Учебники

AI – Агенты и Среда

Система ИИ состоит из агента и его окружения. Агенты действуют в своей среде. Среда может содержать другие агенты.

Что такое агент и среда?

Агент – это все, что может воспринимать окружающую среду через датчики и воздействовать на нее через эффекторы.

  • Агент человека имеет сенсорные органы, такие как глаза, уши, нос, язык и кожу, параллельные сенсорам, и другие органы, такие как руки, ноги, рот, для эффекторов.

  • Роботизированный агент заменяет камеры и инфракрасные дальномеры для датчиков, а также различные двигатели и исполнительные механизмы для эффекторов.

  • Программный агент закодировал битовые строки в качестве своих программ и действий.

Агент человека имеет сенсорные органы, такие как глаза, уши, нос, язык и кожу, параллельные сенсорам, и другие органы, такие как руки, ноги, рот, для эффекторов.

Роботизированный агент заменяет камеры и инфракрасные дальномеры для датчиков, а также различные двигатели и исполнительные механизмы для эффекторов.

Программный агент закодировал битовые строки в качестве своих программ и действий.

Агент и Окружающая среда

Терминология агентов

  • Показатель эффективности агента – это критерий, который определяет, насколько успешным является агент.

  • Поведение агента – это действие, которое агент выполняет после любой заданной последовательности восприятий.

  • Percept – это перцептивные данные агента в данном случае.

  • Последовательность восприятия – это история всего, что агент воспринял до настоящего времени.

  • Функция агента – это карта от последовательности предписаний к действию.

Показатель эффективности агента – это критерий, который определяет, насколько успешным является агент.

Поведение агента – это действие, которое агент выполняет после любой заданной последовательности восприятий.

Percept – это перцептивные данные агента в данном случае.

Последовательность восприятия – это история всего, что агент воспринял до настоящего времени.

Функция агента – это карта от последовательности предписаний к действию.

рациональность

Рациональность – это не что иное, как статус разумного, разумного и здравого смысла.

Рациональность связана с ожидаемыми действиями и результатами в зависимости от того, что воспринял агент. Выполнение действий с целью получения полезной информации является важной частью рациональности.

Что такое идеальный агент Rational?

Идеальным рациональным агентом является тот, который способен выполнять ожидаемые действия, чтобы максимизировать свои показатели эффективности на основе –

  • Его последовательность восприятия
  • Его встроенная база знаний

Рациональность агента зависит от следующего –

  • Показатели эффективности , определяющие степень успеха.

  • Последовательность восприятия агента до сих пор.

  • Предварительные знания агента об окружающей среде .

  • Действия, которые агент может выполнять.

Показатели эффективности , определяющие степень успеха.

Последовательность восприятия агента до сих пор.

Предварительные знания агента об окружающей среде .

Действия, которые агент может выполнять.

Рациональный агент всегда выполняет правильное действие, где правильное действие означает действие, которое приводит к тому, что агент наиболее успешен в данной последовательности восприятия. Проблема, которую решает агент, характеризуется показателями производительности, средой, приводами и датчиками (PEAS).

Структура интеллектуальных агентов

Структура агента может рассматриваться как –

  • Агент = Архитектура + Агентская программа
  • Архитектура = механизм, на котором работает агент.
  • Агентская программа = реализация функции агента.

Простые рефлекторные агенты

  • Они выбирают действия только на основе текущего восприятия.
  • Они рациональны только в том случае, если правильное решение принимается только на основании действующего предписания.
  • Их среда полностью наблюдаема.

Условие-действие-правило – это правило, которое отображает состояние (условие) на действие.

Простой рефлекторный агент

Рефлекторные агенты на основе модели

Они используют модель мира, чтобы выбрать свои действия. Они поддерживают внутреннее состояние.

Модель – знание о том, «как все происходит в мире».

Внутреннее состояние – это представление ненаблюдаемых аспектов текущего состояния в зависимости от истории восприятия.

Обновление состояния требует информации о –

  • Как мир развивается.
  • Как действия агента влияют на мир.

Рефлекторные агенты на основе модели

Агенты на основе целей

Они выбирают свои действия для достижения целей. Подход, основанный на целях, является более гибким, чем рефлексивный агент, поскольку знания, поддерживающие решение, моделируются в явном виде, что позволяет вносить изменения.

Цель – это описание желаемых ситуаций.

Рефлекторные агенты на основе целей

Агенты на основе коммунальных услуг

Они выбирают действия на основе предпочтения (полезности) для каждого состояния.

Цели неадекватны, когда –

  • Есть противоречивые цели, из которых можно достичь лишь немногих.

  • Цели имеют некоторую неопределенность в отношении достижения, и вам необходимо сопоставить вероятность успеха с важностью цели.

Есть противоречивые цели, из которых можно достичь лишь немногих.

Цели имеют некоторую неопределенность в отношении достижения, и вам необходимо сопоставить вероятность успеха с важностью цели.

Агенты на основе коммунальных услуг

Природа окружающей среды

Некоторые программы работают в полностью искусственной среде, ограниченной вводом с клавиатуры, базой данных, компьютерными файловыми системами и выводом символов на экране.

Напротив, некоторые программные агенты (программные роботы или программные роботы) существуют в богатых, неограниченных доменах программных роботов. Симулятор имеет очень подробную, сложную среду . Программный агент должен выбирать из множества действий в режиме реального времени. Софт-бот предназначен для сканирования онлайн-предпочтений клиента и показа клиенту интересных предметов, работающих как в реальной, так и в искусственной среде.

Наиболее известной искусственной средой является среда Теста Тьюринга , в которой один реальный и другие искусственные агенты испытываются на равных. Это очень сложная среда, поскольку программному агенту очень сложно работать так же хорошо, как человеку.

Тест Тьюринга

Успех интеллектуального поведения системы можно измерить с помощью теста Тьюринга.

В тестировании участвуют два человека и оцениваемая машина. Один из двух человек играет роль тестера. Каждый из них сидит в разных комнатах. Тестер не знает, кто машина, а кто человек. Он опрашивает вопросы, печатая и отправляя их обоим интеллектуалам, на которые он получает напечатанные ответы.

Этот тест направлен на то, чтобы обмануть тестера. Если тестер не может определить реакцию машины на реакцию человека, то говорят, что машина интеллектуальная.

Свойства окружающей среды

Среда обладает множественными свойствами –

Дискретный / Непрерывный – Если существует ограниченное количество четко определенных состояний среды, среда является дискретной (например, шахматы); в противном случае это непрерывно (например, вождение).

Наблюдаемый / Частично наблюдаемый – если возможно определить полное состояние окружающей среды в каждый момент времени из восприятий, это наблюдаемо; в противном случае это только частично наблюдается.

Статический / Динамический – если среда не изменяется во время действия агента, то она является статической; в противном случае это динамично.

Один агент / Несколько агентов – Среда может содержать другие агенты, которые могут быть того же или другого типа, что и агент.

Доступный / недоступный – Если сенсорный аппарат агента может иметь доступ к полному состоянию среды, то среда доступна этому агенту.

Детерминированный / недетерминированный – если следующее состояние среды полностью определяется текущим состоянием и действиями агента, то среда является детерминированной; в противном случае это недетерминированный.

Эпизодический / неэпизодический. В эпизодической среде каждый эпизод состоит из восприятия и действия действующего лица. Качество его действия зависит только от самого эпизода. Последующие эпизоды не зависят от действий в предыдущих эпизодах. Эпизодические условия намного проще, потому что агенту не нужно думать заранее.