http___en.wikipedia.org_wiki_Intelligent_agents_1.xml
1.1 2.1 2.2 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1 10.1 11.1 12.1 13.1 14.1 15.1 16.1 17.1 17.2 17.3 18.1 19.1 19.2 20.1 20.2 20.3 21.1 21.2 22.1 23.1 24.1 25.1 26.1 26.2 26.3 26.4 27.1 28.1 28.2 28.3 28.4 29.1 30.1 30.2 31.1 32.1 32.2 32.3 33.1 34.1 34.2 35.1 35.2 36.1 37.1 38.1 38.2 39.1 40.1 41.1 42.1 43.1 44.1 44.2 45.1 46.1 46.2 46.3 47.1 48.1 48.2 48.3 48.4 49.1 50.1 50.2 50.3 50.4 51.1 52.1 52.2 52.3 52.4 53.1 54.1 54.2 54.3 55.1 56.1 56.2 56.3 57.1 58.1 59.1 60.1 60.2 60.3
Интелигентен агент Интелигентен агент (на английски: intelligent agent), още наричан рационален агент (rational agent), е понятие от изкуствения интелект, с което се означава автономен обект, който възприема околната си среда посредством сензори и извършва действия над тази среда посредством ефектори (actuators) в опит за изпълнение на известни цели. Концепцията за интелигентните агенти е силно застъпвана от теоретиците на изкуствения интелект Стюарт Ръсел и Питър Норвиг. В литературата интелигентните агенти още се наричат: - абстрактни интелигентни агенти, когато се подчертава тяхната абстрактна природа, за разлика от конкретните примери на агенти, които могат да се дадат; а също и - автономни интелигентни обекти, когато се подчертава тяхната автономна същност, изразяваща се в свойство на агента да гради поведението си въз основа на собствения си опит за сметка на вграденото знание, т.е. да научи какво може да направи, за да компенсира частичното или неточно предварително заложено знание. Като конкретни примери на това широко определение се включват: - софтуерните агенти и други компютърни програми, - роботи, машини и устройства (например термостат), - човешките същества и техните общности и организации, - и изобщо всичко, което е способно да прояви целесъобразно поведение (goal directed behavior), основано на: - вградени знания, - поредицата възприети до момента сведения от средата (percept sequence), - възможностите на агента да действува, и - оценка на ефективността на поведението (performance measure), която въплъщава критерия за успех. На тази база, една по-строга дефиниция на рационален агент е следната: - За всяка възможна поредица възприети от средата сведения, рационалният агент трябва да избира действие, което се очаква да максимизира оценката на ефективността на поведението на агента, въз основата на възприетите сведения и цялото вградено в агента знание. Оценката на ефективността на поведението, средата, ефекторите и сензорите на агента (PEAS, Performance measure, Environment, Actuators, Sensors) са елементи на спецификацията на всеки конкретен интелигентен агент. В този смисъл, първоначално вградените и впоследствие възприетите знания за средата могат да се смятат за ограничения или условия, които определят колко рационално / интелигентно е поведението на агента, но е възможно при различен набор от вградени и възприети знания поведението му да се окаже нерационално / неинтелигентно. Когато се говори за интелигентни агенти се прави общото допускане, че агентът може да възприема собствените си действия, но не винаги може да възприема резултатите от тях. [редактиране] Структура на интелигентен агент Математически казано, поведението на интелигентния агент се описва от функция на агента, която представлява изображение , която съпоставя на всяка възможна поредица от възприятия действие , което агентът е способен да извърши. Това изображение може да се представи като таблица, която може да бъде и безкрайна, освен ако не се въведе ограничение върху дължината на разглежданите поредици от възприятия. Таблицата на изображението е външна характеристика на агента; вътрешното представяне на функцията на агента е програмата на агента, стартирана над определена архитектура. Всъщност, точно проектирането на програми на интелигентни агенти, според Ръсел и Норвиг, е задачата на изкуствения интелект. В предложената от тях структура на интелигентен агент където архитектурата представлява изчислителното устройство с физически сензори и ефектори и памет, съхраняваща част от историята на възприятията и действията на агента. Тялото на програмата представлява цикъл, всяка стъпка на който включва възприятие (отразявано в паметта), избиране и осъществяване на действие (също отразявано в паметта). За реализацията на програмата на агента могат да се използват различни, често нетрадиционни техники: разсъждения, основани на знания, статистически анализ, размита логика, невронни мрежи, генетично програмиране и други. [редактиране] Видове агенти Ръсел и Норвиг групират агентите в пет класа, на базата на възприетата им интелигентност и способности: - Прости рефлекторни агенти (Simple reflex agents) Простите рефлекторни агенти действат единствено на базата на текущото си възприятие (рефлекс). Функцията на агента е базирана на правила за причинна следственост от вид „условие — действие“ (condition-action rules). Този вид агент може да функционира само ако правилното решение за действие може да се вземе на базата само на текущото възприятие, т.