03-10-2023
Термины «агент» и «интеллектуальный агент» (ИА) имеют два значения, и из-за этого иногда возникает путаница.
В компьютерной науке интеллектуальный агент — программа, самостоятельно выполняющая задание, указанное пользователем компьютера, в течение длительных промежутков времени. Интеллектуальные агенты используются для содействия оператору или сбора информации. Одним из примеров заданий, выполняемых агентами, может служить задача постоянного поиска и сбора необходимой информации в Интернете. Компьютерные вирусы, боты, поисковые роботы — всё это также можно отнести к интеллектуальным агентам. Хотя такие агенты имеют строгий алгоритм, «интеллектуальность» в этом контексте понимается как способность приспосабливаться и обучаться.
В искусственном интеллекте, под термином интеллектуальный агент понимаются разумные сущности, наблюдающие за окружающей средой и действующие в ней, при этом их поведение рационально в том смысле, что они способны к пониманию и их действия всегда направлены на достижение какой-либо цели. Такой агент может быть как роботом, так и встроенной программной системой. Об интеллектуальности агента можно говорить, если он взаимодействует с окружающей средой примерно так же, как действовал бы человек.
Эти два значения понятия «интеллектуальный агент» достаточно различны, и между ними почти нет связи. Интеллектуальный агент в первом смысле может быть разработан, используя традиционные методы разработки, в нём немногим больше интеллекта, чем в почтовом клиенте или утилите для форматирования жёсткого диска. Однако интеллектуальный агент во втором смысле может быть полностью независимым, выполняя свои задачи.
В операционных системах семейства UNIX интеллектуальный агент, действующий в пределах одного компьютера или локальной сети, обычно называется демоном, в семействе Windows — службой (сервисом). Пример: cron в UNIX и «Планировщик задач» в Windows занимаются тем, что запускают указанные пользователем задания в определённые моменты времени.
Содержание |
В искусственном интеллекте существует несколько типов агентов. Например:
Простая агентная программа может быть математически описана как агентская функция, которая проектирует любой подходящий результат восприятия на действие, которое агент может выполнить, или в коэффициент, элемент обратной связи, функцию или константу, которые могут повлиять на дальнейшие действия.
Программный агент, напротив, проецирует результат восприятия только на действие.
Всех агентов можно разделить на пять групп, по типу обработки воспринимаемой информации:
Агенты с простым поведением действуют только на основе текущих знаний. Их агентская функция основана на схеме условие-действие
IF (условие) THEN действие
Такая функция может быть успешной, только если окружающая среда полностью поддается наблюдению. Некоторые агенты также могут иметь информацию о их текущем состоянии, что позволяет им не обращать внимания на условия, предпосылки которых уже выполнены.
Агенты с поведением, основанным на модели, могут оперировать со средой, лишь частично поддающейся наблюдению. Внутри агента хранится представление о той части, что находится вне границ обзора. Чтобы иметь такое представление, агенту необходимо знать, как выглядит окружающий мир, как он устроен. Эта дополнительная информация дополняет «Картину Мира».
Целенаправленные агенты схожи с предыдущим типом, однако они, помимо прочего, хранят информацию о тех ситуациях, которые для них желательны. Это дает агенту способ выбрать среди многих путей тот, что приведет к нужной цели.
Целенаправленные агенты различают только состояния, когда цель достигнута, и когда не достигнута. Практичные агенты, помимо этого, способны различать, насколько желанно для них текущее состояние. Такая оценка может быть получена с помощью «функции полезности», которая проецирует множество состояний на множество мер полезности состояний.
В некоторой литературе обучающиеся агенты (ОА) также называются автономными интеллектуальными агентами(англ. autonomous intelligent agents), что означает их независимость и способность к обучению и приспосабливанию к изменяющимся обстоятельствам. По мнению Николая Касабова[1],система ОА должна проявлять следующие способности:
Чтобы активно выполнять свои функции, интеллектуальные агенты обычно имеют иерархическую структуру, включающую много «субагентов». Интеллектуальные субагенты обрабатывают и выполняют низкоуровневые функции. Интеллектуальные агенты и субагенты составляют полную систему, которая способна выполнять сложные задачи. При этом поведение системы создаёт впечатление разумности.
Существует несколько типов субагентов:
Достаточно ограниченное число агентов, которые могут считаться полуинтеллектуальными (из-за своей простоты, слабой способности к принятию решений, ограниченности взглядов на внешний мир и плохой обучаемости) перечислены в документе [2].
Согласно ему, существует только 4 типа таких ИА:
Такие роботы, просматривая сетевые ресурсы (чаще всего Интернет), собирают информацию о товарах и услугах. Роботы по закупкам очень эффективно работают с товарами народного потребления, такими как компакт-диски, книги, электротовары и другие товары. Amazon.com является отличным примером такого робота. Веб-сайт предложит вам список товаров, что вам могут быть интересны, основываясь на том, что вы покупали в прошлом.
Пользовательские агенты — это ИА, которые действуют в ваших интересах, от вашего имени. К этой категории относятся ИА, которые постоянно, или в течение некоторого времени выполняют следующие задания:
Управляющие агенты, также известные как «предсказывающие агенты» ведут наблюдение и отправляют отчеты. К примеру, в NASA’s Jet Propulsion Laboratory есть агент, следящий за состоянием инвентаря, планированием, составлением расписания. Такие агенты обычно ведут наблюдение за компьютерными сетями и следят за конфигурацией каждого компьютера, подключенного к сети.
Такие агенты действуют в хранилище данных, собирая информацию. Хранилище данных объединяет в себе информацию из разных источников. Сбор информации — это процесс поиска данных для последующего использования, например, для увеличения продаж или привлечения покупателей. 'Классификация' — один из наиболее часто используемых приемов для сбора информации, который находит и категоризирует образы в информации. Добывающие информацию агенты также могут обнаруживать ключевые изменения тенденций развития и предупредить вас о наличии новой информации.
Искусственный интеллект | ||
---|---|---|
Философия | ||
Направления | ||
Применение | ||
Исследователи |
Норберт Винер • Алан Тьюринг • В. М. Глушков • Г. С. Осипов • Д. Э. Попов • Д. А. Поспелов • М. Г. Гаазе-Рапопорт • Т. А. Гаврилова • В. Ф. Хорошевский • Г. С. Поспелов • Марвин Мински • Джон Маккарти • Фрэнк Розенблатт • Чарльз Бэббидж • Аллен Ньюэлл • Герберт Саймон • Ноам Хомский • Джуда Перл • Сеймур Паперт • Клод Шеннон • Джозеф Уайзенбаум • Патрик Винстон • В. К. Финн |
|
Организации |
Интеллектуальный агент.