Agent inteligent

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare

Agentul este orice entitate capabilă să perceapă mediul înconjurător prin senzori și să efectueze acțiuni prin intermediul dispozitivelor de acționare . De exemplu, la o ființă umană, unii senzori sunt ochii și urechile.

Interacțiunea unui agent inteligent cu mediul extern

Dispozitivele de acționare pot fi mâinile, picioarele sau, în general, mușchii.

În domeniul inteligenței artificiale un obiectiv fundamental este realizarea unor agenți inteligenți (sau agenți raționali ). În acest caz, un agent se definește ca fiind inteligent dacă face ceea ce trebuie la momentul potrivit .

Pentru a stabili acest lucru, trebuie să se furnizeze o anumită măsură a performanței. În special, este important să se definească cum și când să se efectueze evaluarea acțiunilor. De aceea este nevoie de un model de succes, stabilit a priori, cu care să se compare rezultatele obținute.

De exemplu, să presupunem că aveți mai mulți agenți care rezolvă cu toții o copie a aceluiași puzzle. În acest caz, o măsură a succesului ar putea fi numărul de piese blocate (definirea modului ). Dacă efectuăm testele de performanță după câteva minute, vom obține rezultate mai bune pentru acei agenți care încep repede. Cu toate acestea, dacă efectuăm testul după o oră, vom constata că poate unii agenți, care începuseră mai încet, au finalizat o porțiune mai mare din puzzle (definiția când ).

Prin urmare, putem defini comportamentul unui agent rațional ideal ca fiind acela care: pe baza percepțiilor sale și a oricărei cunoștințe predefinite, efectuează o acțiune cu scopul de a maximiza măsura performanței.
Aceasta include, de asemenea, luarea de acțiuni pentru a dobândi informații utile (adică a dobândi cunoștințe).

Să aruncăm o privire mai atentă asupra structurii unui agent.
În general avem:

agent = software + arhitectură

Acolo unde arhitectura este compusă de obicei din hardware - ul care alcătuiește agentul, adică ceea ce efectuează fizic calculele. De exemplu, un computer normal sau un robot. Algoritmul este programul care „conduce” acțiunile agentului și care este executat de arhitectură.

O modalitate de a defini un agent ca întreg este de a-l descrie în termeni de percepții, acțiuni, obiective și mediul său. Vorbim despre așa-numita descriere PAGE (Percepții, acțiuni, obiective, mediu).
Descrierea PAGE a agentului care compune un puzzle ar putea fi după cum urmează:

Percepții Acțiuni Obiective Mediu inconjurator
Pixelii care alcătuiesc imaginile pieselor puzzle-ului Colectați plăci și montați-le împreună Completeaza puzzle-ul Masa cu dale împrăștiate pe ea

Agenți inteligenți în inteligența artificială

Termenul în sensul definit de inteligența artificială se referă la mai multe tipuri de agenți și sub-agenți. De exemplu:

  1. Agenți fizici - Un agent fizic este o entitate care percepe prin senzori și acționează prin intermediul actuatorilor.
  2. Agenți de timp - Un agent de timp poate utiliza informații stocate în timp pentru a oferi instrucțiuni sau date programelor sau oamenilor, plus că obține intrări perceptive pentru modificarea comportamentului ulterior.

Un program de agent simplu poate fi definit matematic ca o funcție de agent care mapează orice posibilă succesiune de percepții la o posibilă acțiune pe care agentul este capabil să o efectueze sau la un coeficient, element de feedback, funcție sau constantă care afectează orice acțiuni:

Programul agentului , pe de altă parte, mapează fiecare percepție posibilă la o acțiune.

Agenții pot fi grupați în 5 clase pe baza gradului de inteligență și abilități percepute:

  1. agenți cu reflexe simple (numite și pur reactive);
  2. agenți reflexi pe bază de model;
  3. agenți bazați pe obiective;
  4. agenți pe bază de utilități;
  5. agenți de învățare;

Agenți cu reflexe simple (sau stimul-răspuns)

Agenții cu reflexe simple acționează numai pe baza percepției actuale. Funcția agentului se bazează pe reguli condiție-acțiune :

 dacă condiție atunci acțiune

Această funcție agent funcționează bine numai dacă mediul este complet observabil. Unii agenți de acest tip pot conține, de asemenea, informații despre starea lor actuală, aceste informații le permit să neglijeze condițiile ale căror actuatoare au fost deja declanșate.

