Nhận Thức của Tác Nhân AI: Cách Hệ Thống Tự Động Hiểu Môi Trường Của Chúng

Nhận Thức của Tác Nhân AI là quá trình một hệ thống tự động sử dụng để thu thập và diễn giải thông tin về môi trường của nó thông qua cảm biến kỹ thuật số hoặc vật lý. Quá trình này là bước đầu tiên cơ bản trong chu kỳ ‘nhận-thức-suy nghĩ-hành động’ của một tác nhân, vì chất lượng của nhận thức của nó trực tiếp quyết định chất lượng của các quyết định và hành động tiếp theo.

Hiểu biết về nhận thức của tác nhân AI là rất quan trọng vì nó xác định ranh giới giữa những gì mà một tác nhân biết và những gì nó không biết. Các phương pháp quan sát của tác nhân rất đa dạng, từ đọc văn bản đến xử lý dữ liệu hình ảnh phức tạp. Hướng dẫn này cung cấp một phân tích thực tế về cách mà tác nhân AI nhận thức cả hai thế giới kỹ thuật số và vật lý, những thách thức chúng đang đối mặt, và cách khả năng này đang phát triển.

Những điều cần nhớ về Nhận thức của tác nhân AI

• Nhận thức là sự diễn giải, không chỉ là thu thập dữ liệu. Đó là quá trình quan trọng mà tại đó một tác nhân chuyển đổi dữ liệu cảm biến thô—từ API, văn bản, hoặc camera—thành một sự hiểu biết có cấu trúc về môi trường của nó.
• Các tác nhân cảm nhận thế giới kỹ thuật số và vật lý khác nhau. Chúng ‘đọc’ thế giới kỹ thuật số qua API và mã, trong khi chúng ‘nhìn thấy’ thế giới vật lý bằng các cảm biến như thị giác máy tính và LiDAR.
• Thách thức lớn nhất trong nhận thức của tác nhân AI là sự không chắc chắn. Dữ liệu thực tế thường ‘nhiễu’ và mơ hồ, yêu cầu các tác nhân phải lọc thông tin không cần thiết để hiểu rõ trạng thái thật của môi trường.
• Các tác nhân xử lý sự không chắc chắn bằng việc kết hợp cảm biến. Để xây dựng một sự hiểu biết đáng tin cậy, một tác nhân kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ví dụ, sử dụng cả camera và radar) để khắc phục hạn chế của bất kỳ cảm biến đơn lẻ nào.
• Tương lai của nhận thức là đa chiều. Thế hệ tiếp theo của các tác nhân sẽ có khả năng xử lý và tổng hợp đồng thời văn bản, hình ảnh và âm thanh để đạt được ý thức ngữ cảnh giống con người hơn.

Nhận thức của Tác nhân AI là gì?

Nhận thức của Tác nhân AI là cơ chế mà qua đó một tác nhân tự động thu thập và hiểu dữ liệu từ môi trường xung quanh. Đây là cầu nối giữa dữ liệu thô, hỗn loạn của thế giới thực và thông tin có cấu trúc cần thiết cho động cơ ra quyết định của tác nhân.

Tại sao nhận thức không chỉ đơn thuần là ‘nhận dữ liệu’?

Nhận thức của tác nhân AI là một quá trình hai bước. Bước đầu tiên là nhận dữ liệu thô qua một cảm biến. Bước thứ hai, quan trọng hơn là diễn giải dữ liệu đó và chuyển đổi nó thành định dạng có cấu trúc. Ví dụ, một tác nhân không chỉ nhận một triệu điểm ảnh từ camera; hệ thống nhận thức của nó phải diễn giải những điểm ảnh đó để xác định đối tượng, con người, và các mối quan hệ không gian của chúng.

Hiểu biết về môi trường của AI này là điều cho phép tác nhân xây dựng một mô hình hữu ích về thế giới của nó và phát triển nhận thức tác nhân thông minh.

Các tác nhân AI nhận thức thế giới kỹ thuật số như thế nào?

Đối với hầu hết các ứng dụng kinh doanh, môi trường của một tác nhân là kỹ thuật số. Họ ‘cảm nhận’ thế giới này bằng cách đọc văn bản, phân tích cú pháp mã và giao tiếp với các hệ thống phần mềm khác.

