Úvod do agentov umelej inteligencie
Dnes sú agentmi v oblasti umelej inteligencie nová elektrina. Je to revolučná technológia. Umelá inteligencia robí stroje / počítače inteligentnými ako ľudia.
Čo je agent?
Agent je čokoľvek, čo koná podľa informácií, ktoré získa z prostredia. Ľudský agent má zmyslové orgány, ktoré snímajú prostredie a časti tela, aby konali, zatiaľ čo agent robotov má senzory na vnímanie prostredia.
Ako agent reaguje s prostredím?
Agenti interagujú s prostredím dvoma spôsobmi:
1. Vnímanie
Vnímanie je pasívna interakcia, pri ktorej agent získa informácie o prostredí bez zmeny prostredia. Senzory robota mu pomáhajú získať informácie o okolí bez ovplyvnenia okolia. Získavanie informácií prostredníctvom senzorov sa preto nazýva vnímanie.
2. Akcia
Akcia je aktívna interakcia, pri ktorej sa mení prostredie. Keď robot pohne prekážkou pomocou ramena, nazýva sa akcia pri zmene prostredia. Rameno robota sa pri vykonávaní akcie nazýva „efektor“.
Vysvetlenie vyššie uvedeného obrázka:
- Interakcia Agenta s prostredím je prostredníctvom senzorov a efektorov.
- Zoberme si príklad chatbotu, ktorý je virtuálnym pomocníkom. Keď číta a chápe význam správ používateľa, nazýva sa to vnímanie. Keď po analýze správy používateľa odpovie používateľovi, nazýva sa akcia.
Ako by agenti mali konať v umelej inteligencii?
Nižšie sú uvedené body, ktoré vysvetľujú, ako by mal agent konať:
- Racionálny agent robí správnu vec. Správna akcia je taká, ktorá spôsobuje, že agent je najúspešnejší.
- Vševedecký agent vie, aký vplyv bude mať akcia a môže podľa toho konať, ale v skutočnosti to nie je možné.
- Stupeň úspechu, ktorý je definovaný meradlom výkonnosti
- Vnímacia sekvencia, ktorá je celým sledom vnímania agentom až do súčasnosti
- Znalosť agenta o životnom prostredí
- Aké akcie môže agent vykonať
2. Mapovanie sekvencií vnímania na akcie
Ak je známe, že pôsobenie agenta úplne závisí na percepčnej histórii - percepčnej sekvencii, potom sa agent môže opísať pomocou mapovania. Mapovanie je zoznam, ktorý mapuje vnímanú postupnosť na akciu. Keď určíme, ktorú akciu má agent vykonať, zodpovedajúcu danej vnímacej sekvencii, potom špecifikujeme návrh ideálneho agenta.
3. Autonómia
Správanie agenta závisí na jeho vlastných skúsenostiach, ako aj na zabudovaných znalostiach agenta, ktoré sú vštepované návrhárom agentov. Systém je autonómny, ak koná podľa svojich skúseností. Takže v počiatočnej fáze, keďže nemá žiadne skúsenosti, je dobré poskytnúť vstavané znalosti. Agent sa potom učí prostredníctvom evolúcie. Skutočne autonómny inteligentný agent, ktorý má dostatok času na prispôsobenie, by mal byť schopný úspešne fungovať v širokom spektre prostredí.
Druhy agentov v umelej inteligencii
Nasledujú 4 typy agentov:
1. Reflexný agent
Reflexný agent funguje podobne ako reflexné pôsobenie nášho tela (napr. Keď okamžite zdvihneme prst, keď sa dotkne špičky plameňa). Rovnako ako rýchla reakcia nášho tela na základe súčasnej situácie, agent tiež reaguje na základe súčasného prostredia bez ohľadu na predchádzajúci stav prostredia. Reflexný prostriedok môže správne fungovať, iba ak rozhodnutia, ktoré sa majú urobiť, vychádzajú z aktuálneho vnímania.
2. Agenti, ktorí sledujú svet
Toto sú agenti s pamäťou. Uloží informácie o predchádzajúcom stave, aktuálnom stave a podľa toho vykoná akciu. Rovnako ako pri jazde, keď chce vodič zmeniť jazdný pruh, pozrie sa do zrkadla, aby poznal súčasnú polohu vozidiel za sebou. Pri pohľade spredu môže vidieť iba vozidlá vpredu a keďže už má informáciu o polohe vozidiel za sebou (zo zrkadla pred chvíľou), môže bezpečne zmeniť jazdný pruh. Predchádzajúci a súčasný stav sa rýchlo aktualizujú pri rozhodovaní o akcii.
3. Zástupcovia na základe cieľov
V niektorých prípadoch nemusia pri prijímaní správneho rozhodnutia pomôcť iba informácie o súčasnom stave. Ak je cieľ známy, potom agent pri rozhodovaní správne vezme do úvahy informácie o cieli okrem aktuálnych informácií o stave. Napríklad, ak je agentom vozidlo s vlastným riadením a cieľom je cieľ, potom informácie o trase do cieľa pomôžu autom pri rozhodovaní, kedy sa má odbočiť doľava alebo doprava.
„Vyhľadávanie“ a „plánovanie“ sú dve podpolia AI, ktoré agentovi pomáhajú dosiahnuť jeho ciele. Hoci agent založený na cieľoch sa môže javiť menej účinný, napriek tomu je flexibilný. Berúc do úvahy ten istý príklad uvedený vyššie, ak sa cieľ zmení, agent bude zodpovedajúcim spôsobom manipulovať so svojimi činnosťami. Toto nebude prípad reflexného agenta, pretože všetky pravidlá je potrebné prepísať so zmenou cieľa.
4. Pomocní zástupcovia
Na dosiahnutie cieľa môže byť veľa možných sekvencií, ale niektoré budú lepšie ako iné. Vzhľadom na rovnaký príklad uvedený vyššie je cieľ známy, existuje však niekoľko ciest. Výber vhodného postupu záleží aj na celkovom úspechu agenta. Pri rozhodovaní o trase existuje veľa faktorov, ako je najkratšia, pohodlná atď. Úspech závisí od užitočnosti agenta na základe užívateľských preferencií.
Pomôcka je funkcia, ktorá mapuje stav na reálne číslo, ktoré opisuje mieru šťastia. Úžitková funkcia určuje vhodný kompromis v prípade protichodných cieľov.
Záver - agenti v umelej inteligencii
Agent je čokoľvek, čo koná podľa informácií, ktoré získava z prostredia. Agenti interagujú s prostredím dvoma spôsobmi: Vnímanie a Akcia. Agenti môžu byť racionálni alebo vševediaci.
Nasledujú 4 typy agentov:
- Reflexné (reaktívne) činidlo - činidlo bez
- Agenti, ktorí sledujú svet
- Agenti na báze cieľov
- Agenti
Odporúčané články
Toto je sprievodca agentmi umelej inteligencie. Tu diskutujeme o tom, čo je agent, ako interaguje s prostredím a štyri typy agentov. Viac informácií nájdete aj v ďalších súvisiacich článkoch -
- Technológia umelej inteligencie
- Ako funguje umelá inteligencia?
- Aplikácie strojového učenia
- Typy algoritmov strojového učenia
- Techniky umelej inteligencie
- Top 12 typov snímačov a ich aplikácie