Agenți reflexi pe bază de model (sau stare internă)

Agenții reflexi pe bază de model pot gestiona medii parțial observabile. Starea lor actuală este stocată în agentul în sine, ceea ce le permite să mențină structuri de date care descriu partea lumii care nu poate fi observată. Un astfel de comportament necesită informații despre cum funcționează și se comportă lumea. Aceste informații suplimentare completează modelul „viziune asupra lumii”.

Agenți bazați pe obiective

Agenții pe bază de obiective sunt agenți pe bază de model care stochează informații despre situațiile dorite. Acest lucru permite agentului să aibă o modalitate de a alege între diverse posibilități, selectând cea care le permite să își atingă obiectivul.

Agenți pe bază de utilități

Agenții vizați pot face distincție doar între starea obiectivului și starea non-scop. Puteți defini o măsură a cât de dorită este fiecare stare. Această măsură poate fi obținută prin utilizarea unei funcții de utilitate care mapează o stare la valoarea sa de utilitate.

Agenți care învață

În unele publicații, inteligența artificială este denumită agenți inteligenți autonomi , un termen care indică independența acțiunilor lor și capacitatea lor de a învăța și de a se adapta la circumstanțele în evoluție. Potrivit lui Nikola Kasabov , sistemele de inteligență artificială trebuie să prezinte următoarele caracteristici:

  • Învață și îmbunătățește-te prin interacțiunea cu mediul
  • Adaptare online și în timp real
  • Învață rapid dintr-o cantitate mare de date
  • Acceptați noile reguli de rezolvare incrementală a problemelor
  • Aveți memorie de stocare și rezistență
  • Având parametri care să reprezinte memoria pe termen scurt sau lung, vârsta, uitarea etc.
  • Abilitatea de a se analiza în termeni de comportament, greșeli și succese.

Pentru a-și îndeplini activ funcțiile, agenții inteligenți de astăzi sunt de obicei adunați într-o structură ierarhică care conține mulți „sub-agenți”. Sub-agenții inteligenți îndeplinesc și procesează funcții de nivel scăzut. Luate împreună, agentul inteligent și sub-agenții creează un sistem capabil să îndeplinească sarcini sau obiective dificile cu comportamente și răspunsuri care afișează o formă de inteligență.

Unii sub-agenți care pot face parte dintr-un agent sau pot fi ei înșiși un agent complet inteligent sunt:

  1. Agenți de timp (pentru decizii bazate pe timp);
  2. Agenți spațiali (care se referă la fizica lumii reale);
  3. Agenți de intrare (care procesează și dau sens intrării senzoriale - exemplu al unei rețele neuronale bazate pe agenți rețele neuronale );
  4. Agenți de procesare (rezolvarea problemelor precum recunoașterea vorbirii);
  5. Agenți de decizie (orientați spre luarea deciziilor);
  6. Agenți de învățare (pentru construirea structurilor de date și a bazelor de date ale altor agenți inteligenți).

Agenți inteligenți în informatică

Un număr limitat de agenți, care pot fi clasificați ca semi-inteligenți datorită lipsei lor de complexitate, de luare a deciziilor, a viziunii lor limitate asupra lumii și a capacității lor de învățare poate fi găsit în cea de-a treia ediție canadiană a „Management Information Systems for the Information Age” . Această lucrare sugerează că există doar patru tipuri esențiale de agenți inteligenți:

  1. Agenți de cumpărători sau roboți de cumpărături
  2. Utilizator sau agenți personali
  3. Monitorizarea și supravegherea agenților
  4. Agenți de minerit de date

Bibliografie

  1. N. Kasabov, Introducere: Sisteme adaptive inteligente hibride. Jurnalul internațional al sistemelor inteligente, vol. 6, (1998) 453-454.
  2. Haag, Stephen. „Sisteme informaționale de management pentru era informațională”, 2006. Pagini 224-228

Elemente conexe

Alte proiecte

linkuri externe

Controlul autorității Tezaur BNCF 60411 · LCCN (EN) sh97000493 · BNF (FR) cb12573061p (data)
Informatică Portal IT : accesați intrările Wikipedia care se ocupă cu IT