Intelligent Agent là gì? Hiểu về tác tử thông minh trong trí tuệ nhân tạo

Intelligent Agent là gì?

Tác tử thông minh, tiếng Anh là Intelligent Agent, viết tắt là IA. 

Intelligent Agent là một hệ thống phần mềm máy tính có khả năng hoạt động độc lập nhằm đạt được các mục tiêu nhất định và phản hồi những người hoặc sự kiện đang diễn ra xung quanh nó. Intelligent Agent là chương trình sử dụng Học máy (machine learning), đồng thời được trang bị các cảm biến (sensor) cho phép IA quan sát và thích ứng với các tình huống.

Tác tử thông minh được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực đòi hỏi sự tương tác với con người vì chúng có khả năng thể hiện những kỹ năng xã hội cơ bản. Các ví dụ về IA ngày nay có thể dễ dàng nhìn thấy hư Siri hay Alexa, những công cụ có thể hiểu yêu cầu của con người và tự thực hiện tìm kiếm thông tin theo yêu cầu.

Nói một cách đơn giản, Intelligent Agent giống như một người tài xế taxi đang tiến hành đo lường hiệu suất làm việc của mình thông qua sự an toàn và thoải mái của hành khách, khả năng đến đích đúng giờ và khả năng kiếm thu nhập. Để xem xét vấn đề này, anh ấy sẽ nhìn vào những yếu tố môi trường như chất lượng con đường hay các tính năng trong ô tô (như phân, chân ga, đèn tín hiệu…). Hay theo thuật ngữ AI, bộ truyền động và cảm biến (ví dụ: camera, đồng hồ tốc độ, đồng hồ đo quãng đường, v.v.) sẽ giúp thực hiện những hành động tốt nhất nhằm đạt được mục tiêu.

Intelligent Agent hoạt động như thế nào?

Các tác tử thông minh hoạt động thông qua ba thành phần chính: cảm biến, bộ truyền động và bộ tác động. 

• Cảm biến (Sensor): là những thiết bị phát hiện bất kỳ sự thay đổi nào trong môi trường. Thông tin sẽ được gửi đến các thiết bị khác. Trong trí tuệ nhân tạo, môi trường của hệ thống được quan sát bởi các tác tử thông minh thông qua các cảm biến.
• Bộ truyền động (Actuator): thông qua thành phần này năng lượng sẽ được chuyển đổi thành chuyển động. Chúng thực hiện vai trò điều khiển và di chuyển một hệ thống. Ví dụ: đường ray, động cơ và bánh răng…
• Bộ tác động (Effector): Môi trường bị ảnh hưởng bởi bộ tác động. Ví dụ: chân, ngón tay, bánh xe, màn hình hiển thị và cánh tay…

Sơ đồ sau đây cho thấy cách các thành phần này nằm ở đâu trong hệ thống AI.

Intelligent Agent nhận đầu vào từ môi trường thông qua các cảm biến. Tác tử thông minh sử dụng trí tuệ nhân tạo để đưa ra quyết định bằng cách sử dụng thông tin/quan sát thu được. Các hành động sau đó được kích hoạt thông qua các bộ truyền động. Các quyết định trong tương lai sẽ bị ảnh hưởng bởi lịch sử nhận thức và các hành động trong quá khứ.

Cấu trúc của Intelligent Agent

Cấu trúc IA bao gồm ba phần chính là kiến ​​trúc, chức năng tác tử và chương trình tác tử.

• Kiến trúc (Architecture) đề cập đến máy móc hoặc thiết bị bao gồm bộ truyền động và cảm biến. Tác tử thông minh hoạt động dựa trên loại máy móc này. Ví dụ: máy tính cá nhân, ô tô hoặc máy ảnh…
• Chức năng tác tử (Agent function) là chức năng trong đó các hành động được ánh xạ từ một chuỗi nhận thức nhất định. Trình tự nhận thức đề cập đến lịch sử những gì mà IA đã nhận thức được.
• Chương trình tác tử (Agent program) là một quá trình triển khai hoặc thực hiện chức năng tác tử. Chức năng tác tử được tạo ra thông qua việc thực thi chương trình tác tử trên kiến ​​trúc vật lý.

