Введение в агентов в искусственном интеллекте

Сегодня Агенты в Искусственном интеллекте - это новое электричество. Это революционная технология. Искусственный интеллект делает машины / компьютеры умными, как люди.

Кто такой агент?

Агент - это все, что выполняет действия в соответствии с информацией, которую он получает из среды. У человека-агента есть сенсорные органы, чтобы чувствовать окружающую среду, и части тела, чтобы действовать, в то время как у робота-агента есть датчики, чтобы воспринимать окружающую среду.

Как Агент взаимодействует с окружающей средой?

Агенты взаимодействуют со средой двумя способами:

1. Восприятие

Восприятие - это пассивное взаимодействие, при котором агент получает информацию об окружающей среде без изменения среды. Датчики робота помогают ему получать информацию об окружающей среде, не влияя на окружающую среду. Следовательно, получение информации с помощью датчиков называется восприятием.

2. Действие

Действие - это активное взаимодействие, в котором меняется среда. Когда робот перемещает препятствие, используя свою руку, это называется действием, поскольку среда меняется. Рука робота называется «Эффектор», поскольку он выполняет действие.

Пояснение к изображению выше:

  • Взаимодействие Агента с окружающей средой осуществляется посредством датчиков и эффекторов.
  • Рассмотрим пример чат-бота, который является виртуальным помощником. Когда он читает и понимает значение сообщений пользователя, это называется восприятием. А когда он отвечает пользователю после анализа сообщения пользователя, это называется действием.

Как агенты должны действовать в искусственном интеллекте?

Ниже приведены пункты, которые объясняют, как агент должен действовать:

  • Рациональный агент делает правильные вещи. Правильное действие - это то, что заставляет агента быть наиболее успешным.
  • Всезнающий агент знает, какое влияние окажет действие, и может действовать соответствующим образом, но в действительности это невозможно.
  • Степень успеха, которая определяется показателем эффективности
  • Последовательность восприятия, которая является всей последовательностью восприятий агентом до настоящего момента
  • Знание агента об окружающей среде
  • Какие действия может выполнить агент

2. Отображение последовательностей восприятия на действия

Когда известно, что действие агента полностью зависит от истории восприятия - последовательности восприятия, тогда агента можно описать с помощью сопоставления. Mapping - это список, который отображает последовательность восприятия на действие. Когда мы указываем, какое действие должен предпринять агент в соответствии с заданной последовательностью восприятия, тогда мы указываем дизайн для идеального агента.

3. Автономность

Поведение агента зависит от его собственного опыта, а также от встроенных знаний агента, внедренного разработчиком агента. Система является автономной, если она предпринимает действия в соответствии со своим опытом. Таким образом, для начального этапа, поскольку он не имеет никакого опыта, хорошо бы предоставить встроенные знания. Агент учится через эволюцию. По-настоящему автономный интеллектуальный агент, если ему предоставлено достаточно времени для адаптации, должен успешно работать в самых разных средах.

Типы агентов в искусственном интеллекте

Ниже приведены 4 типа агентов:

1. Рефлекторный агент

Рефлекторный агент действует подобно рефлекторному действию нашего тела (например, когда мы немедленно поднимаем палец, когда он касается кончика пламени). Так же, как быстрый ответ нашего тела, основанный на текущей ситуации, агент также реагирует, основываясь на текущей среде, независимо от прошлого состояния окружающей среды. Рефлекторный агент может работать должным образом, только если решения, которые будут приняты, основаны на текущем восприятии.

2. Агенты, которые следят за миром

Это агенты с памятью. Он хранит информацию о предыдущем состоянии, текущем состоянии и выполняет соответствующее действие. Так же, как во время вождения, если водитель хочет сменить полосу движения, он смотрит в зеркало, чтобы узнать текущее положение автомобилей позади него. Глядя спереди, он может видеть только транспортные средства спереди и, поскольку у него уже есть информация о положении транспортных средств позади него (из зеркала минуту назад), он может смело менять полосу движения. Предыдущее и текущее состояние обновляются быстро для принятия решения о действии.

3. Агенты на основе целей

В некоторых случаях только информация о текущем состоянии может не помочь в принятии правильного решения. Если цель известна, агент принимает во внимание информацию о цели, помимо информации о текущем состоянии, чтобы принять правильное решение. Например, если агент является автомобилем с самостоятельным вождением, а целью является пункт назначения, то информация о маршруте до пункта назначения помогает автомобилю принять решение, когда следует повернуть налево или направо.

«Поиск» и «планирование» - это два подполя ИИ, которые помогают агенту достичь своих целей. Хотя целевой агент может показаться менее эффективным, он все же гибкий. С учетом того же примера, упомянутого выше, если место назначения изменится, агент будет соответствующим образом манипулировать своими действиями. Это не будет иметь место с агентом рефлекса, поскольку все правила должны быть переписаны с изменением цели.

4. Коммунальные агенты

Там может быть много возможных последовательностей для достижения цели, но некоторые будут лучше, чем другие. Учитывая тот же пример, упомянутый выше, пункт назначения известен, но существует несколько маршрутов. Выбор подходящего маршрута также имеет значение для общего успеха агента. Есть много факторов при выборе маршрута, как самый короткий, удобный и т. Д. Успех зависит от полезности агента на основе пользовательских предпочтений.

Утилита - это функция, которая отображает состояние в реальное число, которое описывает степень счастья. Функция полезности определяет соответствующий компромисс в случае противоречия целей.

Вывод - агенты в искусственном интеллекте

Агент - это все, что предпринимает действия в соответствии с информацией, которую он получает из среды. Агенты взаимодействуют со средой двумя способами: Восприятие и Действие. Агенты могут быть рациональными или всезнающими.

Ниже приведены 4 типа агентов:

  • Рефлекторный (реактивный) агент - агент без
  • Агенты, которые следят за миром
  • Целевые агенты
  • Коммунальные агенты

Рекомендуемые статьи

Это руководство для агентов по искусственному интеллекту. Здесь мы обсуждаем, что такое агент, как агент взаимодействует со средой, и четыре типа агента. Вы также можете просмотреть другие наши статьи, чтобы узнать больше -

  1. Технология искусственного интеллекта
  2. Как работает искусственный интеллект?
  3. Применение машинного обучения
  4. Типы алгоритмов машинного обучения
  5. Методы искусственного интеллекта
  6. Лучшие 12 типов датчиков и их применение