е. ако средата е напълно обозрима. Програмите на такива агенти могат да бъдат много ефективни, но приложимостта им е малка. - Рефлекторни агенти, основани на модели на света (Model-based reflex agents) Агентите, основани на модели, могат да функционират в частично обозрими светове (среди). Текущото състояние на агента се съхранява в своеобразна структура в паметта на агента, която описва онази част от средата, която не може да бъде възприета, както и историята от въздействието на агента над тази среда. Агент с такова поведение има нужда от информация за това какво е поведението и действието на тази част от света. Изборът на действие също се основава на правила за причинна следственост, както при простите рефлекторни агенти. - Агенти, основани на цели (Goal-based agents) Агентите, основани на цели, са разновидност на агентите, основани на модели, които пазят информация за желани ситуации. Това позволява на агентът да избира измежду множество възможни действия онова, чиито резултати водят до достигането на дефинираното желано състояние. - Агенти, основани на полезност (Utility-based agents) Тези агенти правят разлика само между целеви (желани) състояния и нецелеви. Възможно е да се дефинира оценка колко желано е дадено конкретно състояние. Оценката може да се получи, като се използва функция на полезността (utility function), която задава съответствието между състояние (или поредица от състояния) и реално число, описващо степента на удовлетвореност от или полезност на състоянието. Пълната спецификация на функцията на полезността позволява да се вземат рационални решения в двата случая, когато целите са неадекватни: - когато сред целите на агента има взаимопротиворечащи си цели, т.е. само част от тях са постижими. Тогава функцията на полезността определя с кои от целите си агентът може да направи компромис. - когато агентът има няколко цели, никоя от които не може да бъде постигната със сигурност. Тогава функцията на полезността определя по какъв начин вероятността за успех на дадена цел да бъде претеглена с оценката на значимостта на целта. - Обучаващи се агенти (Learning agents) Самообучението има предимството, че позволява на агентите първоначално да функционират в неизвестни среди и с функционирането си да стават по-компетентни и опитни, отколкото първоначално заложените в тях знания сами по себе си им позволяват да са — идея, която лансира още Алан Тюринг през 1950 година. Обучаващите се агенти са своеобразна еманация на останалите четири вида. Когато интелигентен агент се проектира за обучаващ се, той се разделя на четири концептуални елемента: - обучаващ елемент (learning element), който отговаря за извършването на подобрения и надграждания; - изпълняващ елемент (performance element), който по смисъл съвпада с целия разглеждан досега интелигентен агент от някой от първите четири вида; - критик (critic), който казва на обучаващия елемент колко добре агентът се справя по отношение на фиксиран стандарт за изпълнение; концептуално този елемент, оценяващ успеваемостта, е външен за агента, понеже той не бива да го променя, за да нагажда индикациите му към собственото си поведение. - генератор на задачи (problem generator), който трябва да предлага на изследователски действия, които ще доведат до натрупването на нов и информативен опит. [редактиране] Видове агентни среди Средите, в които агентите функционират, могат да се определят по различни начини. Техните характеристики до голяма степен определят подходящия подход към проектирането на агента. - Напълно / частично обозрими среди (Fully / partially observable) Ако сензорите на агента му дават достъп, във всеки момент от време, до цялостното състояние на средата, то тя се нарича напълно обозрима. Средата е дори ефективно обозрима, ако сензорите на агента могат да уловят всички аспекти, които имат отношение към избора на действие от страта на агента. Средата може да бъде частично обозрима, ако за някои аспекти от средата агентът няма необходимите сензори или те са неточни или съдържат шум. - Детерминирани / стохастични среди (Deterministic / stochastic) Среда, която е напълно детерминирана, е такава, при която следващото състояние на средата е изцяло зависимо от предходното ѝ състояние и от действието на агента върху нея. Ако в средата присъства елемент на несигурност, то средата е стохастична. От гледна точка на агента дори детерминирана, но частично обозрима среда също ще изглежда стохастична. Среда, която е напълно определена от предшестващото състояние и действията