Làm thế nào để các tác nhân ‘đọc’ thông tin dựa trên văn bản?

• Cơ chế: Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP).
• Cách hoạt động: NLP là một lĩnh vực của AI cho phép máy tính có khả năng hiểu văn bản và lời nói giống như cách con người có thể. Các tác nhân hiện đại sử dụng các mô hình NLP tinh vi để trích xuất ý nghĩa, ý định, thực thể (như tên, ngày tháng, và tổ chức), và cảm xúc từ văn bản không có cấu trúc.
• Trường hợp sử dụng trong kinh doanh: Một nhân viên dịch vụ khách hàng có thể đọc một email hỗ trợ đến, sử dụng NLP để xác định rằng khách hàng đang ‘tức giận’ (phân tích cảm xúc) và vấn đề của họ liên quan đến ‘lỗi thanh toán’ (trích xuất ý định), sau đó chuyển vé đến bộ phận thích hợp.

Làm thế nào để các tác nhân ‘nhìn thấy’ các trang web và ứng dụng?

• Cơ chế: Web Scraping và Phân tích DOM.
• Cách hoạt động: Một tác nhân không thấy một trang web theo kiểu trực quan. Thay vào đó, nó truy cập mã cơ bản của trang—Mô hình Đối tượng Tài liệu (DOM)—để ‘đọc’ nội dung của nó, xác định cấu trúc, và định vị các yếu tố cụ thể như văn bản, nút, và trường dữ liệu. Đây là phương pháp chính cho cách mà tác nhân AI thu thập dữ liệu từ web.
• Trường hợp sử dụng trong kinh doanh: Một tác nhân tình báo cạnh tranh có thể được giao nhiệm vụ giám sát trang web thương mại điện tử của đối thủ. Nó có thể sử dụng phân tích DOM để điều hướng đến một trang sản phẩm và trích xuất giá hiện tại, mức tồn kho, và đánh giá của khách hàng, cung cấp dữ liệu thị trường quý giá.

Làm thế nào để các tác nhân lấy dữ liệu từ phần mềm khác?

• Cơ chế: Giao diện Lập trình Ứng dụng (APIs).
• Cách thức hoạt động: API là phương pháp đáng tin cậy nhất để các tác nhân AI nhận thức môi trường trong hệ sinh thái phần mềm công ty. API cung cấp một cách có cấu trúc, dự đoán để tác nhân yêu cầu dữ liệu từ hệ thống khác (như CRM hay ERP) và nhận dữ liệu đó dưới dạng sạch sẽ, dễ đọc cho máy móc.
• Tình huống sử dụng trong kinh doanh: Một nhân viên kinh doanh có thể được giao mục tiêu ‘Chuẩn bị bản tóm tắt cho cuộc họp lúc 2 giờ chiều của tôi.’ Họ sẽ sử dụng API của Salesforce để nhận thông tin liên hệ khách hàng, API của Zendesk để nhận biết các phiếu hỗ trợ gần đây, và API của hệ thống thanh toán công ty để nhận thông tin lịch sử thanh toán của khách hàng.

Làm Thế Nào Để Nhận thức của tác nhân AI Hiểu Rõ Được Thế Giới Vật Lý?

Đối với các ứng dụng trong robot, logistics và xe tự hành, việc nhận thức liên quan đến việc diễn giải các tín hiệu từ thế giới vật lý.

Các tác nhân ‘nhìn’ bằng thị giác máy tính như thế nào?

• Cơ chế: Mô hình Nhận diện Hình ảnh và Phát hiện Đối tượng.
• Cách thức hoạt động: Thị giác máy tính là một lĩnh vực của AI huấn luyện máy móc để diễn giải và hiểu thế giới hình ảnh. Một tác nhân xử lý dữ liệu điểm ảnh từ nguồn cấp camera để xác định đối tượng, phân loại chúng (ví dụ: ‘đây là một người,’ ‘đây là một xe’) và hiểu vị trí của chúng trong không gian ba chiều. Độ chính xác của các hệ thống này đã được cải thiện đáng kể, với một số mô hình hiện đã vượt qua hiệu suất của con người trong các nhiệm vụ phân loại hình ảnh cụ thể.
• Tình huống sử dụng trong kinh doanh: Một hệ thống thanh toán tự động trong cửa hàng bán lẻ, như Amazon Go, sử dụng một loạt các camera và mô hình thị giác máy tính để nhận biết những món hàng mà khách hàng lấy từ kệ, tự động thêm chúng vào giỏ hàng kỹ thuật số của họ.

