AI - ตัวแทนและสภาพแวดล้อม
ระบบ AI ประกอบด้วยเอเจนต์และสภาพแวดล้อม ตัวแทนทำหน้าที่ในสภาพแวดล้อมของพวกเขา สภาพแวดล้อมอาจมีตัวแทนอื่น ๆ
ตัวแทนและสิ่งแวดล้อมคืออะไร?
อัน agent คืออะไรก็ได้ที่สามารถรับรู้สภาพแวดล้อมของมันได้ sensors และดำเนินการกับสภาพแวดล้อมนั้นผ่าน effectors.
ก human agent มีอวัยวะรับความรู้สึกเช่นตาหูจมูกลิ้นและผิวหนังขนานกับเซ็นเซอร์และอวัยวะอื่น ๆ เช่นมือขาปากสำหรับเอฟเฟกต์
ก robotic agent แทนที่กล้องและตัวค้นหาระยะอินฟราเรดสำหรับเซ็นเซอร์และมอเตอร์และตัวกระตุ้นต่างๆสำหรับเอฟเฟกต์
ก software agent ได้เข้ารหัสบิตสตริงเป็นโปรแกรมและการดำเนินการ
คำศัพท์ของตัวแทน
Performance Measure of Agent - เป็นเกณฑ์ที่กำหนดว่าตัวแทนประสบความสำเร็จเพียงใด
Behavior of Agent - เป็นการกระทำที่ตัวแทนดำเนินการหลังจากลำดับการรับรู้ใด ๆ ที่กำหนด
Percept - เป็นอินพุตการรับรู้ของตัวแทนในอินสแตนซ์ที่กำหนด
Percept Sequence - เป็นประวัติศาสตร์ของทุกสิ่งที่ตัวแทนได้รับรู้จนถึงปัจจุบัน
Agent Function - เป็นแผนที่จากลำดับศีลไปสู่การกระทำ
ความมีเหตุผล
ความมีเหตุผลไม่ใช่อะไรนอกจากสถานะของความสมเหตุสมผลสมเหตุสมผลและมีวิจารณญาณที่ดี
ความสมเหตุสมผลเกี่ยวข้องกับการกระทำและผลลัพธ์ที่คาดหวังขึ้นอยู่กับสิ่งที่ตัวแทนได้รับรู้ การดำเนินการโดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ได้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์เป็นส่วนสำคัญของความเป็นเหตุเป็นผล
Ideal Rational Agent คืออะไร?
ตัวแทนที่มีเหตุผลในอุดมคติคือตัวที่สามารถดำเนินการตามที่คาดหวังเพื่อเพิ่มการวัดผลงานได้สูงสุดบนพื้นฐานของ -
- ลำดับการรับรู้
- ฐานความรู้ในตัว
ความสมเหตุสมผลของตัวแทนขึ้นอยู่กับสิ่งต่อไปนี้ -
performance measuresซึ่งกำหนดระดับความสำเร็จ
ตัวแทน Percept Sequence จนกระทั่งตอนนี้.
ตัวแทนของ prior knowledge about the environment.
actions ที่ตัวแทนสามารถดำเนินการได้
ตัวแทนที่มีเหตุผลจะดำเนินการที่ถูกต้องเสมอโดยที่การกระทำที่ถูกต้องหมายถึงการกระทำที่ทำให้ตัวแทนประสบความสำเร็จมากที่สุดในลำดับการรับรู้ที่กำหนด ปัญหาที่ตัวแทนแก้ไขมีลักษณะการวัดประสิทธิภาพสิ่งแวดล้อมตัวกระตุ้นและเซ็นเซอร์ (PEAS)
โครงสร้างของตัวแทนอัจฉริยะ
โครงสร้างของตัวแทนสามารถดูได้ดังนี้ -
- Agent = Architecture + โปรแกรมตัวแทน
- สถาปัตยกรรม = เครื่องจักรที่ตัวแทนดำเนินการ
- Agent Program = การใช้งานฟังก์ชันตัวแทน
ตัวแทนสะท้อนแสงอย่างง่าย
- พวกเขาเลือกการกระทำตามการรับรู้ปัจจุบันเท่านั้น
- พวกเขาจะมีเหตุผลก็ต่อเมื่อการตัดสินใจที่ถูกต้องเกิดขึ้นบนพื้นฐานของศีลในปัจจุบันเท่านั้น
- สภาพแวดล้อมของพวกเขาสามารถสังเกตได้อย่างสมบูรณ์
Condition-Action Rule - เป็นกฎที่แมปสถานะ (เงื่อนไข) กับการกระทำ
ตัวแทนสะท้อนตามโมเดล
พวกเขาใช้แบบจำลองของโลกเพื่อเลือกการกระทำของพวกเขา พวกเขารักษาสถานะภายใน
Model - ความรู้เกี่ยวกับ“ สิ่งต่างๆเกิดขึ้นในโลกได้อย่างไร”
Internal State - เป็นการแสดงถึงลักษณะที่ไม่สามารถสังเกตได้ของสถานะปัจจุบันขึ้นอยู่กับประวัติการรับรู้
Updating the state requires the information about −
- โลกวิวัฒนาการไปอย่างไร
- การกระทำของตัวแทนส่งผลกระทบต่อโลกอย่างไร
ตัวแทนตามเป้าหมาย
พวกเขาเลือกการกระทำของตนเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย แนวทางตามเป้าหมายมีความยืดหยุ่นมากกว่าตัวแทนสะท้อนเนื่องจากความรู้ที่สนับสนุนการตัดสินใจได้รับการจำลองอย่างชัดเจนจึงทำให้สามารถปรับเปลี่ยนได้
Goal - เป็นคำอธิบายสถานการณ์ที่พึงปรารถนา
ตัวแทนจากยูทิลิตี้
พวกเขาเลือกการกระทำตามความชอบ (ยูทิลิตี้) สำหรับแต่ละรัฐ
เป้าหมายไม่เพียงพอเมื่อ -
มีเป้าหมายที่ขัดแย้งกันซึ่งมีเพียงไม่กี่เป้าหมายเท่านั้นที่สามารถทำได้
เป้าหมายมีความไม่แน่นอนในการบรรลุผลและคุณต้องชั่งน้ำหนักความเป็นไปได้ที่จะประสบความสำเร็จเทียบกับความสำคัญของเป้าหมาย
ธรรมชาติของสภาพแวดล้อม
บางโปรแกรมใช้งานได้ทั้งหมด artificial environment จำกัด เฉพาะอินพุตแป้นพิมพ์ฐานข้อมูลระบบไฟล์คอมพิวเตอร์และเอาต์พุตอักขระบนหน้าจอ
ในทางตรงกันข้ามตัวแทนซอฟต์แวร์บางตัว (หุ่นยนต์ซอฟต์แวร์หรือซอฟต์บอท) มีอยู่ในโดเมนซอฟต์บอทที่สมบูรณ์และไม่ จำกัด เครื่องจำลองมีไฟล์very detailed, complex environment. ตัวแทนซอฟต์แวร์จำเป็นต้องเลือกจากการดำเนินการที่หลากหลายแบบเรียลไทม์ softbot ออกแบบมาเพื่อสแกนการตั้งค่าออนไลน์ของลูกค้าและแสดงรายการที่น่าสนใจให้กับลูกค้าในรูปแบบreal เช่นเดียวกับ artificial สิ่งแวดล้อม.
มีชื่อเสียงที่สุด artificial environment คือ Turing Test environmentซึ่งมีการทดสอบตัวแทนจริงและตัวแทนอื่น ๆ บนพื้นดินที่เท่ากัน นี่เป็นสภาพแวดล้อมที่ท้าทายมากเนื่องจากตัวแทนซอฟต์แวร์จะดำเนินการเช่นเดียวกับมนุษย์ได้ยากมาก
การทดสอบทัวริง
ความสำเร็จของพฤติกรรมอัจฉริยะของระบบสามารถวัดได้ด้วย Turing Test
บุคคลสองคนและเครื่องจักรที่จะประเมินเข้าร่วมในการทดสอบ จากสองคนคนหนึ่งมีบทบาทเป็นผู้ทดสอบ แต่ละห้องอยู่คนละห้อง ผู้ทดสอบไม่ทราบว่าใครเป็นเครื่องจักรและใครเป็นมนุษย์ เขาซักถามคำถามโดยพิมพ์และส่งไปยังปัญญาทั้งสองซึ่งเขาได้รับคำตอบจากการพิมพ์
การทดสอบนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อหลอกผู้ทดสอบ หากผู้ทดสอบไม่สามารถตรวจสอบการตอบสนองของเครื่องจากการตอบสนองของมนุษย์แสดงว่าเครื่องนั้นฉลาด
คุณสมบัติของสิ่งแวดล้อม
สภาพแวดล้อมมีคุณสมบัติหลายเท่า -
Discrete / Continuous- หากมีสถานะของสภาพแวดล้อมที่แตกต่างและกำหนดไว้อย่างชัดเจนจำนวน จำกัด สภาพแวดล้อมจะไม่ต่อเนื่อง (ตัวอย่างเช่นหมากรุก) มิฉะนั้นจะเป็นไปอย่างต่อเนื่อง (ตัวอย่างเช่นการขับรถ)
Observable / Partially Observable- หากเป็นไปได้ที่จะกำหนดสถานะที่สมบูรณ์ของสิ่งแวดล้อมในแต่ละช่วงเวลาจากการรับรู้สิ่งนั้นจะสังเกตได้ มิฉะนั้นจะสังเกตได้เพียงบางส่วนเท่านั้น
Static / Dynamic- หากสภาพแวดล้อมไม่เปลี่ยนแปลงในขณะที่ตัวแทนกำลังทำหน้าที่แสดงว่าเป็นแบบคงที่ มิฉะนั้นจะเป็นแบบไดนามิก
Single agent / Multiple agents - สภาพแวดล้อมอาจมีเอเจนต์อื่นซึ่งอาจเหมือนหรือต่างกันกับเอเจนต์
Accessible / Inaccessible - หากอุปกรณ์รับความรู้สึกของตัวแทนสามารถเข้าถึงสถานะที่สมบูรณ์ของสภาพแวดล้อมตัวแทนนั้นจะสามารถเข้าถึงสภาพแวดล้อมได้
Deterministic / Non-deterministic- หากสถานะต่อไปของสิ่งแวดล้อมถูกกำหนดโดยสถานะปัจจุบันและการกระทำของตัวแทนอย่างสมบูรณ์สภาพแวดล้อมจะถูกกำหนด มิฉะนั้นจะไม่ถูกกำหนด
Episodic / Non-episodic- ในสภาพแวดล้อมที่เป็นฉาก ๆ แต่ละตอนประกอบด้วยตัวแทนรับรู้แล้วแสดง คุณภาพของแอคชั่นขึ้นอยู่กับตอนนั้น ๆ ตอนต่อมาไม่ได้ขึ้นอยู่กับการกระทำในตอนก่อนหน้า สภาพแวดล้อมแบบเป็นตอนนั้นง่ายกว่ามากเพราะตัวแทนไม่จำเป็นต้องคิดล่วงหน้า