【人工智能】万字综述大语言模型代理 Agent | 研究背景 | 通用框架 | 控制、感知、行动 | 应用场景 | 代理社会 | 前瞻问题
Summary
TLDR本期视频探讨了基于大语言模型的智能代理(Agent)的发展历程、核心能力和应用前景。从18世纪智慧鹦鹉的概念到现代人工智能的发展,智能代理已经从单一任务执行者演变为具有自主性、反应性、积极性和社交能力的实体。复旦大学的研究团队通过一篇综述论文,详细梳理了智能代理的背景、构成、应用场景以及社会属性,展望了智能代理在未来可能带来的挑战和机遇。
Takeaways
- 📚 论文概述:复旦大学自然语言处理团队发表86页综述论文,涵盖600多篇参考文献,全面梳理大模型Agent的发展现状。
- 🌟 研究背景:从18世纪哲学家德尼·狄德罗的智慧鹦鹉概念到艾伦图灵的图灵测试,探讨了智能代理的历史和哲学根源。
- 🤖 Agent定义:在人工智能领域,Agent指的是具有自主性、反应性、积极性和社交能力特征的智能实体。
- 📈 发展阶段:将NLP到AGI的发展分为五个级别,目前大语言模型处于第二级,即具有互联网规模的文本输入和输出。
- 🛠️ 智能代理框架:由控制端(Brain)、感知端(Perception)和行动端(Action)三部分组成,强调智能代理的认知、感知和行动能力。
- 🧠 控制端能力:包括自然语言交互、知识存储、记忆、推理规划和迁移泛化性等五个方面。
- 👀 感知端发展:从文本输入拓展到多模态感知,包括视觉、听觉等,提升智能代理对环境的理解。
- 🏃♂️ 行动端功能:除了文本输出,还包括工具使用和具身行动,使代理能够适应和影响环境。
- 🏢 应用场景:介绍了单代理、多代理和人机交互三种范式,以及代理在任务导向、创新导向和生命周期导向的应用。
- 🌐 社会属性:探讨了代理社会的构建,包括代理个体的内在人格特征和群体行为,以及环境对代理行为的影响。
- 🔮 未来展望:讨论了智能代理研究的挑战、机遇以及对社会的潜在影响,包括安全性评估和对社会福祉的考量。
Q & A
论文中提到的智能代理Agent的研究背景是什么?
-论文介绍了智能代理的研究背景,早在18世纪哲学家德尼·狄德罗提出了智慧鹦鹉的概念,意味着如果一只鹦鹉能回答所有问题,那么这只鹦鹉就是有思想的生物。1950年代,艾伦·图灵将智能的概念扩展到了人工实体,并提出了图灵测试。这些人工智能实体通常被称为代理(Agent)。
智能代理Agent在中文中有哪些译名?
-在中文中,Agent这个词的中文译名有智能体、行为体、代理或者智能代理。
大语言模型对智能代理的发展有哪些影响?
-大语言模型的出现为智能代理的进一步发展带来了希望,增强模型的固有能力,如知识记忆、长期规划、有效泛化和高效互动等,是推动智能代理进一步发展的关键因素。
智能代理的三个基本组成部分是什么?
-智能代理的框架由三个部分组成,分别是控制端(Brain)、感知端(Perception)和行动端(Action)。
控制端Brain在智能代理中承担哪些功能?
-控制端通常由大语言模型构成,是智能代理的核心,它不仅可以存储记忆和知识,还承担着信息处理、决策等不可或缺的功能,可以呈现推理和计划的过程,并且很好地应对未知任务,反映出智能代理的泛化性和迁移性。
感知端在智能代理中的作用是什么?
-感知端可以将智能代理的感知空间从纯文本拓展到包括文本、视觉和听觉等多模态领域,使代理能够更有效地从周围环境中获取与利用信息。
行动端Action在智能代理中的功能包括哪些?
-行动端除了常规的文本输出,还可以赋予代理具身能力、使用工具的能力,让它能够更好地适应环境变化,通过反馈与环境交互,甚至能够塑造、影响环境。
论文中提到的智能代理的社会性属性有哪些?
-智能代理的社会性属性包括代理个体内在的人格特征,如认知、情感和性格,以及代理与代理之间形成的群体行为,如合作、冲突和从众等。
智能代理在实际应用中的设计原则有哪些?
-智能代理的设计原则包括帮助用户从日常任务中解脱出来,减轻工作压力,提高任务解决效率;不再需要用户提出显式的低级指令,能够自主分析规划解决问题;解放用户的双手后,尝试解放大脑,发挥潜能,完成创新性的探索性工作。
论文中提到的代理社会的潜在风险有哪些?
-代理社会的潜在风险包括有害的社会现象、刻板印象和偏见、隐私安全问题以及过度依赖与成瘾性等。
如何理解智能代理与大语言模型的关系?
-智能代理的构建依赖于大语言模型,后者在语言理解、决策制定以及泛化能力等方面展现出强大的潜力。同时,智能代理的进展也为大语言模型提出了更高的要求,两者相互促进共同发展。
论文中提到的智能代理的未来发展有哪些挑战?
-智能代理的未来发展面临的挑战包括如何确保其安全性、避免对真实世界带来危害、处理失业风险和对人类福祉的影响,以及如何协调单个代理,克服团体迷思和个体认知偏差等。
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