Ухаалаг агент
Хиймэл оюуны орчинд ухаалаг агент нь бие даан зорилгоо биелүүлэгч ба үүний тулд орчиноо мэдрэгчүүдийг ашиглах ба бусад хөдөлгөөний механизм бүтэцүүд эсвэл виртуаль үйлдэл үзүүлэгчдийг ашиглан тухайн зорилгийг хэрэгжүүлэгч бүтэц зүйл юм. Ухаалаг агент нь мөн өөрсдийн зорилгодоо хүрэхийн тулд мэдлэгийг сурах ба ашиглаж болно. Энэ нь маш энгийн эсвэл маш нарийн төвөгтэй байж болно. Термостат буюу дулаан хэмжигч рефлексийн хэрэгслийг ухаалаг агентийн жишээ гэж үздэг.
Ухаалаг агентуудыг ихэнхдээ схемийн дагуу компьютерийн програмтай төстэй хийсвэр функциональ систем гэж тодорхойлдог. Ийм учраас ухаалаг агентуудыг заримдаа түүний бодит ертөнцийн тусгал болох компьютерийн систем, биологийн систем эсвэл хүмүүсийн байгууллагаас ялгахын тулд хийсвэр ухаалаг агент ( AIA - abstract intelligent agents) гэж нэрлэдэг. Ухаалаг агентуудын зарим тодорхойлолтууд нь өөрсдийн бие даасан байдлыг онцлон тэмдэглэдэг тул бие даасан ухаалаг агент гэдэг нэр томъёог илүүд үздэг.
Хиймэл оюун ухааны ухаалаг агентууд эдийн засгийн агентуудтай нягт холбоотой бөгөөд ухаалаг агент парадигмын хувилбаруудыг танин мэдэхүйн шинжлэх ухаан, ёс зүй, практик шалтгааны философи, мөн олон салбар хоорондын нийгэм-танин мэдэхүйн загварчлал, компьютерийн нийгмийн симуляциудад судалж үздэг.
Ухаалаг агентууд нь програм хангамжийн агентуудтай нягт холбоотой байдаг (хэрэглэгчдийн өмнөөс даалгаврыг гүйцэтгэдэг бие даасан компьютерийн програм). Компьютерийн шинжлэх ухаанд ухаалаг агент гэдэг нэр томъёог Расселл, Норвигийн тодорхойлолтоор оновчтой агент биш байсан ч гэсэн зарим оюун ухаантай програм хангамжийн агентийг ашиглахад ашиглаж болно. Жишээлбэл, операторын тусламж эсвэл өгөгдөл олж авахад ашигладаг бие даасан програмуудыг (заримдаа бот гэж нэрлэдэг) "ухаалаг агентууд" гэж нэрлэдэг.
Бусад тодорхойлолтууд засварлах
Ухаалаг агентуудыг олон янзаар тодорхойлсон байдаг. Никола Касабовын хэлснээр IA систем нь дараах шинж чанаруудыг агуулсан байх ёстой.
- Асуудлыг шийдвэрлэх шинэ журмыг үе шаттайгаар байрлуулна
- Онлайн болон бодит цаг хугацаанд нь дасан зохицох
- Зан төлөв, алдаа, амжилтын талаар өөрсдийгөө дүн шинжилгээ хийх чадвартай.
- Хүрээлэн буй орчинтой харилцах замаар суралцах, сайжруулах ( өөрчлөлт )
- Их хэмжээний мэдээлэлээс хурдан сур
- Санах ойд суурилсан үлгэр жишээ хадгалах, хадгалах чадвартай байх
- Богино болон урт хугацааны санах ой, нас, мартах гэх мэтийг илэрхийлэх параметрүүдтэй байх.