на множество агенти се нарича стратегическа. - Епизодични / серийни среди (Episodic / sequential) В епизодичната среда, възприятията и опитът на агента се разделят на атомарни епизоди, като всеки епизод се състои от възприятие, последвано от действие. Съществената характеристика е, че следващият епизод не зависи от действията на агента в предния епизод. Много от класификационните задачи се извършват в епизодични среди; например класифицирането на елементи от поточна линия като изправни и дефектни е задача в епизодична среда: поведението на агента и класифицирането на следващия елемент от поточната линия като не зависи от това как е бил класифициран предния елемент. Обратно, при серийни среди текущото решение може да повлияе на всички следващи решения и от агента се иска да „мисли в перспектива“. - Статични / динамични среди (Static / dynamic) Статичната среда е такава, която не се променя от едно състояние в друго, докато агентът анализира възприятието и обмисля действието си. С други деми, единствените промени, които настъпват в средата, са тези, предизвикани от самия агент. Динамичната среда може да се променя междувременно и ако агентът не реагира на промяната навреме, това се интерпретира като негов избор да не предприеме действие. Ако средата сама по себе си не се променя с времето, но функционирането на агента се променя, то наричаме тази среда полудинамична. - Дискретни / непрекъснати среди (Discrete / continuous) Разграничението се отнася до това дали средата се състои от краен или безкраен брой от възможни състояния. Дискретната среда съдържа краен брой възможни състояния, или от гледна точка на агента — краен брой възприятия и действия. От друга страна, ако средата е дискретна и броят състояния е краен, но изключително голям, това за интелигентния агент е равносилно на непрекъсната среда. - Едноагентни / многоагентни среди (Single-agent / multiagent) Дадена среда се счита за многоагентна, ако разглежданият интелигентен агент трябва да функционира в сътрудничество или в конкурензия с друг агент, за да изпълни определени задачи или да постигне определена цел. В противен случай, другият агент в средата ще се възприема като стохастично действаща част от средата. Задачите при проектиране на многоагентни среди обикновено са по-различни от тези при едноагентните: често в рамките на рационалното поведение на агентите в многоагентна среда възниква комуникация. [редактиране] Примери за агентни среди [редактиране] Вижте също [редактиране] Източници - ((en)) Artificial Intelligence: A Modern Approach (The Intelligent Agent Book) Stuart Russel, Peter Norvig. Second edition. Prentice Hall, 2003, стр. 32-54
1.1 2.1 2.2 3.1 3.2 3.3 3.4 4.1 5.1 5.2 5.3 6.1 7.1 8.1 9.1 10.1 11.1 12.1 13.1 14.1 15.1 16.1 17.1 18.1 19.1 20.1 21.1 22.1 23.1 24.1 25.1 26.1 27.1 28.1 29.1 29.2 30.1 31.1 32.1 33.1 34.1 35.1 36.1 37.1 38.1 38.2 39.1 39.2 40.1 40.2 41.1 42.1 42.2 42.3 43.1 43.2 44.1 45.1 45.2 45.3 45.4 46.1 47.1 48.1 48.2 48.3 48.4 48.5 49.1 49.2 50.1 51.1 51.2 52.1 52.2 53.1 53.2 54.1 55.1 55.2 56.1 57.1 58.1 59.1 60.1 61.1 62.1 63.1 64.1 65.1 65.2 65.3 66.1 67.1 67.2 68.1 69.1 70.1 71.1 72.1 73.1 74.1 75.1 76.1 77.1 78.1 79.1 80.1 81.1 82.1 83.1 84.1 85.1 86.1 87.1 88.1 89.1 90.1 91.1 92.1 93.1 93.2 93.3 94.1 95.1 95.2 95.3 96.1 97.1 98.1 99.1 99.2
Intelligent agent In artificial intelligence, an intelligent agent (IA) is an autonomous entity which observes through sensors and acts upon an environment using actuators (i.e. it is an agent) and directs its activity towards achieving goals (i.e. it is rational).[1] Intelligent agents may also learn or use knowledge to achieve their goals. They may be very simple or very complex: a reflex machine such as a thermostat is an intelligent agent,[2] as is a human being, as is a community of human beings working together towards a goal. Intelligent agents are often described schematically as an abstract functional system similar to a computer program. For this reason, intelligent agents are sometimes called abstract intelligent agents (AIA)[citation needed] to distinguish them from their real world implementations as computer systems, biological systems, or organizations. Some definitions of intelligent agents emphasize their autonomy, and so prefer the term autonomous intelligent agents. Still others (notably Russell & Norvig (2003)) considered goal-directed behavior as the essence of intelligence and so prefer a term borrowed from economics, "rational agent". Intelligent agents in artificial intelligence are closely related to agents in economics, and versions of the intelligent agent paradigm are studied in cognitive science, ethics, the philosophy of practical reason, as well as in many interdisciplinary socio-cognitive modeling and computer social