एजेंटिक एआई: स्वायत्त निर्णय लेने का भविष्य

RSI मानव मस्तिष्क शरीर में सबसे बड़ा ऊर्जा उपभोक्ता है, और हम ऊर्जा की खपत को कम करने और संज्ञानात्मक भार को कम करने की कोशिश करते हैं। हम स्वाभाविक रूप से आलसी हैं, हमेशा सबसे छोटे कार्यों को भी स्वचालित करने के तरीके खोजते रहते हैं। सच्चा स्वचालन का मतलब है कि काम करने के लिए उंगली नहीं उठानी पड़ती। यहीं पर एजेंटिक AI चमकता है, "एजेंटिक" शब्द एक "एजेंट" की अवधारणा से लिया गया है, जो AI की भाषा में, एक ऐसी इकाई है जो स्वतंत्र रूप से कार्य करने में सक्षम है। पारंपरिक AI सिस्टम के विपरीत जो पूर्व-निर्धारित नियमों और डेटासेट के आधार पर काम करते हैं, एजेंटिक AI में स्वायत्त निर्णय लेने, नए वातावरण के अनुकूल होने और अपनी बातचीत से सीखने की क्षमता होती है। हम एजेंटिक AI की पेचीदगियों का पता लगाएंगे, इसकी क्षमता और चुनौतियों का पता लगाएंगे।

एजेंटिक एआई के प्रमुख घटकों को समझना

एजेंट ए.आई स्वायत्त रूप से कार्य करने के लिए डिज़ाइन की गई प्रणालियाँ, मानवीय हस्तक्षेप के बिना निर्णय लेती हैं। इन प्रणालियों की विशेषता यह है कि वे अपने पर्यावरण को समझने, उसके लिए तर्क करने और विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए कार्रवाई करने की क्षमता रखती हैं।

1. अनुभूतिएजेंटिक एआई सिस्टम उन्नत सेंसर और एल्गोरिदम से लैस हैं जो उन्हें अपने आस-पास के वातावरण को समझने में मदद करते हैं। इसमें दृश्य, श्रवण और स्पर्श सेंसर शामिल हैं जो पर्यावरण की व्यापक समझ प्रदान करते हैं।
2. विचारएजेंटिक एआई के मूल में इसकी तर्क क्षमता है। ये सिस्टम डेटा का विश्लेषण करने, पैटर्न की पहचान करने और सूचित निर्णय लेने के लिए मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग सहित परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। यह तर्क प्रक्रिया गतिशील है, जिससे एआई नई जानकारी और बदलती परिस्थितियों के अनुकूल हो सकता है।
3. संचार: एक AI सहकर्मी एक पर्यवेक्षक के अधीन एजेंटों का एक संग्रह है, जो अंत से अंत तक विशिष्ट कार्यों को निष्पादित करता है। ये एजेंट एक-दूसरे के साथ समन्वय करते हैं और किसी दिए गए प्रक्रिया को पूरा करने के लिए एस्केलेशन या पूर्व-निर्धारित सत्यापन के मामले में मनुष्यों को लूप में लाते हैं।
4. प्रतिक्रियात्मक और सक्रिय दृष्टिकोणएजेंटिक एआई सिस्टम तत्काल उत्तेजनाओं (प्रतिक्रियाशील) पर प्रतिक्रिया कर सकते हैं और भविष्य की जरूरतों या परिवर्तनों (सक्रिय) का अनुमान लगा सकते हैं। यह दोहरी क्षमता सुनिश्चित करती है कि वे वर्तमान और भविष्य की चुनौतियों दोनों को प्रभावी ढंग से संभाल सकते हैं।
5. कार्यएक बार निर्णय लेने के बाद, एजेंटिक एआई सिस्टम स्वायत्त रूप से कार्य निष्पादित कर सकते हैं। इसमें भौतिक क्रियाएँ, जैसे कि जटिल वातावरण में रोबोट को नेविगेट करना, से लेकर डिजिटल क्रियाएँ, जैसे कि वित्तीय पोर्टफोलियो का प्रबंधन करना, शामिल हो सकते हैं।

