TechCodeview

Et AI-system kan defineres som studiet af den rationelle agent og dens miljø. Agenterne fornemmer miljøet gennem sensorer og virker på deres miljø gennem aktuatorer. En AI-agent kan have mentale egenskaber såsom viden, tro, hensigt osv.

Hvad er en agent?

En agent kan være alt, der opfatter miljøet gennem sensorer og virker på dette miljø gennem aktuatorer. En agent kører i cyklussen af opfatter , tænker , og skuespil . En agent kan være:

Menneske-agent:En menneskelig agent har øjne, ører og andre organer, der fungerer for sensorer og hånd-, ben-, stemmekanalens arbejde for aktuatorer.Robotagent:En robotagent kan have kameraer, infrarød afstandsmåler, NLP til sensorer og forskellige motorer til aktuatorer.Softwareagent:Softwareagent kan have tastetryk, filindhold som sensorisk input og handle på disse input og vise output på skærmen.

Derfor er verden omkring os fuld af agenter som termostat, mobiltelefon, kamera, og selv vi er også agenter.

Før vi går videre, bør vi først vide om sensorer, effektorer og aktuatorer.

Sensor: Sensor er en enhed, der registrerer ændringen i miljøet og sender informationen til andre elektroniske enheder. En agent observerer sit miljø gennem sensorer.

hvordan man returnerer en array java

Aktuatorer: Aktuatorer er den komponent i maskiner, der omdanner energi til bevægelse. Aktuatorerne er kun ansvarlige for at flytte og styre et system. En aktuator kan være en elektrisk motor, gear, skinner osv.

Effektorer: Effektorer er de enheder, der påvirker miljøet. Effektorer kan være ben, hjul, arme, fingre, vinger, finner og skærm.

Intelligente agenter:

En intelligent agent er en selvstændig enhed, der handler på et miljø ved hjælp af sensorer og aktuatorer til at nå mål. En intelligent agent kan lære af omgivelserne for at nå deres mål. En termostat er et eksempel på et intelligent middel.

Følgende er de fire vigtigste regler for en AI-agent:

Regel 1:En AI-agent skal have evnen til at opfatte miljøet.Regel 2:Observationen skal bruges til at træffe beslutninger.Regel 3:Beslutning bør resultere i en handling.Regel 4:Handlingen foretaget af en AI-agent skal være en rationel handling.

Rationel agent:

En rationel agent er en agent, som har klare præferencer, modellerer usikkerhed og handler på en måde, der maksimerer sit præstationsmål med alle mulige handlinger.

En rationel agent siges at udføre de rigtige ting. AI handler om at skabe rationelle agenter til brug for spilteori og beslutningsteori til forskellige scenarier i den virkelige verden.

hvordan fungerer en computer

For en AI-agent er den rationelle handling vigtigst, fordi i AI-forstærkningslæringsalgoritmen, for hver bedst mulige handling, får agenten den positive belønning, og for hver forkert handling får en agent en negativ belønning.

Bemærk: Rationelle agenter i AI ligner meget intelligente agenter.

Rationalitet:

En agents rationalitet måles ved dens præstationsmål. Rationalitet kan bedømmes ud fra følgende punkter:

• Præstationsmål som definerer succeskriteriet.
• Agent forudgående viden om sit miljø.
• Bedst mulige handlinger, som en agent kan udføre.
• Rækkefølgen af ​​percepter.

Bemærk: Rationalitet adskiller sig fra alvidende, fordi en alvidende agent kender det faktiske resultat af sin handling og handler i overensstemmelse hermed, hvilket ikke er muligt i virkeligheden.

Struktur af en AI-agent

AI's opgave er at designe et agentprogram, som implementerer agentfunktionen. Strukturen af ​​en intelligent agent er en kombination af arkitektur og agentprogram. Det kan ses som:

 Agent = Architecture + Agent program 

Følgende er de tre vigtigste udtryk involveret i strukturen af ​​en AI-agent:

liste over skrifttyper i gimp

Arkitektur: Arkitektur er maskineri, som en AI-agent udfører på.

Agent funktion: Agentfunktionen bruges til at kortlægge en percept til en handling.

 f:P* → A 

Agent program: Agentprogram er en implementering af agentfunktion. Et agentprogram kører på den fysiske arkitektur for at producere funktion f.

PEAS-repræsentation

PEAS er en type model, som en AI-agent arbejder på. Når vi definerer en AI-agent eller rationel agent, kan vi gruppere dens egenskaber under PEAS-repræsentationsmodel. Den består af fire ord:

P:PræstationsmålOG:MiljøEN:AktuatorerS:Sensorer

Her er præstationsmål målet for succes for en agents adfærd.

PEAS til selvkørende biler:

Lad os antage, at en selvkørende bil, så vil PEAS-repræsentationen være:

Ydeevne: Sikkerhed, tid, lovligt drive, komfort

Miljø: Veje, andre køretøjer, vejskilte, fodgængere

java char til int

Aktuatorer: Styretøj, speeder, bremse, signal, horn

Sensorer: Kamera, GPS, speedometer, kilometertæller, accelerometer, ekkolod.

Eksempel på agenter med deres PEAS-repræsentation