Et AI-system kan defineres som studiet av den rasjonelle agenten og dens miljø. Agentene føler miljøet gjennom sensorer og virker på miljøet gjennom aktuatorer. En AI-agent kan ha mentale egenskaper som kunnskap, tro, intensjon osv.

Hva er en agent?

En agent kan være alt som oppfatter miljøet gjennom sensorer og virker på det miljøet gjennom aktuatorer. En agent kjører i syklusen til oppfatte , tenker , og skuespill . En agent kan være:

Menneskelig agent:En menneskelig agent har øyne, ører og andre organer som fungerer for sensorer og hånd-, ben-, stemmekanalarbeid for aktuatorer.Robotagent:En robotagent kan ha kameraer, infrarød avstandsmåler, NLP for sensorer og forskjellige motorer for aktuatorer.Programvareagent:Programvareagent kan ha tastetrykk, filinnhold som sensorisk inndata og handle på disse inngangene og vise utdata på skjermen.

Derfor er verden rundt oss full av agenter som termostat, mobiltelefon, kamera, og til og med vi er også agenter.

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

Sensor: Sensor er en enhet som oppdager endringen i miljøet og sender informasjonen til andre elektroniske enheter. En agent observerer miljøet sitt gjennom sensorer.

koble til en database java

Aktuatorer: Aktuatorer er komponenten i maskiner som omdanner energi til bevegelse. Aktuatorene er kun ansvarlige for å flytte og kontrollere et system. En aktuator kan være en elektrisk motor, gir, skinner osv.

Effektorer: Effektorer er enhetene som påvirker miljøet. Effektorer kan være ben, hjul, armer, fingre, vinger, finner og skjerm.

Intelligente agenter:

En intelligent agent er en autonom enhet som handler på et miljø ved å bruke sensorer og aktuatorer for å oppnå mål. En intelligent agent kan lære av omgivelsene for å nå sine mål. En termostat er et eksempel på en intelligent agent.

Følgende er de fire viktigste reglene for en AI-agent:

Regel 1:En AI-agent må ha evnen til å oppfatte miljøet.Regel 2:Observasjonen skal brukes til å ta beslutninger.Regel 3:Beslutning bør resultere i en handling.Regel 4:Handlingen utført av en AI-agent må være en rasjonell handling.

Rasjonell agent:

En rasjonell agent er en agent som har klare preferanser, modellerer usikkerhet og handler på en måte for å maksimere ytelsesmålet med alle mulige handlinger.

En rasjonell agent sies å utføre de riktige tingene. AI handler om å lage rasjonelle agenter for spillteori og beslutningsteori for ulike scenarier i den virkelige verden.

hvordan fungerer en datamaskin

For en AI-agent er den rasjonelle handlingen viktigst fordi i AI-forsterkningslæringsalgoritmen, for hver best mulig handling, får agenten den positive belønningen og for hver feil handling, får en agent en negativ belønning.

Merk: Rasjonelle agenter i AI ligner veldig på intelligente agenter.

Rasjonalitet:

Rasjonaliteten til en agent måles ved dens ytelsesmål. Rasjonalitet kan bedømmes på grunnlag av følgende punkter:

• Ytelsesmål som definerer suksesskriteriet.
• Agent forkunnskaper om sitt miljø.
• Best mulige handlinger som en agent kan utføre.
• Rekkefølgen av oppfatninger.

Merk: Rasjonalitet skiller seg fra allvitenhet fordi en allvitende agent kjenner det faktiske resultatet av sin handling og handler deretter, noe som ikke er mulig i virkeligheten.

Strukturen til en AI-agent

Oppgaven til AI er å designe et agentprogram som implementerer agentfunksjonen. Strukturen til en intelligent agent er en kombinasjon av arkitektur og agentprogram. Det kan sees på som:

 Agent = Architecture + Agent program 

Følgende er de tre viktigste begrepene som er involvert i strukturen til en AI-agent:

java nummer til streng

Arkitektur: Arkitektur er maskineri som en AI-agent kjører på.

Agentfunksjon: Agentfunksjon brukes til å kartlegge en oppfatning til en handling.

 f:P* → A 

Agentprogram: Agentprogram er en implementering av agentfunksjon. Et agentprogram kjører på den fysiske arkitekturen for å produsere funksjon f.

PEAS-representasjon

PEAS er en type modell som en AI-agent jobber etter. Når vi definerer en AI-agent eller rasjonell agent, kan vi gruppere egenskapene under PEAS-representasjonsmodellen. Den består av fire ord:

P:Ytelses målingOG:MiljøEN:AktuatorerS:Sensorer

Her er ytelsesmål målet for suksessen til en agents oppførsel.

PEAS for selvkjørende biler:

La oss anta en selvkjørende bil, da vil PEAS-representasjonen være:

Opptreden: Sikkerhet, tid, lovlig drivkraft, komfort

Miljø: Veier, andre kjøretøy, veiskilt, fotgjengere

linux endringsfil

Aktuatorer: Styring, gass, brems, signal, horn

Sensorer: Kamera, GPS, speedometer, kilometerteller, akselerometer, ekkolodd.

Eksempel på agenter med deres PEAS-representasjon