एजेंटिक एआई वास्तविक जीवन में कैसे काम कर सकता है

यह समझाने के लिए कि एजेंटिक एआई वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में कैसे काम कर सकता है, निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें जिसमें तीन अलग-अलग एआई सहकर्मी स्वचालित, सुव्यवस्थित डेटा एकत्रीकरण को पूरा करने के लिए मिलकर कार्य कर रहे हैं:

1. एआई मार्केटिंग विश्लेषकयह AI सिस्टम वेबसाइट इंटरैक्शन और सोशल मीडिया सहित विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करता है और उसका विश्लेषण करता है। यह पैटर्न और अंतर्दृष्टि की पहचान करता है जिसका उपयोग ग्राहक व्यवहार और बाजार के रुझान को समझने के लिए किया जा सकता है।
2. एआई बिजनेस डेवलपमेंट एक्जीक्यूटिवएआई मार्केटिंग विश्लेषक द्वारा प्रदान की गई बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हुए, यह एआई सिस्टम लीड्स के साथ अधिक प्रभावी ढंग से जुड़ता है। उदाहरण के लिए, जब कोई विज़िटर किसी वेबसाइट पर आता है, तो एआई बिज़नेस डेवलपमेंट एक्ज़ीक्यूटिव एआई विश्लेषक से प्राप्त डेटा के आधार पर विज़िटर की खरीदारी की मंशा की पहचान कर सकता है। इससे अधिक केंद्रित और व्यक्तिगत जुड़ाव संभव होता है, जिससे लीड्स के ग्राहकों में बदलने की संभावना बढ़ जाती है।
3. एआई ग्राहक सेवा कार्यकारी: डेटा सोशल मीडिया सुन रहा है और एआई मार्केटिंग विश्लेषक द्वारा विश्लेषित अन्य स्रोतों का उपयोग एआई ग्राहक सेवा कार्यकारी द्वारा भी किया जाता है। यह एआई सिस्टम आम समस्याओं और चिंताओं की पहचान करता है जिनका सामना ग्राहक अक्सर प्रतिस्पर्धी दृष्टिकोण से करते हैं। इस जानकारी से लैस, बिक्री टीम इन जानकारियों का उपयोग ग्राहक मुद्दों को सक्रिय रूप से संबोधित करने और अपसेलिंग के अवसरों का पता लगाने के लिए कर सकती है।

चुनौतियां और नैतिक विचार

यद्यपि एजेंटिक एआई की क्षमता अपार है, फिर भी यह कई चुनौतियां और नैतिक विचार भी प्रस्तुत करती है:

1. सुरक्षा और विश्वसनीयतायह सुनिश्चित करना कि एजेंटिक एआई सिस्टम सुरक्षित और विश्वसनीय तरीके से काम करें, सर्वोपरि है। इन सिस्टम का कठोरता से परीक्षण किया जाना चाहिए ताकि ऐसी खराबी को रोका जा सके जो दुर्घटनाओं या अनपेक्षित परिणामों का कारण बन सकती है।
2. ट्रांसपेरेंसीएजेंटिक एआई सिस्टम की निर्णय लेने की प्रक्रिया जटिल और अस्पष्ट हो सकती है। इन प्रक्रियाओं को मनुष्यों के लिए पारदर्शी और समझने योग्य बनाने के लिए तरीके विकसित करना महत्वपूर्ण है, खासकर स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में।
3. नैतिक निर्णय लेनेएजेंटिक एआई सिस्टम को नैतिक दिशा-निर्देशों के साथ प्रोग्राम किया जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे ऐसे निर्णय लें जो सामाजिक मूल्यों के अनुरूप हों। इसमें पूर्वाग्रह, निष्पक्षता और जवाबदेही जैसे मुद्दों को संबोधित करना शामिल है।
4. विनियमन और शासनजैसे-जैसे एजेंटिक एआई का प्रचलन बढ़ता जाएगा, इसके उपयोग को नियंत्रित करने के लिए मज़बूत विनियामक ढाँचे की आवश्यकता होगी। इसमें सुरक्षा, गोपनीयता और नैतिक व्यवहार के लिए मानक स्थापित करना शामिल है।

