agent inteligent Abstract

Rezumat pe tema:

    introducere
  • 1 Agenți inteligenți în inteligență artificială
    • 1.1 Agenți cu un comportament simplu
    • 1.2 Agenți cu model bazat pe comportament
    • 1.3 Agenții țintiți
    • 1.4 Agenți practice
    • 1.5 Agenții de învățare
  • 2 subagenti
  • 3 agenți inteligente în Informatică
    • achiziții 3.1 Roboți
    • 3.2 Utilizator sau agenți de personal
    • 3.3 Agenți de control și monitorizare
    • 3.4 Agenți de colectare a informațiilor
    literatură

Termenii „agent“ și „agent inteligent“ (IA) au două valori, si din aceasta cauza, uneori, confuzie.

În informatică, agent inteligent - un program pentru a îndeplini sarcina pe cont propriu, utilizatorul calculatorului, pentru perioade lungi de timp. Agenții inteligenți sunt folosite pentru a ajuta operatorul sau de colectare de informații. Un exemplu de sarcinile îndeplinite de către agenții, este problema căutarea constantă și de a colecta informațiile necesare de pe Internet. viruși, roboții, crawler - toate acestea pot fi, de asemenea, atribuită agenților inteligenți. In timp ce astfel de agenți au algoritm riguros, „inteligent“, în acest context, este înțeleasă ca abilitatea de a se adapta si de a invata.

În inteligența artificială, agentul inteligent termenul se referă la un efect rezonabil, uitam de mediu și care acționează în ea, iar comportamentul lor este rațional, în sensul că ei sunt capabili de a înțelege și acțiunile lor sunt întotdeauna ca scop atingerea oricărui obiectiv. Un astfel de agent poate fi un robot, și sistem software integrat. Un agent inteligent poate spune, în cazul în care interacționează cu mediul din jurul la fel ca o persoană ar acționa.

Aceste două valori sunt conceptul de „agent inteligent“ este destul de diferit, iar între ele nu există aproape nici o comunicare. agent inteligent în primul sens pot fi dezvoltate folosind metode tradiționale de dezvoltare, există un pic mai inteligenta decat clientul de e-mail sau de utilitate pentru a formata hard disk. Cu toate acestea, un agent inteligent în al doilea sens poate fi complet independent în îndeplinirea sarcinilor lor.

În sistemele de operare UNIX, agent inteligent, care acționează într-un singur calculator sau o rețea locală, numită în mod obișnuit un demon în familia Windows - Serviciu (serviciu). Exemplu: cron pe UNIX și „Task Scheduler“ în Windows sunt hotărâtă să lanseze aceste sarcini de către utilizator la un moment dat.

1. Agenții inteligenți în inteligență artificială

Sistemul multi-agent și de mediu agenți |: en: agent de mediu | Agenți de mediu

În inteligență artificială, există mai multe tipuri de agenți. De exemplu:

  1. Agenți fizici - agentul percepe lumea prin intermediul unor senzori și care acționează prin intermediul manipulatoare.
  2. Agent temporar - un agent care utilizează schimbarea cu trecerea timpului și a propus o serie de acțiuni sau furnizarea de date a unui program de calculator sau de o persoană, și de a primi informații prin intermediul unui software de intrare.

Un simplu software bazat pe agent poate fi descris matematic ca o funcție de agenție. Orice modele adecvate care au ca rezultat perceperea acțiunii care agentul poate efectua, sau raportul, elementul de feedback, o funcție sau o constantă, care poate afecta acțiunile ulterioare.

Agent de software. dimpotrivă, ea proiectează rezultatul percepției numai în acțiune.

Toți agenții pot fi împărțite în cinci grupe în funcție de tipul de prelucrare a informațiilor percepute:

  • Agenții cu un comportament simplu.
  • Agenții cu comportamentul, pe baza modelului.
  • Agenții țintiți.
  • Agenți practice.
  • Agenți înmatriculați.

1.1. Agenții cu un simplu comportament

Agenții cu un simplu comportament acționează numai pe baza cunoștințelor actuale. Funcția lor se bazează pe schema de agenție, condiție-acțiune

Această funcție poate fi de succes numai în cazul în care mediul este complet neobservabil. Unii agenți pot avea, de asemenea, informații cu privire la starea actuală a acestora, ceea ce le permite să nu acorde atenție la condițiile care au fost îndeplinite condițiile prealabile.

1.2. Agenți cu model bazat pe comportamentul

Agenți de comportament bazat pe un model, poate funcționa cu mediul, doar parțial observabil. În interiorul agentului este stocată reprezentare a părții care se află în afara limitelor revizuirii. Pentru a avea o astfel de reprezentare, agentul trebuie să știe cum lumea arata ca, cum funcționează. Aceste informații suplimentare completează „imagine a lumii.“

1.3. agenți vizați

Agenții țintiți sunt similare cu tipul precedent, dar ele, printre altele, stochează informații despre acele situații în care sunt dorite pentru ei. Acest lucru oferă agentului un mod de a alege între mai multe moduri de cel care va conduce la obiectivul dorit.

