Интеллектуальный агент

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Для улучшения этой статьи желательно?: Викифицировать статью Перевести текст с иностранного языка на русский Найти и указать ссылки на авторитетные источники, подтверждающие написанное

Термины «агент» и «интеллектуальный агент» (ИА) имеют два значения, и из-за этого иногда возникает путаница.

В компьютерной науке, интеллектуальный агент — это программа, самостоятельно выполняющая задание, указанное пользователем компьютера, в течение длительных промежутков времени. Интеллектуальные агенты используются для содействия оператору или сбора информации. Одним из примеров заданий, выполняемых агентами, может служить задача постоянного поиска и сбора необходимой информации в Интернете. Компьютерные вирусы, боты, поисковые роботы — все это также можно отнести к интеллектуальным агентам. Хотя такие агенты имеют строгий алгоритм, «интеллектуальность» в этом контексте понимается как способность приспосабливаться и обучаться.

В искусственном интеллекте, под термином интеллектуальный агент понимаются разумные сущности, наблюдающие за окружающей средой и действующие в ней, при этом их поведение рационально в том смысле, что они способны к пониманию и их действия всегда направлены на достижение какой-либо цели. Такой агент может быть как роботом, так и встроенной программной системой. Об интеллектуальности агента можно говорить, если он взаимодействует с окружающей средой примерно так же, как действовал бы человек.

Эти два значения понятия «интеллектуальный агент» достаточно различны, и между ними почти нет связи. Интеллектуальный агент в первом смысле может быть разработан, используя традиционные методы разработки, в нём немногим больше интеллекта, чем в почтовом клиенте или утилите для форматирования жесткого диска. Однако интеллектуальный агент во втором смысле может быть полностью независимым, выполняя свои задачи.

В операционных системах семейства UNIX интеллектуальный агент, действующий в пределах одного компьютера или локальной сети, обычно называется демоном, в семействе Windows — службой (сервисом). Пример: cron в UNIX и «Планировщик задач» в Windows занимаются тем, что запускают указанные пользователем задания в определённые моменты времени.

Содержание 1 Интеллектуальные агенты в искусственном интеллекте 1.1 Агенты с простым поведением 1.2 Агенты с поведением, основанным на модели 1.3 Целенаправленные агенты 1.4 Практичные агенты 1.5 Обучающиеся агенты 2 Субагенты 3 Интеллектуальные агенты в компьютерной науке 3.1 Роботы по закупкам 3.2 Пользовательские или персональные агенты 3.3 Управляющие и наблюдающие агенты 3.4 Добывающие информацию агенты 4 См. также 5 Литература 6 Ссылки

[править] Интеллектуальные агенты в искусственном интеллекте

См. также: Многоагентная система, рациональный агент и окружающая среда агентов

В искусственном интеллекте существует несколько типов агентов. Например:

1. Физический Агент — агент, воспринимающий окружающий мир через некоторые сенсоры и действующий с помощью манипуляторов.
2. Временной агент — агент, который использует изменяющуюся с ходом времени информацию и предлагает некоторые действия или предоставляет данные компьютерной программе или человеку, и получает информацию через программный ввод.

Простая агентная программа может быть математически описана как агентская функция, которая проектирует любой подходящий результат восприятия на действие, которое агент может выполнить, или в коэффициент, элемент обратной связи, функцию или константу, которые могут повлиять на дальнейшие действия.

f:P * − > A

Программный агент, напротив, проецирует результат восприятия только на действие.

Всех агентов можно разделить на пять групп, по типу обработки воспринимаемой информации:

• Агенты с простым поведением.
• Агенты с поведением, основанным на модели.
• Целенаправленные агенты.
• Практичные агенты.
• Обучающиеся агенты.

[править] Агенты с простым поведением

Агенты с простым поведением действуют только на основе текущих знаний. Их агентская функция основана на схеме условие-действие

IF (условие) THEN действие

Такая функция может быть успешной, только если окружающая среда полностью поддается наблюдению. Некоторые агенты также могут иметь информацию о их текущем состоянии, что позволяет им не обращать внимания на условия, предпосылки которых уже выполнены.