एजेन्टिक एआई की तुलना पारंपरिक आरपीए से करें

परंपरागत रोबोट प्रक्रिया स्वचालन (RPA) प्लेटफ़ॉर्म मुख्य रूप से ऐसे बॉट बनाने पर केंद्रित थे जो मुख्य रूप से उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस (UI) के माध्यम से इंटरैक्ट करते थे। उनकी ताकत UI के साथ मानवीय इंटरेक्शन का अनुकरण करके दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने में निहित है; हालाँकि, जैसे-जैसे हम एक एजेंटिक दृष्टिकोण की ओर बढ़ते हैं, प्रतिमान काफी हद तक बदल जाता है।

एजेंटिक ढांचे में यूआई इंटरैक्शन से आगे बढ़कर बैक-एंड ऑटोमेशन निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, इसके बजाय केवल यूआई ऑटोमेशन पर निर्भर रहने पर जोर एपीआई जैसे प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करने की ओर स्थानांतरित हो जाता है बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) उत्पादक बुद्धिमान निर्णय-संचालित वर्कफ़्लो को सक्षम करना।

प्रमुख विभेदक निम्नलिखित हैं:

• उन्नत क्षमता सेटएजेंटिक उच्च स्तरीय क्षमता प्रस्तुत करता है जो पारंपरिक आरपीए कार्यात्मकताओं से आगे बढ़कर उन्नत इंटेलिजेंट डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग (आईडीपी) एकीकरण, एलएलएम क्षमता और जटिल कार्यप्रवाहों के प्रबंधन तथा निर्णय लेने की क्षमता को संचालित करता है।
• प्रौद्योगिकी अभिसरणएआई सह-कार्यकर्ता रणनीति को अपनाते हैं, जिससे पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण होता है, जहां विभिन्न प्रौद्योगिकियां सहजता से परस्पर क्रिया करती हैं, जबकि पहले की आरपीए प्रणालियां मुख्य रूप से यूआई-आधारित अंतःक्रिया मॉडल पर निर्भर थीं, जो घटकों और एपीआई तथा अन्य प्रणालियों के बीच प्रत्यक्ष एकीकरण समन्वय की अनुमति देती हैं।
• मानव पर्यवेक्षण के बिना अंत-से-अंत स्वचालन: एक एआई सहकर्मी, जिसमें एक पर्यवेक्षक के अधीन एजेंटों का एक संग्रह शामिल है, पूरे वर्कफ़्लो को स्वायत्त रूप से प्रबंधित करता है। ये एजेंट एक-दूसरे के साथ समन्वय करते हैं और केवल एस्केलेशन या पूर्व-निर्धारित सत्यापन के लिए मनुष्यों को शामिल करते हैं, जिससे वास्तविक एंड-टू-एंड स्वचालन सुनिश्चित होता है।

एजेंटिक एआई का भविष्य

एजेंटिक दृष्टिकोण पूरी तरह से नया नहीं है। वास्तव में, यह कई वर्षों से AI विकास का एक मुख्य हिस्सा रहा है। इस अवधारणा में AI सहकर्मी बनाना शामिल है, जिनमें से प्रत्येक एक विशिष्ट एजेंट के रूप में कार्य करता है - या अधिक सटीक रूप से, एजेंटों का एक संग्रह। एक AI सहकर्मी अनिवार्य रूप से एजेंटों की एक टीम है जो अन्य समान टीमों के साथ सहजता से समन्वय करने के लिए डिज़ाइन किए गए एकीकृत ढांचे के तहत एक साथ काम करती है। उदाहरण के लिए, एक AI सहकर्मी अपने स्वयं के एजेंटों के साथ विशिष्ट उप-कार्यों को संभालने के लिए इंटेलिजेंट डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग (IDP) में विशेषज्ञ हो सकता है। ये टीमें, जिनमें से प्रत्येक अपने विशेष एजेंटों और पर्यवेक्षकों के साथ हैं, व्यापक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए एक साथ काम कर सकती हैं।

निष्कर्ष में, एजेंटिक एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है, जो अभूतपूर्व पेशकश करता है नवाचार और दक्षता के अवसर साथ ही यह भी सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक मार्गदर्शन की मांग की गई है कि इसके लाभ सुरक्षित, पारदर्शी और नैतिक तरीके से प्राप्त हों।