课程: 人工智能代理 (AI Agent): 商业影响与伦理洞察
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历史发展和局限性
过去几年，代理式 AI 发展迅速， 但在技术上，仍有很多进步空间。 目前的关键进步， 主要体现在强化学习和卷积神经网络 这两大方面。 强化学习让系统从行动中获得反馈， 并不断改进自身行为和策略。 然后，AI 会调整行动， 从而最大程度地实现既定目标。 比如，强化学习， 让流水线上的机器能从每次操作中学习， 不断改善自身效率。 无论这些机器执行分类、组装， 还是包装类任务， 它们都会收到针对自身表现的反馈， 并进行调整， 从而优化速度、准确度和资源利用率。 这种自适应学习过程， 会显著提高生产力，减少停机时间。 卷积神经网络，也就是 CNN。 它的灵感来自生物大脑处理信息的方式。 它擅长处理结构化的网络数据，比如图像。 CNN 让模型 可以更准确地识别和跟踪物体、人物和模式。 这对于 AI 医疗工具而言很重要， 比如识别肿瘤或异常状况。 虽然这些发展连同其他一些成果， 都在推动代理式 AI 的进步， 但它们仍有很多做不到的事。 表面处理， 指的是代理式 AI 不能真正理解和意识到周遭的环境。 这个缺点可能会让机器 根据训练做出看似合理的决定， 但却缺乏人类具备的上下文理解意识， 错过人类能察觉的细节。 因为这个局限性， 研究人员和各类组织， 必须花大量时间思考价值对齐， 让代理式 AI 符合人类利益。 在了解了代理式 AI 的背景后， 我想大家已经准备好 深入学习这种工具的商业应用， 看这项技术会怎么影响日常生活。
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