Phân loại Intelligent Agent

Như đã đề cập trước đó, IA được phân loại dựa trên khả năng của chúng. 5 loại tác tử thông minh là:

Tác tử phản xạ đơn giản

Simple reflex agent là loại cơ bản nhất. Tác tử phản xạ đơn giản hành động dựa trên tình huống hiện tại của máy. Khi có điều gì đó xảy ra trong môi trường của nó, nó sẽ quét cơ sở kiến ​​thức sẵn có để tìm các phản ứng phù hợp đối với trường hợp đó dựa trên các quy tắc được xác định trước.

Tác tử phản xạ dựa trên mô hình

Model-based reflex agent sử dụng lịch sử nhận thức đã được tích hợp sẵn và bộ nhớ trong để đưa ra quyết định về mô hình dựng sẵn của môi trường. Bộ nhớ trong của tác tử phản xạ dựa trên mô hình cho phép nó lưu trữ một số lịch sử điều hướng để giúp nó hiểu môi trường xung quanh ngay cả khi không thể quan sát trực tiếp.

Tác tử dựa trên mục tiêu

Mỗi IA đều có một bộ mục tiêu mong muốn để phản hồi lại những tình huống của nó. Goal-based agent sử dụng các hành động được lập trình sẵn dựa trên các kết quả có thể xảy ra để đáp ứng các mục tiêu. Tác tử dựa trên mục tiên có thể thực hiện một hoặc nhiều hoạt động, tùy thuộc vào mục tiêu của nó.

Tác tử dựa trên tiện ích

Utility-based agent hành động không chỉ dựa trên mục tiêu của nó mà còn chọn cách tốt nhất để đạt được mục tiêu, điều này khiến nó khác biệt với các loại khác.

Tác tử học tập

Learning agent có thể học hỏi từ kinh nghiệm của nó. Tác tử học tập chỉ cần được xây dựng với những kiến ​​thức cơ bản, sau đó nó có thể hành động và thích ứng với các tình huống độc lập để cải thiện hiệu suất. Nói dễ hiểu là lập trình viên không cần cung cấp cho Learning agent tất cả thông tin cần thiết, chúng sẽ hoạt động và tự cải thiện tất cả.

Các tác tử học tập có những yếu tố sau:

• Yếu tố học tập: Yếu tố này cho phép Learning agent học hỏi từ những kinh nghiệm trước đó.
• Nhà phê bình: Nó cung cấp thông tin phản hồi về cách tác tủ đang làm.
• Yếu tố hiệu suất: Yếu tố này quyết định hành động bên ngoài cần được thực hiện.
• Trình tạo sự cố: hoạt động như một tác tử phản hồi, thực hiện các tác vụ nhất định như đưa ra đề xuất (mới) và lưu trữ lịch sử.

Đặc điểm gì tạo nên một tác tử thông minh?

Nikola Kasabov và Robert Kozma, tác giả của “Giới thiệu: Hệ thống thích ứng thông minh lai” (Introduction: Hybrid Intelligent Adaptive Systems), mô tả IA là thiết bị:

• Là nơi các quy tắc giải quyết vấn đề mới theo thời gian
• Thích ứng trực tuyến và trong thời gian thực
• Có thể phân tích hành vi, lỗi và kết quả của chúng
• Học hỏi và cải thiện thông qua các tương tác của chúng với môi trường xung quanh
• Học nhanh với lượng dữ liệu lớn
• Có khả năng lưu trữ và truy xuất mẫu dựa trên bộ nhớ
• Sử dụng các tham số để thể hiện trí nhớ ngắn hạn và dài hạn, tuổi và sự quên, trong số những thứ khác

Intelligent Agent được sử dụng để làm gì?

Các tác tử thông minh có thể đóng vai trò là trợ lý trực tuyến tự động nhận biết nhu cầu của khách hàng để cung cấp các dịch vụ đã được cá nhân hóa. Các tác tử này thường có hệ thống hộp thoại, hình đại diện và hệ thống chuyên gia phục vụ các chức năng chuyên biệt. Chúng cũng có thể tối ưu hóa sự kết hợp giữa các nhóm người trực tuyến.

