AI - Aracılar ve Ortamlar

Bir AI sistemi, bir aracı ve çevresinden oluşur. Temsilciler çevrelerinde hareket ederler. Ortam başka ajanlar içerebilir.

Ajan ve Çevre nedir?

Bir agent çevresini algılayabilen herhangi bir şey sensors ve bu çevre üzerinde hareket eder effectors.

Bir human agent sensörlere paralel göz, kulak, burun, dil ve deri gibi duyu organları ile efektörler için eller, bacaklar, ağız gibi diğer organlara sahiptir.
Bir robotic agent sensörler için kameraların ve kızılötesi mesafe bulucuların ve efektörler için çeşitli motorların ve aktüatörlerin yerini alır.
Bir software agent bit dizilerini programları ve eylemleri olarak kodlamıştır.

Aracı Terminolojisi

Performance Measure of Agent - Bir temsilcinin ne kadar başarılı olduğunu belirleyen kriterlerdir.
Behavior of Agent - Herhangi bir algı dizisinden sonra aracının gerçekleştirdiği eylemdir.
Percept - Ajanın belirli bir durumdaki algısal girdileridir.
Percept Sequence - Bir ajanın bugüne kadar algıladığı her şeyin geçmişi.
Agent Function - Bu, ilkesel sıralamadan bir eyleme uzanan bir haritadır.

Akılcılık

Rasyonellik, makul, mantıklı ve sağduyulu olma durumundan başka bir şey değildir.

Rasyonellik, failin algıladığına bağlı olarak beklenen eylemler ve sonuçlarla ilgilenir. Yararlı bilgiler elde etmek amacıyla eylemlerde bulunmak, akılcılığın önemli bir parçasıdır.

İdeal Rasyonel Ajan Nedir?

İdeal bir rasyonel ajan, aşağıdakilere dayanarak performans ölçüsünü maksimize etmek için beklenen eylemleri yapabilen kişidir:

Algılama dizisi
Yerleşik bilgi tabanı

Bir temsilcinin rasyonelliği aşağıdakilere bağlıdır:

performance measures, başarı derecesini belirler.
Temsilci Percept Sequence şimdiye kadar.
Temsilcinin prior knowledge about the environment.
actions temsilcinin gerçekleştirebileceği.

Rasyonel bir fail, her zaman doğru eylemi gerçekleştirir; burada doğru eylem, failin verilen algılama sırasında en başarılı olmasına neden olan eylem anlamına gelir. Temsilcinin çözdüğü sorun, Performans Ölçümü, Çevre, Aktüatörler ve Sensörler (PEAS) ile karakterize edilir.

Akıllı Ajanların Yapısı

Temsilcinin yapısı şu şekilde görüntülenebilir -

Aracı = Mimari + Aracı Programı
Mimari = bir aracının üzerinde çalıştığı makine.
Aracı Programı = bir aracı işlevinin bir uygulaması.

Basit Refleks Ajanlar

Eylemleri sadece mevcut algıya göre seçerler.
Yalnızca geçerli ilkeler temelinde doğru bir karar verilirse rasyoneldirler.
Çevreleri tamamen gözlemlenebilir.

Condition-Action Rule - Bir durumu (koşulu) bir eyleme eşleyen bir kuraldır.

Model Bazlı Refleks Ajanlar

Eylemlerini seçmek için dünyanın bir modelini kullanırlar. İç bir durumu sürdürürler.

Model - "dünyada olayların nasıl olduğu" hakkında bilgi.

Internal State - Algılama geçmişine bağlı olarak mevcut durumun gözlemlenmemiş yönlerinin bir temsilidir.

Updating the state requires the information about −

Dünya nasıl gelişiyor.
Temsilcinin eylemleri dünyayı nasıl etkiler.

Hedef Tabanlı Temsilciler

Hedeflerine ulaşmak için eylemlerini seçerler. Hedefe dayalı yaklaşım, bir kararı destekleyen bilgi açıkça modellendiğinden ve dolayısıyla değişikliklere izin verdiğinden, refleks ajanından daha esnektir.

Goal - İstenilen durumların açıklamasıdır.

Fayda Tabanlı Ajanlar

Her durum için bir tercih (fayda) temelinde eylemler seçerler.

Hedefler yetersiz olduğunda -

Sadece birkaçına ulaşılabilen çelişkili hedefler vardır.
Hedeflere ulaşılma konusunda bir miktar belirsizlik vardır ve bir hedefin önemi ile başarı olasılığını tartmanız gerekir.

Ortamların Doğası

Bazı programlar tamamen artificial environment klavye girişi, veritabanı, bilgisayar dosya sistemleri ve ekranda karakter çıkışı ile sınırlıdır.

Buna karşılık, bazı yazılım aracıları (yazılım robotları veya yazılım robotları) zengin, sınırsız yazılım alanlarında bulunur. Simülatörde birvery detailed, complex environment. Yazılım temsilcisinin gerçek zamanlı olarak uzun bir eylem dizisi arasından seçim yapması gerekir. Müşterinin çevrimiçi tercihlerini taramak ve müşteriye ilginç öğeler göstermek için tasarlanmış bir softbot,real yanı sıra bir artificial çevre.

En ünlü artificial environment ... Turing Test environment, bir gerçek ve diğer yapay ajanların eşit zeminde test edildiği. Bir yazılım aracısının bir insan kadar iyi performans göstermesi oldukça zor olduğundan, bu çok zorlu bir ortamdır.

Turing Testi

Bir sistemin akıllı davranışının başarısı Turing Testi ile ölçülebilir.

Teste iki kişi ve değerlendirilecek bir makine katılır. İki kişiden biri test eden rolünü oynar. Her biri farklı odalarda oturuyor. Test eden kişi kimin makine ve kimin insan olduğunun farkında değildir. Soruları yazarak ve yazılı yanıtlar aldığı her iki zekaya da göndererek sorgular.

Bu test, testçiyi kandırmayı amaçlamaktadır. Test cihazı, makinenin insan tepkisine verdiği tepkiyi belirleyemezse, makinenin akıllı olduğu söylenir.

Çevrenin Özellikleri

Ortamın çok katlı özellikleri vardır -

Discrete / Continuous- Çevrenin sınırlı sayıda farklı, açıkça tanımlanmış durumu varsa, ortam ayrıktır (Örneğin, satranç); aksi takdirde süreklidir (Örneğin, sürüş).
Observable / Partially Observable- Çevrenin tam durumunu her zaman noktasında algılarından tespit etmek mümkün ise gözlemlenebilir; aksi takdirde sadece kısmen gözlemlenebilir.
Static / Dynamic- Bir aracı hareket ederken ortam değişmezse, statiktir; aksi takdirde dinamiktir.
Single agent / Multiple agents - Ortam, ajan ile aynı veya farklı türden başka ajanlar içerebilir.
Accessible / Inaccessible - Eğer ajanın duyusal aparatı, çevrenin tam durumuna erişebiliyorsa, o zaman ortama o ajan tarafından erişilebilir.
Deterministic / Non-deterministic- Ortamın bir sonraki durumu tamamen mevcut durum ve aracının eylemleri tarafından belirlenirse, o zaman ortam deterministiktir; aksi takdirde deterministik değildir.
Episodic / Non-episodic- Epizodik bir ortamda, her bölüm, algılayan ve sonra oyunculuk yapan failden oluşur. Eyleminin kalitesi sadece bölümün kendisine bağlıdır. Sonraki bölümler, önceki bölümlerdeki eylemlere bağlı değildir. Epizodik ortamlar çok daha basittir çünkü temsilcinin ileriyi düşünmesi gerekmez.