simulations. Intelligent agents are also closely related to software agents (an autonomous computer program that carries out tasks on behalf of users). In computer science, the term intelligent agent may be used to refer to a software agent that has some intelligence, regardless if it is not a rational agent by Russell and Norvig's definition. For example, autonomous programs used for operator assistance or data mining (sometimes referred to as bots) are also called "intelligent agents". Contents - 1 A variety of definitions - 2 Structure of agents - 3 Classes of intelligent agents - 4 Hierarchies of agents - 5 Applications - 6 See also - 7 Notes - 8 References - 9 External links A variety of definitions[edit] Intelligent agents have been defined many different ways.[3] According to Nikola Kasabov[4] IA systems should exhibit the following characteristics: - Accommodate new problem solving rules incrementally - Adapt online and in real time - Are able to analyze itself in terms of behavior, error and success. - Learn and improve through interaction with the environment (embodiment) - Learn quickly from large amounts of data - Have memory-based exemplar storage and retrieval capacities - Have parameters to represent short and long term memory, age, forgetting, etc. Structure of agents[edit] A simple agent program can be defined mathematically as an agent function[5] which maps every possible percepts sequence to a possible action the agent can perform or to a coefficient, feedback element, function or constant that affects eventual actions: Agent function is an abstract concept as it could incorporate various principles of decision making like calculation of utility of individual options, deduction over logic rules, fuzzy logic, etc.[6] The program agent, instead, maps every possible percept to an action. We use the term percept to refer to the agent's perceptional inputs at any given instant. In the following figures an agent is anything that can be viewed as perceiving its environment through sensors and acting upon that environment through actuators. Classes of intelligent agents[edit] Russell & Norvig (2003) group agents into five classes based on their degree of perceived intelligence and capability:[7] - simple reflex agents - model-based reflex agents - goal-based agents - utility-based agents - learning agents Simple reflex agents[edit] Simple reflex agents act only on the basis of the current percept, ignoring the rest of the percept history. The agent function is based on the condition-action rule: if condition then action. This agent function only succeeds when the environment is fully observable. Some reflex agents can also contain information on their current state which allows them to disregard conditions whose actuators are already triggered. Infinite loops are often unavoidable for simple reflex agents operating in partially observable environments. Note: If the agent can randomize its actions, it may be possible to escape from infinite loops. Model-based reflex agents[edit] A model-based agent can handle a partially observable environment. Its current state is stored inside the agent maintaining some kind of structure which describes the part of the world which cannot be seen. This knowledge about "how the world works" is called a model of the world, hence the name "model-based agent". A model-based reflex agent should maintain some sort of internal model that depends on the percept history and thereby reflects at least some of the unobserved aspects of the current state. It then chooses an action in the same way as the reflex agent. Goal-based agents[edit] Goal-based agents further expand on the capabilities of the model-based agents, by using "goal" information. Goal information describes situations that are desirable. This allows the agent a way to choose among multiple possibilities, selecting the one which reaches a goal state. Search and planning are the subfields of artificial intelligence devoted to finding action sequences that achieve the agent's goals. In some instances the goal-based agent appears to be less efficient; it is more flexible because the knowledge that supports its decisions is represented explicitly and can be modified. Utility-based agents[edit] Goal-based agents only distinguish between goal states and non-goal states. It is possible to define a measure of how desirable a particular state is. This measure can be obtained through the use of a utility function which maps a state to a measure of the utility of the state. A more general performance measure should allow a comparison of different world states according to exactly how happy they would make the agent. The term utility, can be used to describe how "happy" the agent is. A rational utility-based