Inleiding tot agenten in kunstmatige intelligentie
Tegenwoordig is Agents in Artificial Intelligence de nieuwe elektriciteit. Het is een revolutie in technologie. Kunstmatige intelligentie maakt machines / computers zo slim als mensen.
Wat is een agent?
Een agent is alles dat acties onderneemt op basis van de informatie die het uit de omgeving verkrijgt. Een menselijke agent heeft sensorische organen om de omgeving te voelen en de lichaamsdelen om te handelen, terwijl een robotagent sensoren heeft om de omgeving waar te nemen.
Hoe gaat de agent om met de omgeving?
De agenten werken op twee manieren in op de omgeving:
1. Perceptie
Perceptie is een passieve interactie, waarbij de agent informatie over de omgeving verkrijgt zonder de omgeving te veranderen. De sensoren van de robot helpen hem informatie over de omgeving te verkrijgen zonder de omgeving te beïnvloeden. Daarom wordt het verkrijgen van informatie via sensoren perceptie genoemd.
2. Actie
Actie is een actieve interactie waarbij de omgeving wordt gewijzigd. Wanneer de robot met zijn arm een obstakel verplaatst, wordt dit een actie genoemd wanneer de omgeving wordt gewijzigd. De arm van de robot wordt een "Effector" genoemd terwijl deze de actie uitvoert.
Verklaring van de bovenstaande afbeelding:
- De interactie van de agent met de omgeving verloopt via sensoren en effectors.
- Overweeg het voorbeeld van een chatbot die een virtuele assistent is. Wanneer het de betekenis van de berichten van een gebruiker leest en begrijpt, wordt dit perceptie genoemd. En wanneer het antwoordt op de gebruiker na het analyseren van het bericht van de gebruiker, wordt het de actie genoemd.
Hoe moeten agenten handelen in kunstmatige intelligentie?
Hieronder staan de punten die uitleggen hoe een agent moet handelen:
- Een rationele agent doet het juiste. De juiste actie is degene die ervoor zorgt dat de agent het meest succesvol is.
- Een alwetende agent weet welke impact de actie zal hebben en kan dienovereenkomstig handelen, maar in werkelijkheid is het niet mogelijk.
- De mate van succes die wordt bepaald door de prestatiemaatstaf
- De perceptiereeks die de hele reeks percepties door de agent tot het huidige moment is
- De kennis van agent over het milieu
- Welke acties kan de agent uitvoeren
2. Toewijzing van perceptsequenties aan acties
Als bekend is dat de actie van agent volledig afhankelijk is van de perceptuele geschiedenis - de perceptsequentie, kan de agent worden beschreven met behulp van een afbeelding. Mapping is een lijst die de percept-sequentie aan de actie toewijst. Wanneer we specificeren welke actie een agent moet ondernemen die overeenkomt met de gegeven perceptsequentie, specificeren we het ontwerp voor een ideale agent.
3. Autonomie
Het gedrag van een agent hangt af van zijn eigen ervaring en van de ingebouwde kennis van de agent die door de agentontwerper is ingebracht. Een systeem is autonoom als het actie onderneemt op basis van zijn ervaring. Het is dus goed om in de beginfase ingebouwde kennis te bieden. De agent leert dan door evolutie. Een echt autonome intelligente agent die voldoende tijd krijgt om zich aan te passen, moet in een breed scala van omgevingen succesvol kunnen werken.
Soorten agenten in kunstmatige intelligentie
Hier volgen de 4 soorten agenten:
1. Reflex-agent
Reflex Agent werkt op dezelfde manier als de reflexwerking van ons lichaam (bijvoorbeeld wanneer we onze vinger onmiddellijk optillen wanneer deze de punt van de vlam raakt). Net zoals de snelle reactie van ons lichaam op basis van de huidige situatie, reageert de agent ook op basis van de huidige omgeving, ongeacht de vroegere toestand van de omgeving. De reflex-agent kan alleen goed werken als de te nemen beslissingen gebaseerd zijn op de huidige waarneming.
2. Agenten die de wereld bijhouden
Dit zijn de agenten met geheugen. Het slaat de informatie over de vorige status, de huidige status op en voert de actie dienovereenkomstig uit. Net zoals tijdens het rijden, als de bestuurder van rijstrook wil veranderen, kijkt hij in de spiegel om de huidige positie van voertuigen achter hem te kennen. Terwijl hij voorin kijkt, kan hij alleen de voertuigen voor hem zien en omdat hij al de informatie heeft over de positie van voertuigen achter hem (zojuist vanuit de spiegel), kan hij veilig van rijstrook veranderen. De vorige en de huidige status worden snel bijgewerkt om de actie te beslissen.
3. Op doel gebaseerde agenten
In sommige omstandigheden kan alleen de informatie van de huidige staat niet helpen bij het nemen van de juiste beslissing. Als het doel bekend is, houdt de agent naast de huidige statusinformatie rekening met de doelinformatie om de juiste beslissing te nemen. Bijvoorbeeld, als de agent een zelfrijdende auto is en het doel de bestemming is, dan helpt de informatie over de route naar de bestemming de auto bij het beslissen wanneer hij links of rechts moet afslaan.
'Zoeken' en 'planning' zijn de twee subvelden van AI die de agent helpen zijn doelen te bereiken. Hoewel de op doelen gebaseerde agent minder efficiënt lijkt, is hij toch flexibel. Rekening houdend met hetzelfde hierboven genoemde voorbeeld, als de bestemming verandert, zal de agent zijn acties dienovereenkomstig manipuleren. Dit zal niet het geval zijn met de reflex-agent, omdat alle regels moeten worden herschreven met de verandering in doel.
4. Hulpprogramma's
Er kunnen veel mogelijke reeksen zijn om het doel te bereiken, maar sommige zullen beter zijn dan andere. Gezien hetzelfde voorbeeld als hierboven vermeld, is de bestemming bekend, maar er zijn meerdere routes. Het kiezen van een geschikte route is ook belangrijk voor het algehele succes van de agent. Er zijn veel factoren bij het bepalen van de route, zoals de kortste, de comfortabele, enz. Het succes hangt af van het nut van de agent op basis van gebruikersvoorkeuren.
Het hulpprogramma is een functie die een staat toewijst aan een reëel getal dat de mate van geluk beschrijft. De utility-functie geeft de juiste afweging aan voor het geval de doelen tegenstrijdig zijn.
Conclusie - Agenten in kunstmatige intelligentie
Een agent is alles dat acties onderneemt op basis van de informatie die het uit de omgeving verkrijgt. De agenten werken op twee manieren in op de omgeving: Perceptie en Actie. Agenten kunnen rationeel of alwetend zijn.
Hier volgen de 4 soorten agenten:
- Reflex (reactief) middel - een middel zonder
- Agenten die de wereld bijhouden
- Op doel gebaseerde agenten
- Nutsagenten
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor agenten in kunstmatige intelligentie. Hier bespreken we wat een agent is, hoe de agent omgaat met de omgeving en de vier soorten agent. U kunt ook onze andere gerelateerde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Kunstmatige intelligentie technologie
- Hoe werkt kunstmatige intelligentie?
- Toepassingen van Machine Learning
- Soorten algoritmen voor machine learning
- Kunstmatige intelligentie technieken
- Top 12 soorten sensoren en hun toepassingen