Các tác nhân ‘nghe’ bằng xử lý âm thanh như thế nào?

• Cơ chế: Chuyển Đổi Giọng Nói Thành Văn Bản và Nhận Diện Âm Thanh.
• Cách hoạt động: Hệ thống Nhận thức của tác nhân AI có thể chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản có thể đọc được bởi máy để xử lý thêm. Nó cũng có thể được huấn luyện để nhận diện các âm thanh không phải ngôn ngữ, chẳng hạn như báo động cháy, kính vỡ, hoặc âm thanh đặc biệt của một bộ phận máy móc bị hỏng.
• Tình huống sử dụng trong doanh nghiệp: Một trợ lý điều khiển bằng giọng nói trong kho có thể nhận ra lệnh bằng lời nói của công nhân là ‘lấy mục #B72,’ chuyển đổi nó thành văn bản và gửi hướng dẫn đến hệ thống quản lý kho.

Làm thế nào các tác nhân cảm nhận được vị trí và sự di chuyển?

• Cơ chế: GPS, LiDAR (Light Detection and Ranging), và Đơn vị đo Inertial (IMUs).
• Cách hoạt động: Các cảm biến vật lý này cung cấp dữ liệu quan trọng cho bất kỳ tác nhân di động nào. GPS cung cấp vị trí, IMUs (bao gồm các gia tốc và con quay hồi chuyển) cung cấp định hướng và chuyển động, và LiDAR tạo ra một bản đồ 3D chính xác về môi trường xung quanh bằng cách đo khoảng cách bằng tia laser.
• Tình huống sử dụng trong doanh nghiệp: Nhận thức thông minh của tác nhân trong xe tự hành là sản phẩm của việc các cảm biến này hoạt động cùng nhau. Nó sử dụng LiDAR để nhận diện khoảng cách chính xác đến các xe khác, máy ảnh để nhận diện màu sắc và loại của các xe đó, và GPS để nhận diện vị trí của nó trên bản đồ, tạo ra một mô hình toàn diện về môi trường xung quanh.

Thách thức lớn nhất trong khả năng Nhận thức của tác nhân AI là gì?

Thách thức lớn nhất trong khả năng cảm nhận của tác nhân AI là sự không chắc chắn. Thế giới thực, dù là kỹ thuật số hay vật lý, đều phức tạp và khó dự đoán.

Tại sao thế giới thực lại khó để tác nhân cảm nhận chính xác?

• Dữ liệu ‘ồn’: Các cảm biến không hoàn hảo. Quan sát của máy ảnh có thể bị che khuất bởi mưa, ghi âm có thể bị biến dạng bởi tiếng ồn nền, và dữ liệu văn bản từ web có thể đầy lỗi chính tả và ngữ pháp sai. Hệ thống cảm nhận của tác nhân phải có khả năng lọc ra tiếng ồn này để tìm thấy tín hiệu thực sự.
• Sự mơ hồ: Cùng một đầu vào cảm giác có thể có nhiều cách hiểu hợp lệ khác nhau. Các từ nói ‘viết ngay bây giờ’ và ‘đúng, viết ngay bây giờ’ nghe giống hệt nhau nhưng có ý nghĩa khác nhau. Tác nhân phải sử dụng ngữ cảnh để giải quyết sự mơ hồ này.

Làm thế nào Nhận thức của tác nhân AI xử lý sự không chắc chắn này?

• Hợp nhất cảm biến: Đây là một kỹ thuật được sử dụng để kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến khác nhau nhằm xây dựng một bức tranh đáng tin cậy và đầy đủ hơn về môi trường. Ví dụ, một chiếc xe tự hành sẽ kết hợp dữ liệu từ camera, LiDAR và hệ thống radar của nó. Nếu máy ảnh bị chói bởi ánh sáng mặt trời, LiDAR và radar vẫn có thể nhận thức được chướng ngại vật, khiến hệ thống trở nên mạnh mẽ hơn nhiều.
• Mô hình xác suất: Thay vì coi một nhận thức là chắc chắn, một tác nhân có thể sử dụng xác suất để biểu thị mức độ tin cậy của mình. Nó có thể kết luận, ‘Dựa trên email này, có 90% khả năng khách hàng muốn hoàn tiền và 10% khả năng họ muốn đổi hàng,’ cho phép nó đưa ra quyết định cẩn thận và hợp lý hơn.

