Inteligentni agenti
Inteligentni agenti mogu biti bilo koji entitet ili objekti poput ljudi, softvera, strojeva. Ovi agenti su sposobni donositi odluke na temelju ulaza koji dobiva iz okoline koristeći svoje senzore i djeluju na okoliš koristeći aktuatore. Agenti s omogućenom AI prikupljaju ulaz iz okoline koristeći senzore poput kamera, mikrofona ili drugih senzorskih uređaja. Agenti obavljaju neko računanje u realnom vremenu na ulazu i isporučuju izlaz koristeći aktuatore poput zaslona ili zvučnika. Ovi agenti imaju sposobnosti poput rješavanja problema u stvarnom vremenu, analize brzine ili uspjeha i pretraživanja informacija.
Tri oblika inteligentnog agenta
Inteligentni agent može doći u bilo kojem od tri oblika, kao što su: -
- Ljudski-agent
- Robotski agent
- Softverski agent
Ova tri oblika su opisana u nastavku:
Čovjek-agent: Ljudski agent koristi oči, nos, jezik i druge osjetilne organe kao senzore kako bi uočio informacije iz okoline, a koristi udove i glasnice kao pokretače za izvršavanje radnje na temelju informacija
Robotski agent: Robotics agent koristi kamere i infracrvene radare kao senzore za snimanje informacija iz okoliša, a koristi refleksne motore kao pokretače za vraćanje izlaza u okoliš.
Softverski agent: Softverski agent koristi poteze tipkovnice, audio naredbe kao ulazne senzore, a zaslon kao pogone.
Na primjer - pametni pomoćnici sa sjedištem u AI-u poput Siri, Alexa. Koriste se govornim senzorima za primanje zahtjeva od korisnika i traženje relevantnih informacija u sekundarnim izvorima bez ljudske intervencije, a pokretači poput njegovog glasovnog ili tekstualnog modula prenose informacije u okoliš.
Vrste i pravila inteligentnih agenata
Ti su agenti razvrstani u pet vrsta na temelju raspona njihovih sposobnosti i opsega inteligencije
1. Jednostavni refleksni agensi
Oni su osnovni oblik agenata i funkcioniraju samo u trenutnom stanju. Imaju vrlo nisku sposobnost inteligencije jer nemaju mogućnost pohranjivanja prošlih stanja. Ta vrsta agenata reagira na događaje temeljene na unaprijed definiranim pravilima koja su unaprijed programirana. Uspješno djeluju samo kad je okoliš u potpunosti promatran. Ova sredstva su korisna samo u ograničenom broju slučajeva, poput pametnog termostata. jednostavni Reflex agenti drže statičku tablicu odakle preuzimaju sva unaprijed definirana pravila za izvođenje neke radnje.
2. Agenti temeljeni na modelima
To je napredna verzija sredstva Simple Reflex. Kao i Simple Reflex agenti, on također može reagirati na događaje temeljene na unaprijed definiranim uvjetima, a osim toga, također ima mogućnost pohranjivanja unutarnjeg stanja (prošlih podataka) na temelju prethodnih događaja. Agenti temeljeni na modelima ažuriraju interno stanje na svakom koraku. Ovi agenti za unutarnju pomoć pomažu u postupanju s djelomično promatranim okolišem. Da bi izveo bilo koju radnju, oslanja se na unutarnje stanje i trenutnu percepciju. Međutim, gotovo je nemoguće pronaći točno stanje kada se radi o djelomično opaženom okruženju.
3. Agenti temeljeni na ciljevima
Radnja koju ti agenti poduzimaju ovisi o udaljenosti od njihovog cilja (Željena situacija). Radnje su namijenjene smanjenju udaljenosti između trenutnog i željenog stanja. Da bi postigao svoj cilj, koristi algoritam pretraživanja i planiranja. Jedan nedostatak agenata temeljenih na ciljevima je taj što oni ne odabiru uvijek optimizirani put za postizanje konačnog cilja. Taj se nedostatak može prevladati pomoću Utility Agenta opisanog u nastavku.
4. Komunalni agensi
Radnja koju ti agenti poduzimaju ovisi o krajnjem cilju, pa ih se naziva Utility Agent. Pomoćni agenti koriste se kada postoji više rješenja problema i treba odabrati najbolju moguću alternativu. Odabrana alternativa temelji se na korisnosti svake države. Provode analizu troškova i koristi svakog rješenja i odabiru rješenje koje može postići cilj u minimalnom trošku.
5. Agenti za učenje
Agenti za učenje imaju sposobnost učenja tako da mogu učiti iz svojih prošlih iskustava. Ove vrste agenata mogu započeti ispočetka i s vremenom mogu steći značajno znanje iz svoje okoline. Agenti za učenje imaju četiri glavne komponente koje mu omogućuju učenje iz svog dosadašnjeg iskustva.
- Kritika : Kritičar ocjenjuje koliko dobro agent radi u odnosu na postavljenu referentnu vrijednost.
- Elementi učenja: uzima kritički doprinos i pomaže agentu u poboljšanju performansi učenjem iz okoline.
- Element izvedbe: Ova komponenta odlučuje o radnji koju će se poduzeti za poboljšanje performansi.
- Generator problema: Generator problema uzima podatke druge komponente i predlaže radnje koje će rezultirati boljim iskustvom.
pravila
Malo je pravila koja agenti moraju pridržavati da bi bili nazvani inteligentnim agentom.
- Pravilo 1 : Agent mora imati sposobnost percepcije informacija iz okoline pomoću svojih senzora
- Pravilo 2 : Podaci koji su prikupljeni iz okoliša trebaju se koristiti za donošenje odluka
- Pravilo 3: Odluka donesena na osnovu opažanja trebala bi rezultirati nekim opipljivim radnjama
- Pravilo 4: Poduzeta radnja trebala bi biti racionalna
Struktura inteligentnog agenta
Struktura Inteligentnog agenta kombinacija je funkcije agenta, arhitekture i agenskog programa.
Agent = Arhitektura + Agentski program
Tri su cjeline opisana u nastavku
1. Arhitektura: Arhitektura je mehanizacija na kojoj agent izvršava svoju radnju. U osnovi je uređaj s ugrađenim aktuatorima i senzorima. Primjer: Autonomni automobili koji na sebi imaju razne senzore za kretanje i GPS te pogoni na temelju ulaza pomažu u stvarnoj vožnji.
2. Funkcija agenta: Agent funkcija pomaže pri mapiranju svih podataka koje je prikupio iz okoline u djelo
3. Agentski program: Izvođenje Agentske funkcije izvodi Agent Program. Izvršenje se događa povrh arhitekture agenta i proizvodi željenu funkciju.
Zaključak
Krajnji je cilj bilo kojeg agenta obavljati zadatke koje inače ljudi moraju obavljati. Agenti djeluju poput inteligentnog pomoćnika koji može omogućiti automatizaciju ponavljajućih zadataka, pomoći u sakupljanju podataka, učiti iz okoline i davati preporuke za pravi put djelovanja koji će pomoći u postizanju ciljanog stanja. Inteligentni agenti danas su u neizmjernoj uporabi, a njegova će se upotreba u budućnosti samo proširiti.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Inteligentne Agente. Ovdje smo raspravljali o strukturi i nekim pravilima, zajedno s pet vrsta inteligentnih agenata, na temelju raspona njihovih sposobnosti i opsega inteligencije. Možete pogledati i sljedeći članak da biste saznali više -
- 10 koraka za stvaranje financijski inteligentne karijere
- Što je umjetna inteligencija
- Emocionalna inteligencija na radnom mjestu
- Zdravo radno okruženje