Ví dụ: Alexa và Siri, hay máy hút bụi thông minh có khả năng làm sạch bằng cách di chuyển từ vị trí này sang vị trí khác đều là Intelligent Agent.

Cách cải thiện hiệu suất của các tác tử thông minh

Khi giải quyết vấn đề làm thế nào để cải thiện hiệu suất của Intelligent Agent, tất cả những gì chúng ta cần làm là tự hỏi: “Làm cách nào để chúng ta cải thiện hiệu suất của mình trong một nhiệm vụ?” Tất nhiên, câu trả lời rất đơn giản. Con người thực hiện những nhiệm vụ và  ghi nhớ kết quả đó, sau đó điều chỉnh hành đồng dựa trên kinh nghiệm về những lần thử ấy, áp dụng cho những tình huống tương tự về sau để đạt hiệu quả cao hơn.

Tác tử thông minh trong trí tuệ nhân tạo cũng cải thiện theo cách tương tự. IA trở nên tốt hơn bằng cách lưu trữ những lần thử và trạng thái đã xảy ra trước đó để học cách phản hồi tốt hơn trong lần tới. Khả năng này là sự kết hợp của Học máy và Trí tuệ nhân tạo.

Các ứng dụng của Intelligent Agent

Các tác tử thông minh trong trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng trong nhiều trường hợp thực tế.

Tìm kiếm thông tin, truy xuất và điều hướng

Các tác tử thông minh nâng cao khả năng truy cập và điều hướng của thông tin. Điều này đạt được thông qua việc tìm kiếm thông tin bằng các công cụ tìm kiếm. Mạng internet bao gồm nhiều dữ liệu khiến người dùng có thể mất nhiều thời gian để tìm kiếm một dữ liệu cụ thể. Các tác tử thông minh sẽ thực hiện nhiệm vụ này thay cho con người.

Chẩn đoán y tế

Các tác tử thông minh cũng đã được áp dụng trong các dịch vụ y tế để cải thiện sức khỏe của bệnh nhân. Trong trường hợp này, bệnh nhân được coi là môi trường. Bàn phím máy tính được sử dụng làm cảm biến nhận dữ liệu về các triệu chứng của bệnh nhân. Intelligent Agent sử dụng thông tin này để quyết định hướng hành động tốt nhất. Chăm sóc y tế được thực hiện thông qua các thiết bị truyền động có thể kể đến như xét nghiệm và điều trị.

Vệ sinh

IA cũng được sử dụng để nâng cao hiệu quả và độ sạch trong quá trình hút bụi. Trong trường hợp này, môi trường có thể là phòng, bàn hoặc thảm. Một số cảm biến được sử dụng trong làm sạch chân không bao gồm máy ảnh, cảm biến va chạm và cảm biến phát hiện bụi bẩn. Nhiệm vụ dọn dẹp được thực hiện bởi các bộ truyền động như bàn chải, bánh xe và máy hút chân không.

Lái xe tự động

Tác tử thông minh nâng cao hoạt động của ô tô tự lái. Trong lái xe tự động, các cảm biến khác nhau được sử dụng để thu thập thông tin từ môi trường. Chúng bao gồm máy ảnh, GPS và radar. Trong ứng dụng này, môi trường có thể là người đi bộ, các phương tiện khác, đường hoặc biển báo giao thông. Các bộ truyền động khác nhau được sử dụng để bắt đầu các hành động. Ví dụ, phanh được sử dụng để dừng xe.

Kết luận

Intelligent Agent giúp công việc trở nên dễ dàng hơn bằng cách thay hệ thống hoặc người dùng thực hiện một số nhiệm vụ khó khăn và tốn thời gian. Các tác tử này đang làm cho việc tự động hóa trở nên khả thi.

Với sự tiến bộ ngày càng tăng của công nghệ, Intelligent Agent sẽ còn được nâng cao phát triển hơn nữa. Qua đó, các thiết bị điều khiển bằng AI phức tạp sẽ tiếp tục xuất hiện và giải quyết các thách thức toàn cầu hiện nay. Đối với ngành công nghệ hấp dẫn này, giới hạn dường như không tồn tại.