Agenți inteligenți
Agenții inteligenți pot fi orice entitate sau obiect precum ființe umane, software, mașini. Acești agenți sunt capabili să ia decizii pe baza intrărilor pe care le primește din mediu folosind senzorii și acționează asupra mediului folosind actuatoare. Agenții AI-Enabled colectează inputul din mediul înconjurător prin utilizarea de senzori precum camerele foto, microfon sau alte dispozitive de detectare. Agenții efectuează unele calcule în timp real pe intrare și furnizează ieșire folosind actuatoare precum ecranul sau difuzorul. Acești agenți au abilități precum rezolvarea problemelor în timp real, analiza ratelor de eroare sau de succes și regăsirea informațiilor.
Trei forme de agent inteligent
Agentul inteligent poate veni în oricare dintre cele trei forme, cum ar fi: -
- Om-agent
- Agent robotic
- Agent software
Aceste trei forme sunt descrise mai jos:
Human-Agent: un agent uman folosește ochii, nasul, limba și alte organe senzoriale ca senzori pentru a percepe informațiile din mediu și folosește membrele și tractul vocal ca actuatori pentru a efectua o acțiune bazată pe informații.
Robotic Agent: Robotics Agent folosește camerele și radarele infraroșu ca senzori pentru a înregistra informațiile din Mediu și folosește motoarele reflexe ca actuatoare pentru a livra ieșirea înapoi la mediu.
Software Software: Software Agent utilizează lovituri de tastatură, comenzi audio ca senzori de intrare și ecran de afișare ca actuatoare.
De exemplu - asistenți inteligenți de la AI cum ar fi Siri, Alexa. Utilizează senzori vocali pentru a primi o solicitare a utilizatorului și pentru a căuta informațiile relevante din surse secundare, fără intervenția umană și actuatoarele, cum ar fi modulul de voce sau modulul text, transmit informații către mediu.
Tipuri și reguli ale agenților inteligenți
Acești agenți sunt clasificați în cinci tipuri pe baza gamei de capacitate și a gradului de inteligență
1. Agenți reflexi simpli
Ele sunt forma de bază a agenților și funcționează numai în starea actuală. Au o capacitate de inteligență foarte mică, deoarece nu au capacitatea de a stoca starea trecută. Aceste tipuri de agenți răspund la evenimente bazate pe reguli predefinite care sunt preprogramate. Ele funcționează bine doar atunci când mediul este complet observabil. Acești agenți sunt de ajutor doar într-un număr limitat de cazuri, ceva precum un termostat inteligent. Agenții Reflex simpli dețin un tabel static de unde preluează toate regulile predefinite pentru efectuarea unei acțiuni.
2. Agenți pe bază de model
Este o versiune avansată a agentului Reflex simplu. Ca și agenții Simple Reflex, poate răspunde, de asemenea, la evenimente bazate pe condițiile predefinite, în plus, are și capacitatea de a stoca starea internă (informații anterioare) pe baza evenimentelor anterioare. Agenții pe bază de model actualizează starea internă la fiecare pas. Aceste state interne ajută agenții în gestionarea mediului parțial observabil. Pentru a efectua orice acțiune, se bazează atât pe starea internă, cât și pe percepția curentă. Cu toate acestea, este aproape aproape imposibil să găsim starea exactă atunci când avem de-a face cu un mediu parțial observabil.
3. Agenții pe bază de obiective
Acțiunile întreprinse de acești agenți depind de distanța față de obiectivul lor (Situația dorită). Acțiunile sunt menite să reducă distanța dintre starea curentă și starea dorită. Pentru a-și atinge obiectivul, folosește algoritmul de căutare și planificare. Un dezavantaj al agenților pe bază de obiectiv este acela că nu aleg întotdeauna calea cea mai optimizată pentru a atinge obiectivul final. Această deficiență poate fi depășită folosind Agentul de utilități descris mai jos.
4. Agenți de utilitate
Acțiunile întreprinse de acești agenți depind de obiectivul final, așa că sunt numiți Utility Agent. Agenții de utilitate sunt folosiți atunci când există mai multe soluții pentru o problemă și trebuie aleasă cea mai bună alternativă posibilă. Alternativa aleasă se bazează pe utilitatea fiecărui stat. Ei efectuează o analiză cost-beneficiu a fiecărei soluții și o selectează pe cea care poate atinge obiectivul în cost minim.
5. Agenții de învățare
Agenții de învățare au abilități de învățare, astfel încât să poată învăța din experiențele lor trecute. Aceste tipuri de agenți pot porni de la zero și în timp pot dobândi cunoștințe semnificative din mediul lor. Agenții de învățare au patru componente majore care îi permit să învețe din experiența sa trecută.
- Critic : Criticul evaluează cât de bine funcționează agentul în raport cu etalonul de performanță stabilit.
- Elemente de învățare: Este nevoie de contribuții din partea criticii și ajută agentul în îmbunătățirea performanței prin învățarea din mediu.
- Elementul de performanță: această componentă decide cu privire la acțiunile care trebuie luate pentru a îmbunătăți performanța.
- Problem Generator: Problem Generator preia aportul de la o altă componentă și sugerează acțiuni care vor duce la o experiență mai bună.
reguli
Există câteva reguli pe care agenții trebuie să le respecte pentru a fi denumite agent inteligent.
- Regula 1 : Agentul trebuie să aibă capacitatea de a percepe informații din mediu folosind senzorii săi
- Regula 2 : inputurile sau observațiile colectate astfel de mediu ar trebui utilizate pentru a lua decizii
- Regula 3: Decizia luată în urma observației ar trebui să conducă la o acțiune tangibilă
- Regula 4: Acțiunea întreprinsă ar trebui să fie o acțiune rațională
Structura agentului inteligent
Structura agentului inteligent este combinația dintre funcția agentului, arhitectură și programul agentului.
Agent = Arhitectură + Program de agent
Cele trei entități sunt descrise mai jos
1. Arhitectură: Arhitectura este utilajul pe care agentul își execută acțiunea. Este esențial un dispozitiv cu actuatoare și senzori încorporați. Exemplu: Mașini autonome care au atașat la acesta și senzori GPS de mișcare și actuatoare bazate pe ajutoarele de intrare în conducerea efectivă.
2. Funcția agentului: funcția de agent ajută la cartografierea tuturor informațiilor pe care le-a adunat din mediu în acțiune
3. Program de agent: execuția funcției de agent este realizată de programul de agent. Execuția se întâmplă în partea de sus a Arhitecturii agentului și produce funcția dorită.
Concluzie
Scopul final al oricărui agent este să îndeplinească sarcini care altfel trebuie să fie îndeplinite de oameni. Agenții acționează ca un asistent inteligent, care poate permite automatizarea sarcinilor repetitive, ajută la rezumarea datelor, învață din mediul înconjurător și face recomandări pentru cursul adecvat de acțiune care va ajuta la atingerea stării obiective. Agenții inteligenți sunt astăzi în folosință imensă, iar utilizarea sa se va extinde doar în viitor.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru agenții inteligenți. Aici discutăm structura și unele reguli împreună cu cele cinci tipuri de agenți inteligenți pe baza gamei de capacitate și a gradului de inteligență. De asemenea, puteți consulta articolul următor pentru a afla mai multe -
- 10 pași pentru a face o mișcare de carieră inteligentă din punct de vedere financiar
- Ce este inteligența artificială
- Inteligența emoțională la locul de muncă
- Un mediu de muncă sănătos