الانتقال إلى المحتوى
سايبرتاك.
الوكلاء الذاتيون· ٢ دقائق قراءة

Microsoft تطلق 12 بيئة اصطناعية لتطوير وكلاء استخدام الحاسوب

بيئات جديدة تتيح لنماذج الذكاء الاصطناعي التدرب على مهام معقدة مثل التنقل في الفلاتر المتقدمة واختيار التواريخ ضمن بيئة مضبوطة.

بقلم Cyberttakنُشر · 08:59
شخص يجلس إلى مكتب واضعاً يديه على لوحة مفاتيح بجوار شاشة داكنة وكوب أزرق في مساحة عمل هادئة
شخص يجلس إلى مكتب واضعاً يديه على لوحة مفاتيح بجوار شاشة داكنة وكوب أزرق في مساحة عمل هادئةالمصدر: AI-generated · GPT Image 2

كشف باحثو Microsoft عن Echoverse، وهي مجموعة تضم 12 بيئة اصطناعية صممت لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي على أداء مهام الحاسوب. ومن خلال محاكاة تطبيقات مثل البريد الإلكتروني والخدمات المصرفية وحجز الرحلات، وفر الباحثون مساحة يمكن فيها للذكاء الاصطناعي تنفيذ إجراءات وتلقي تقييمات بناءً على حالات قواعد البيانات الفعلية بدلًا من مجرد الاعتماد على لقطات الشاشة. وتتيح هذه الطريقة للنماذج فهم كيفية تأثير نقراتها ومدخلاتها على البيانات، وهو أمر حيوي لأتمتة سير العمل المعقد الذي يتطلب تناسق الحالة عبر شاشات ومستخدمين مختلفين.

أظهرت الاختبارات أن أداء نموذج بحجم 9B تحسن من 36.5% إلى 67.1% بعد التدرب على هذه البيئات. واكتشف الباحثون أن العمق التقني عامل حاسم، فعندما تدربت النماذج على نسخ سطحية وأقل واقعية من هذه المواقع، واجهت صعوبات في التعميم. ومن خلال استخدام التعلم التعزيزي في مواجهة الحقيقة الأساسية لقاعدة البيانات، تعلم الوكلاء إكمال الأهداف متعددة الخطوات بكفاءة أكبر مع تقليل إجمالي عدد الخطوات المطلوبة.

يتعلم وكيل استخدام الحاسوب نتائج أفعاله فقط في الأماكن التي تترتب عليها عواقب حقيقية.

يستهدف المشروع تحديدًا عنق الزجاجة الشائع في واجهات المستخدم مثل أدوات اختيار التواريخ والفلاتر المتقدمة، وذلك عبر توفير بيئات تركز على القدرات الفردية. هذه البيئات تجبر الذكاء الاصطناعي على التعامل مع أشكال مختلفة من عناصر التحكم التي قد لا يواجهها في بيانات التدريب العادية. ومن خلال التطوير المشترك للنموذج والبيئة وأدوات التحقق، تمكن الباحثون من خلق حلقة ملاحظات تزيد باستمرار من صعوبة المهام مع تحسن كفاءة الوكلاء.

تقتصر Echoverse على المهام ومنطق التطبيقات المحدد الموفر في هذه البيئات الاصطناعية. وبينما صممت هذه العوالم لتقليد البرمجيات الواقعية، إلا أنها لا تحاكي كل الحالات الاستثنائية أو الاعتماديات الخارجية الموجودة في مواقع الويب الحية. وأشار الباحثون إلى أن هذه الأدوات تهدف إلى مساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي على سد الفجوة بين المحاكاة البسيطة والتنفيذ الذاتي القوي في أنظمة المؤسسات المغلقة.

المصدر: Microsoft Research Blog