Mối quan hệ giữa Nhận thức của tác nhân AI và mô hình của tác nhân là gì?

Nhận thức và mô hình thế giới nội bộ của tác nhân có mối quan hệ cộng sinh. Một cái xây dựng cái kia, và cái kia tinh chỉnh cái đầu tiên.

Nhận thức xây dựng mô hình ‘thế giới nội bộ’ của tác nhân như thế nào?

Mô hình nội bộ của tác nhân là bộ nhớ hoặc sự hiểu biết của nó về cách thế giới hoạt động. Mô hình này được xây dựng và cập nhật theo thời gian dựa trên dòng nhận thức liên tục của tác nhân. Ví dụ, một robot lau nhà mới bắt đầu mà không có bản đồ căn phòng. Khi nó di chuyển xung quanh, nó sử dụng cảm biến để nhận thức các bức tường và đồ nội thất, dần dần xây dựng bản đồ (mô hình) của môi trường.

Mô hình, theo đó, cải thiện nhận thức như thế nào?

Một khi mô hình tồn tại, tác nhân có thể sử dụng nó để dự đoán những gì nó mong đợi cảm nhận tiếp theo. Điều này cho phép nó tập trung tài nguyên cảm giác hiệu quả hơn. Ví dụ, nếu mô hình của robot lau dọn cho thấy có một bức tường ngay trước mặt, nó có thể dành nhiều sức mạnh xử lý hơn cho các cảm biến khoảng cách ngắn của nó để tránh va chạm, hiệu quả sử dụng mô hình của nó để hướng dẫn quan sát của tác nhân.

Những quan niệm sai lầm phổ biến về Nhận thức của AI là gì?

Thần thoại #1: Tác nhân AI ‘nhìn’ hoặc ‘nghe’ như con người.

Thực tế: Điều này không chính xác. Nhận thức của tác nhân AI là một quá trình thuần túy toán học. Nó bao gồm việc nhận diện các mẫu trong dữ liệu – dù là điểm ảnh, sóng âm thanh hay văn bản – và so khớp chúng với các phân loại đã biết. Nó không liên quan đến kinh nghiệm chủ quan, ý thức hay sự hiểu biết như con người. Một tác nhân có thể nhận diện được một con mèo trong ảnh, nhưng nó không có khái niệm gì về con mèo là.

Thần thoại #2: Cảm biến tốt hơn tự động dẫn đến nhận thức tốt hơn.

Thực tế: Dù cảm biến chất lượng cao là quan trọng, khả năng của tác nhân để diễn giải dữ liệu quan trọng hơn nhiều: Một tác nhân có mô hình nhận thức vượt trội (tức là phần mềm tốt hơn) có thể thường xuyên vượt trội một tác nhân có phần cứng tốt hơn nhưng kém thông minh hơn. Trí thông minh nằm ở khả năng diễn giải, không chỉ ở việc thu thập dữ liệu.

Nhận thức của Tác nhân AI sẽ phát triển như thế nào trong tương lai?

Tương lai của nhận thức của tác nhân AI là đa phương thức, cho phép các tác nhân hiểu thế giới theo cách toàn diện hơn và giống con người hơn nhiều.

Nhận thức đa phương thức là gì?

Nhận thức đa phương thức trong tác nhân AI là khả năng xử lý và tổng hợp thông tin từ nhiều định dạng dữ liệu, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh. Bằng cách tích hợp các đầu vào đa dạng này, tác nhân đạt được sự hiểu biết toàn diện hơn về ngữ cảnh, giúp nó tạo ra các kết quả tinh vi và sắc thái hơn.

Giống như con người kết hợp thị giác và thính giác để có được bức tranh đầy đủ, tác nhân này tích hợp nhiều đầu vào dữ liệu để đạt được sự nhận thức ngữ cảnh sâu sắc hơn, cho phép nó tạo ra các phản hồi chính xác và tinh vi hơn.