Агентуудын бүтэц засварлах
Энгийн агент програмийг математикийн хүрээнд функц F ( "функцэн агент" гэж нэрлэдэг) гэж тодорхойлж болох ба бүх боломжит үйлдэл дарааллыг дэлгэн зураглаж агент нь цаашлан хөдөлж элементийг тэжээж дэмжиж цаашлан цаад эцсийн үйлдлүүдэд нөлөөлнө:
Функцэн Агент гэх хийсвэр зүйл нь а.бие даасан сонголтуудын тооцоолол, б.логик дүрмүүдийг танах, в.бүрхэг логик (fuzzy logic) зэргийг багтааж болно. [1]
Харин програмын агент нь үйлдэлд хүргэх бүх боломжит мэдрэхүйг дэлгэж зурагладаг.
Энд мэдрэхүй гэдэг нэр томъёог дурын тухайн агшины агентын мэдрэхүйн орц гэсэн утгаар авч үзэв. Доорх зурган дээр агент гэдэг нь мэдрэгчээр дамжуулан хүрээлэн буй орчныг нь мэдэрч, орчуулагчаар дамжуулан хүрээлэн буй орчныг нь харж чаддаг зүйл юм.
Архитектур засварлах
Вейсс (2013) нь дөрвөн төрлийн агентийг тодорхойлжээ :
- Логик дээр суурилсан агентууд - ямар үйлдэл хийх шийдвэрийг логик таналт хийх замаар гаргах;
- Реактив бодисууд - шийдвэр гаргахдаа тухайн нөхцөл байдлаас үйлдлийн хооронд шууд газрын зураглалын хэлбэрээр хэрэгждэг;
- Итгэх-хүсэл эрмэлзэх агентууд - шийдвэр гаргахдаа тухайн төлөөлөгчдийн итгэл үнэмшил, хүсэл, санааг илэрхийлдэг өгөгдлийн бүтцийг өөрчлөхөөс хамаардаг; мөн эцэст нь,
- Давхарласан архитектурууд - янз бүрийн хийсвэрлэлийн түвшинд хүрээлэн буй орчны талаар бага эсвэл бага хэмжээгээр тодорхой тайлбарласан янз бүрийн програмын давхаргаар шийдвэр гаргахдаа.
Ерөнхийдөө биеийг мэдрэгч ба идэвхжүүлэгч болгон хуваах замаар агентийг бий болгож болох бөгөөд ингэснээр хянагчийн хувьд оролт болгож дэлхийн үйл ажиллагааг тодорхойлдог ойлголтын системийг ажиллуулдаг. Гэсэн хэдий ч доод түвшний даалгаврууд болон төвөгтэй, өндөр түвшний зорилтуудын талаар удаан бодоход шаардлагатай яаралтай хариу үйлдлийг тэнцвэржүүлэхийн тулд хянагчийн давхаргын шатлал ихэвчлэн шаардлагатай байдаг. [2]
Тэмдэглэл засварлах
- ↑ Design of Agent-Based Models. Repin: Bruckner Publishing. 2011. pp. 42–59. ISBN 978-80-904661-1-1.
- ↑ "1.3 Agents Situated in Environments‣ Chapter 2 Agent Architectures and Hierarchical Control‣ Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, 2nd Edition". Retrieved 28 November 2018.
Ашигласан материал засварлах
- Russell, Stuart J. .; Норвиг, Питер (2003), Хиймэл оюун ухаан: Орчин үеийн хандлага (2-р хэвлэл). ), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, ISBN ), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, , chpt. 2
- Стэн Франклин ба Art Graesser (1996); Энэ нь агент уу, эсвэл зүгээр нэг хөтөлбөр үү?: Автономит агентуудын таксоном ; Агентлын онол, архитектур, хэл дээрхи олон улсын гуравдахь семинарын материал, Springer-Verlag, 1996
- Н.Касабов, Танилцуулга: Эрлийз ухаалаг дасан зохицох системүүд . Ухаалаг системүүдийн олон улсын сэтгүүл, 6-р бүлэг, (1998) 453–454.
- Вайсс, Г. (2013). Олон талт систем (2-р засвар. ). Кембридж, MA: MIT Press.