tập then chốt. Những phương pháp này giúp duy trì khả năng thích ứng ngay cả khi năng lực tính toán bị thắt chặt, đảm bảo tiến bộ mà không bị quá tải.
Các cơ chế an toàn bảo vệ chống lại kết quả không mong muốn có thể đến từ việc học tập độc lập. Chúng đặt ra các giới hạn để ngăn chặn tác nhân học các hành vi có hại trong khi vẫn cho phép sự phát triển tích cực.
Duy trì giá trị căn chỉnh giữ cho quá trình thích ứng phù hợp với các mục tiêu và giá trị dự định. Sự giám sát mạnh mẽ là rất quan trọng để ngăn tác nhân tìm ra các giải pháp đáp ứng các mục tiêu kỹ thuật nhưng lại đi ngược lại mục đích lớn hơn.
Các phương pháp đánh giá tốt là chìa khóa để hướng dẫn phát triển tác nhân và kiểm tra liệu chúng đã sẵn sàng cho sử dụng trong thế giới thực hay chưa. Những cách tiếp cận này đo lường thành công của việc học tập theo nhiều cách khác nhau, cung cấp phản hồi rõ ràng để cải thiện.
Các chỉ số hiệu suất theo dõi mức độ hoàn thành nhiệm vụ của tác nhân theo thời gian. Những thước đo này cho thấy bằng chứng rõ ràng về sự cải thiện, làm nổi bật cách học tập nâng cao khả năng của chúng để đạt được các mục tiêu.
Công cụ đo lường khả năng tổng quát kiểm tra mức độ hiệu quả của việc học khi áp dụng vào tình huống mới. Kết quả mạnh mẽ ở đây cho thấy các tác nhân có sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm, không chỉ ghi nhớ câu trả lời, điều này rất quan trọng cho việc sử dụng thực tiễn.
Tốc độ hội tụ đo lường tốc độ mà các tác nhân đạt được mức hiệu suất ổn định và cao. Điều này giúp cho thấy hiệu quả học tập, với kết quả nhanh chóng thường cho thấy các phương pháp thích nghi tốt hơn.
Phân tích độ ổn định xem xét mức độ nhất quán trong hiệu suất qua các điều kiện khác nhau. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng quan trọng, nơi những thay đổi bất ngờ có thể tạo ra rủi ro ngay cả khi tổng thể kết quả trông tốt.
Những hiểu lầm về cách tác nhân trí tuệ nhân tạo học có thể dẫn đến những kỳ vọng không thực tế hoặc lựa chọn sử dụng không phù hợp. Giải quyết những huyền thoại này giúp đưa ra kỳ vọng đúng đắn về khả năng và giới hạn của chúng.
Thực tế: Điều này không đúng. ‘Học’ của tác nhân học là một quá trình toán học nâng cao về nhận dạng mô hình và tối ưu hóa thống kê. Nó không sở hữu ý thức, ý định, hay sự hiểu biết giống con người.
Thực tế: Đây là một hiểu lầm nguy hiểm. Một Tác nhân học yêu cầu một môi trường được thiết kế cẩn thận, khối lượng lớn dữ liệu huấn luyện đã được sắp xếp, một cơ chế phản hồi rõ ràng (nhà phê bình), và sự quản lý mạnh mẽ để hướng dẫn quá trình học của nó. Học không giám sát không có rào chắn có thể dẫn đến kết quả không thể đoán trước và không mong muốn.
Học tập tác nhân trí tuệ nhân tạo đang tiếp tục tiến triển, với những ý tưởng mới giải quyết điểm yếu hiện tại và mở ra cơ hội mới. Những bước tiến này hướng tới một tương lai của các hệ thống còn có khả năng và thích ứng hơn nữa.
Các tác nhân AI tự cải thiện sẽ có khả năng nâng cao phương pháp học tập của chính mình. Điều này có thể tăng tốc độ cải thiện, khi họ tìm và áp dụng các nâng cấp cho quy trình của mình.
An toàn trở thành một trọng tâm lớn hơn khi những khả năng này phát triển. Cần có các quy tắc mạnh mẽ để đảm bảo rằng các tác nhân AI tự cải thiện vẫn phù hợp với nhu cầu và giá trị của con người trong dài hạn. Đây là một trong những thách thức lớn nhất trong học tập của tác nhân AI do những rủi ro tiềm tàng đối với nhân loại.
Sự thích ứng chia sẻ giữa con người và AI tạo ra một môi trường làm việc nhóm, nơi cả hai bên đều học hỏi. Cách tiếp cận này hỗ trợ sự cải thiện liên tục, mỗi bên thích ứng để hỗ trợ tốt hơn cho sức mạnh của bên kia.
Giải thích rõ ràng về những thay đổi trong học tập là yếu tố then chốt để xây dựng niềm tin trong mối quan hệ hợp tác này. Khi mọi người hiểu tại sao và cách thức hành vi của AI thay đổi, họ có thể làm việc cùng nhau hiệu quả hơn, làm cho sự hợp tác trở nên suôn sẻ hơn.
Học tập của tác nhân AI đánh dấu một sự thay đổi lớn từ phần mềm truyền thống, cho phép các hệ thống tự trị tiếp tục cải thiện thông qua kinh nghiệm mà không cần cập nhật liên tục từ con người. Những khả năng này mở ra những ứng dụng mạnh mẽ trong các ngành công nghiệp, từ dịch vụ khách hàng tốt hơn đến các hoạt động thông minh hơn trong sản xuất và chăm sóc sức khỏe.
Tiến bộ tiếp tục với những ý tưởng mới trong học tăng cường cho các tác nhân AI, học chuyển giao và thiết kế hệ thống. Mỗi bước tiến lên làm cho các tác nhân có khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ hơn trong khi vượt qua những thách thức trước đây về tốc độ, tính linh hoạt và an toàn.
Nhìn về phía trước, học tập của các tác nhân AI tập trung vào việc tạo ra các hệ thống hoạt động tốt với con người, điều chỉnh nhanh chóng đối với những thách thức mới và giữ nguyên ưu tiên của con người. Con đường này dẫn đến tương lai nơi các tác nhân AI trở thành đối tác đáng tin cậy, thích ứng, mang lại giá trị thực sự cho doanh nghiệp thông qua sự cải thiện liên tục của các tác nhân AI và sự thích ứng tự trị của AI.