agent chooses the action that maximizes the expected utility of the action outcomes- that is, the agent expects to derive, on average, given the probabilities and utilities of each outcome. A utility-based agent has to model and keep track of its environment, tasks that have involved a great deal of research on perception, representation, reasoning, and learning. Learning agents[edit] Learning has an advantage that it allows the agents to initially operate in unknown environments and to become more competent than its initial knowledge alone might allow. The most important distinction is between the "learning element", which is responsible for making improvements, and the "performance element", which is responsible for selecting external actions. The learning element uses feedback from the "critic" on how the agent is doing and determines how the performance element should be modified to do better in the future. The performance element is what we have previously considered to be the entire agent: it takes in percepts and decides on actions. The last component of the learning agent is the "problem generator". It is responsible for suggesting actions that will lead to new and informative experiences. Other classes of intelligent agents[edit] According to other sources[who?], some of the sub-agents not already mentioned in this treatment may be a part of an Intelligent Agent or a complete Intelligent Agent. They are: - Decision Agents (that are geared to decision making); - Input Agents (that process and make sense of sensor inputs – e.g. neural network based agents); - Processing Agents (that solve a problem like speech recognition); - Spatial Agents (that relate to the physical real-world); - World Agents (that incorporate a combination of all the other classes of agents to allow autonomous behaviors). - Believable agents - An agent exhibiting a personality via the use of an artificial character (the agent is embedded) for the interaction. - Physical Agents - A physical agent is an entity which percepts through sensors and acts through actuators. - Temporal Agents - A temporal agent may use time based stored information to offer instructions or data acts to a computer program or human being and takes program inputs percepts to adjust its next behaviors. Hierarchies of agents[edit] To actively perform their functions, Intelligent Agents today are normally gathered in a hierarchical structure containing many “sub-agents”. Intelligent sub-agents process and perform lower level functions. Taken together, the intelligent agent and sub-agents create a complete system that can accomplish difficult tasks or goals with behaviors and responses that display a form of intelligence.[citation needed] Applications[edit] Intelligent agents are applied as automated online assistants, where they function to perceive the needs of customers in order to perform individualized customer service. Such an agent may basically consist of a dialog system, an avatar, as well an expert system to provide specific expertise to the user.[8] See also[edit] - Agent (disambiguation) - Cognitive architectures - Cognitive radio – a practical field for implementation - Cybernetics, Computer science - Data mining agent - Embodied agent - Federated search – the ability for agents to search heterogeneous data sources using a single vocabulary - Fuzzy agents – IA implemented with adaptive fuzzy logic - GOAL agent programming language - Intelligence - Intelligent system - JACK Intelligent Agents - Multi-agent system and multiple-agent system – multiple interactive agents - PEAS classification of an agent's environment - Reinforcement learning - Semantic Web – making data on the Web available for automated processing by agents - Simulated reality - Social simulation Notes[edit] - ^ Russell & Norvig 2003, chpt. - ^ According to the definition given by Russell & Norvig (2003, chpt. - ^ Some definitions are examined by Franklin & Graesser 1996 and Kasobov 1998. - ^ Kasobov 1998 - ^ Russell & Norvig 2003, p. 33 - ^ Salamon, Tomas (2011). Design of Agent-Based Models. Repin: Bruckner Publishing. - ^ Russell & Norvig 2003, pp. 46–54 - ^ Providing Language Instructor with Artificial Intelligence Assistant. By Krzysztof Pietroszek. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), Vol 2, No 4 (2007) [1] [2] References[edit] - Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2, chpt. - Stan Franklin and Art Graesser (1996); Is it an Agent, or just a Program?: A Taxonomy for Autonomous Agents; Proceedings of the Third International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages, Springer-Verlag, 1996 - N. Kasabov, Introduction: Hybrid intelligent adaptive systems. International Journal of Intelligent Systems, Vol.6, (1998) 453–454.