1.4. agenți practice

Agenții țintiți se deosebesc numai în starea în care este atins scopul, iar când acesta nu este atins. Agenți practice, în plus, sunt capabili să distingă, în măsura în care de dorit pentru statutul lor actual. O astfel de evaluare poate fi obținută de la „funcția de utilitate“, care se proiectează un set de state în numărul de măsuri de utilitate de stat.

1.5. agenţi înmatriculați

În unele agenții de literatură studiază (OA), de asemenea, numit agenți inteligenți autonome (Engl. Agenți inteligenți autonome), ceea ce înseamnă independența și capacitatea de învățare și de adaptare la circumstanțele în schimbare. Potrivit lui Nikolai Kasabova [1], sistemul OA trebuie să demonstreze următoarele competențe:

  • să învețe și să dezvolte în procesul de interacțiune cu mediul
  • adapta în timp real
  • să învețe rapid prin cantități mari de date
  • pas cu pas pentru a adapta noi modalități de rezolvare a problemelor
  • au o bază de date cu exemple de reaprovizionare sale
  • au opțiuni pentru modelare rapidă și o memorie de lungă, vârsta și așa mai departe. d.
  • se analizează în termeni de comportament, de eroare și de succes

2. subagenti

Pentru a efectua în mod activ funcțiile lor, agenții inteligenți au de obicei o structură ierarhică, care include o mulțime de „sub-agenți“. subagenti inteligente tratate și de a efectua funcții de nivel scăzut. Agenții inteligenți și subagenti constituie un sistem complet, care este capabil să efectueze sarcini complexe. În acest caz, comportamentul sistemului creează impresia inteligenței.

Există mai multe tipuri de sub-agenți:

  1. agenți temporari (pentru deciziile operaționale)
  2. clienții spațiale (pentru a interacționa cu lumea reală)
  3. Agenții senzoriale (tratate semnale senzoriale - de exemplu, agenți care lucrează pe baza rețelelor neuronale)
  4. Agenți de tăiere (rezolva probleme, cum ar fi recunoașterea vorbirii)
  5. agenți de factorii de decizie
  6. Agenți de învățământ (pentru crearea de structuri de baze de date și pentru alți agenți inteligenți)
  7. Agenți globali (combină alți agenți pentru clase de comportament autonome)

3. Agenți inteligenți în informatică

Este suficient pentru un număr limitat de agenți care pot fi considerate poluintellektualnymi (datorită simplității sale, capacitate redusă de luare a deciziilor, viziune limitată a lumii exterioare și un proces de învățare rău) sunt enumerate în [2].

Potrivit lui, există doar 4 tipuri de agenție:

  1. achiziții Roboți [2].
  2. Personalizat sau agenți de personal.
  3. Controlul și vizionarea agenților [2].
  4. Extragerea de agenți de informații.

3.1. Roboți de achiziții

Astfel de roboți, resurse de rețea de scanare (de obicei, internet), aduna informații despre produsele și serviciile. Roboți de lucru de achiziții foarte eficient cu bunuri de larg consum, cum ar fi CD-uri, cărți, aparate și alte bunuri. Amazon.com este un excelent exemplu al unei astfel de robot. Site-ul vă oferă o listă de bunuri care ar putea fi de interes pentru tine, în funcție de ceea ce ați cumpărat în trecut.

3.2. Agenți personalizate sau personale

  • verifica e-mailurile, le sorta dupa importanta (folosind criteriile pe care le specificați), și să vă anunțe atunci când a primit o scrisoare importantă, de exemplu, o scrisoare de admitere la universitate;
  • jucând un joc pe calculator ca adversarul sau patrulează zona în joc pentru a vă ajuta;
  • aduna știri (există mai multe versiuni ale unor astfel de roboți, de exemplu, CNN);
  • caută informații cu privire la subiectul selectat;
  • auto-umplere web-forme, cu excepția pentru o utilizare ulterioară;
  • pagini web de navigare, căutare și evidențierea de informații cheie;
  • „Contestarea“ cu tine pe o varietate de subiecte, de la sport, la temerile tale.

3.3. Controlul și vizionarea agenților

Agenți de control, de asemenea, cunoscut sub numele de „agenți de predicție“ sunt monitorizarea și trimiterea de rapoarte. De exemplu, Jet Propulsion Laboratory al NASA au un agent care monitorizează starea de inventar, planificarea, programarea. Acești agenți sunt de obicei monitorizarea rețelelor de calculatoare și să monitorizeze configurația fiecărui calculator din rețea.

3.4. Extracting agenți de informare

literatură