[править] Агенты с поведением, основанным на модели

Агенты с поведением, основанным на модели, могут оперировать со средой, лишь частично поддающейся наблюдению. Внутри агента хранится представление о той части, что находится вне границ обзора. Чтобы иметь такое представление, агенту необходимо знать, как выглядит окружающий мир, как он устроен. Эта дополнительная информация дополняет «Картину Мира».

[править] Целенаправленные агенты

Целенаправленные агенты схожи с предыдущим типом, однако они, помимо прочего, хранят информацию о тех ситуациях, которые для них желательны. Это дает агенту способ выбрать среди многих путей тот, что приведет к нужной цели.

[править] Практичные агенты

Целенаправленные агенты различают только состояния, когда цель достигнута, и когда не достигнута. Практичные агенты, помимо этого, способны различать, насколько желанно для них текущее состояние. Такая оценка может быть получена с помощью «функции полезности», которая проецирует множество состояний на множество мер полезности состояний.

[править] Обучающиеся агенты

В некоторой литературе, обучающиеся агенты (ОА) также называются автономными интеллектуальными агентами(англ. autonomous intelligent agents), что означает их независимость и способность к обучению и приспосабливанию к изменяющимся обстоятельствам. По мнению Николая Касабова^[1],система ОА должна проявлять следующие способности:

• обучаться и развиваться в процессе взаимодействия с окружающей средой
• приспосабливаться в режиме реального времени
• быстро обучаться на основе большого объёма данных
• пошагово приспосабливать новые способы решения проблем
• обладать базой примеров с возможностью её пополнения
• иметь параметры для моделирования быстрой и долгой памяти, возраста и т. д.
• анализировать себя в терминах поведения, ошибки и успеха

[править] Субагенты

Чтобы активно выполнять свои функции, интеллектуальные агенты обычно имеют иерархическую структуру, включающую много «субагентов». Интеллектуальные субагенты обрабатывают и выполняют низкоуровневые функции. Интеллектуальные агенты и субагенты составляют полную систему, которая способна выполнять сложные задачи. При этом поведение системы создаёт впечатление разумности.

Существует несколько типов субагентов:

1. Временные агенты (для принятия оперативных решения)
2. Пространственные клиенты (для взаимодействия с реальным миром)
3. Сенсорные агенты (обрабатывают сенсорные сигналы — к примеру агенты, работающие на основе нейросети)
4. Обрабатывающие агенты (решают проблемы типа распознавания речи)
5. Принимающие решение агенты
6. Обучающие агенты (для создания структур и баз данных для остальных интеллектуальных агентов)
7. Мировые агенты (объединяют в себе остальные классы агентов для автономного поведения)

[править] Интеллектуальные агенты в компьютерной науке

Достаточно ограниченное число агентов, которые могут считаться полуинтеллектуальными (из-за своей простоты, слабой способности к принятию решений, ограниченности взглядов на внешний мир и плохой обучаемости) перечислены в документе ^[2].

Согласно ему, существует только 4 типа таких ИА:

1. Роботы по закупкам^[2].
2. Пользовательские или персональные агенты.
3. Управляющие и наблюдающие агенты^[2].
4. Добывающие информацию агенты.

[править] Роботы по закупкам

См. также: en:Price comparison service

Такие роботы, просматривая сетевые ресурсы (чаще всего Интернет), собирают информацию о товарах и услугах. Роботы по закупкам очень эффективно работают с товарами народного потребления, такими как компакт-диски, книги, электротовары и другие товары. Amazon.com является отличным примером такого робота. Веб-сайт предложит вам список товаров, что вам могут быть интересны, основываясь на том, что вы покупали в прошлом.