Tuy nhiên, theo nghiên cứu từ Microsoft và khảo sát Large Multimodal Agents của arXiv, nhận thức đa phương thức không chỉ dừng lại ở việc xử lý song song các loại đầu vào khác nhau mà còn đòi hỏi:

1. Căn chỉnh và tích hợp đa phương thức – Khả năng liên kết và tích hợp thông tin qua các phương thức khác nhau, xác định mối quan hệ giữa các đối tượng được nhìn thấy trong hình ảnh, được đề cập trong văn bản và được nghe trong âm thanh.
2. Nền tảng ngữ cảnh – Nhận thức gắn kết các biểu thị trừu tượng với các ngữ cảnh môi trường, giảm thiểu sai sót bằng cách định vị sự hiểu biết trong thực tế có thể quan sát
3. Tích hợp thời gian – Khả năng duy trì các mô hình nhận thức nhất quán qua thời gian, theo dõi các thay đổi trong môi trường và cập nhật các biểu diễn nội tại tương ứng
4. Ưu tiên dựa trên sự chú ý – Khả năng tập trung chọn lọc tài nguyên tính toán vào các khía cạnh liên quan nhất của các đầu vào đa phương thức dựa trên yêu cầu của tác vụ và sự nổi bật của môi trường
5. Lý luận bất định – Quản lý thông tin không đầy đủ hoặc mâu thuẫn giữa các phương thức thông qua cơ chế suy luận xác suất.

Kiến trúc nhận thức này thể hiện một tiến bộ quan trọng so với các hệ thống đơn chế độ, cho phép tương tác mạnh mẽ hơn trong các môi trường phức tạp, động, nơi mà sự hiểu biết nảy sinh từ sự tích hợp của nhiều kênh cảm giác đa dạng thay vì từ bất kỳ luồng thông tin đơn lẻ nào một cách cô lập.

Sự phát triển của nhận thức đại lý AI sẽ có ảnh hưởng gì?

• Hiểu biết Môi trường Phức Tạp Hơn: Điều này sẽ cho phép các đại lý hoạt động trong các môi trường phức tạp và không có cấu trúc hơn. Ví dụ, một đại lý đa thức có thể xem video đánh giá sản phẩm, lắng nghe giọng điệu của người đánh giá, và đọc bình luận để có một hiểu biết đầy đủ và phức tạp về tình cảm của khách hàng.
• Tương Tác Người-Đại Lý Tự Nhiên Hơn: Sự phát triển này sẽ dẫn tới sự hợp tác người-đại lý tự nhiên và tinh vi hơn. Bạn sẽ có thể cho đại lý của mình xem một hình ảnh về một bộ phận bị hỏng, mô tả vấn đề và nó sẽ hiểu toàn cảnh để đặt hàng thay thế, tạo nên trải nghiệm người dùng thực sự liền mạch.

Kết luận

Khả năng hành động thông minh của một tác nhân AI bị hạn chế cơ bản bởi chất lượng của nhận thức tác nhân AI của nó. Mặc dù các cơ chế về cách các tác nhân AI nhận thức môi trường—từ NLP đến thị giác máy tính—là những thành tựu công nghệ ấn tượng, ý nghĩa thực sự của chúng nằm ở cách chúng phục vụ mục đích cuối cùng của tác nhân. Một động cơ ra quyết định hoàn hảo là vô dụng nếu nó hoạt động trên thông tin bị sai lệch hoặc bị hiểu sai, khiến nhận thức của tác nhân thông minh trở thành bước quan trọng nhất trong toàn bộ quá trình tự hành.

Khi chúng ta tiến tới một tương lai bị chi phối bởi các tác nhân đa phương tiện, sự tinh vi của cách tác nhân AI hiểu dữ liệu sẽ chỉ tăng lên. Những tiến bộ đang diễn ra trong cảm biến tự động của AI và hiểu biết về môi trường AI là những yếu tố quan trọng nhất cho phép các hệ thống có khả năng và độ tin cậy cao hơn. Cuối cùng, chất lượng quan sát của tác nhân là nền tảng trên đó mọi khả năng tự hành khác được xây dựng, xác định ranh giới giữa một bot đơn giản và một hệ thống thực sự thông minh.