[править] Пользовательские или персональные агенты

Пользовательские агенты — это ИА, которые действуют в ваших интересах, от вашего имени. К этой категории относятся ИА, которые постоянно, или в течение некоторого времени выполняют следующие задания:

• проверяют вашу почту, сортируют их по важности (используя заданные вами критерии), и оповещают вас, когда поступает важное письмо, например, письмо о поступлении в университет;
• играют в компьютерной игре как ваш оппонент или патрулируют области в игре для помощи вам;
• собирают новости (существует несколько версий таких роботов, к примеру CNN);
• ищут информацию по выбранному предмету;
• самостоятельно заполняют web-формы, сохраняя информацию для последующего использования;
• просматривают веб-страницы, ища и подсвечивая ключевую информацию;
• «дискутирует» с вами на различные темы, от ваших страхов до спорта;

[править] Управляющие и наблюдающие агенты

См. также: en:Monitoring and Surveillance Agents

Управляющие агенты, также известные как «предсказывающие агенты» ведут наблюдение и отправляют отчеты. К примеру, в NASA’s Jet Propulsion Laboratory есть агент, следящий за состоянием инвентаря, планированием, составлением расписания. Такие агенты обычно ведут наблюдение за компьтерными сетями и следят за конфигурацией каждого компьютера, подключенного к сети.

[править] Добывающие информацию агенты

См. также: en:Data mining agent

Такие агенты действуют в хранилище данных, собирая информацию. Хранилище данных объединяет в себе информацию из разных источников. Сбор информации — это процесс поиска данных для последующего использования, например, для увеличения продаж или привлечения покупателей. 'Классификация' — один из наиболее часто используемых приемов для сбора информации, который находит и категоризирует образы в информации. Добывающие информацию агенты также могут обнаруживать ключевые изменения тенденций развития и предупредить вас о наличии новой информации.

[править] См. также

• Кибернетика, Информатика
• Интеллект
• Искусственный интеллект
• Многоагентная система и Агентное моделирование — множество интерактивных агентов
• Обучение с подкреплением
• Software Agent
• Agent environment — обсуждение типов окружающей среды
• Cognitive architectures
• Cognitive radio — a practical field for implementation
• Data mining agent
• Embodied agent
• Federated search — способность агентов искать разнородные данные, используя простой набор команд
• Fuzzy agents — IA implemented with adaptive fuzzy logic
• Semantic Web — приспособление информации в сети для автоматической обработки
• Simulated reality
• Social simulation

[править] Литература

1. ↑ N. Kasabov, Introduction: Hybrid intelligent adaptive systems. International Journal of Intelligent Systems, Vol.6, (1998) 453—454.
2. ↑ ^{1 2 3} Haag, Stephen. «Management Information Systems for the Information Age», 2006. Pages 224—228

[править] Ссылки

• Intelligent Agent — from MIT Encyclopedia (англ.)
• Bridgeport (англ.)
• Coneural (англ.)

п·о·р Искусственный интеллект
Философия	Тест Тьюринга • Китайская комната
Направления	Агентный подход • Адаптивное управление • Генетические алгоритмы • Инженерия знаний • Машинное обучение • Нейронные сети • Нечёткая логика • Обработка естественного языка • Распознавание образов • Эволюционные алгоритмы • Экспертные системы
Применение	Голосовое управление • Задача классификации • Классификация документов • Кластеризация документов • Кластерный анализ • Локальный поиск • Машинный перевод • Оптическое распознавание символов • Распознавание речи • Распознавание рукописного ввода • Компьютерные игры
Исследователи	Норберт Винер • Алан Тьюринг • В. М. Глушков • Г. С. Осипов • Д. Э. Попов • Д. А. Поспелов • М. Г. Гаазе-Рапопорт • Т. А. Гаврилова • В. Ф. Хорошевский • Г. С. Поспелов • Марвин Мински • Джон Маккарти • Фрэнк Розенблатт • Чарльз Бэббидж • Аллен Ньюэлл • Герберт Саймон • Аврам Хомский • Сеймур Паперт • Клод Шеннон • Джозеф Вейценбаум • Патрик Винстон • В. К. Финн
Организации	Государственный университет информатики и искусственного интеллекта • Singularity Institute for Artificial Intelligence
Портал • Все статьи