Wissenswertes über intelligente Agenten

Wissenswertes über intelligente Agenten wird von BTW Media erfasst, weil veröffentlichte Beweise es mit Internetinfrastruktur, Governance, betrieblichen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit verbinden.

• Intelligente Agenten sind hochentwickelte Programme, die in der Lage sind, Entscheidungen zu treffen und Dienstleistungen autonom basierend auf ihrer Umgebung, Benutzereingaben und vergangenen Erfahrungen zu erbringen.
• Zu den Arten intelligenter Agenten gehören einfache Reflexagenten, modellbasierte Reflexagenten, zielbasierte Agenten, nutzenbasierte Agenten und lernende Agenten, jeder mit spezifischen Merkmalen zur Problemlösung und Entscheidungsfindung.
• Beispiele für intelligente Agenten sind KI-Assistenten wie Alexa und Siri, Google Assistant, der maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung nutzt, sowie autonome Fahrzeuge, die Sensoren und GPS-Navigation verwenden, um autonom im Verkehr zu navigieren.

In der künstlichen Intelligenz ist ein intelligenter Agent (IA) eine Entität, die intelligent handelt. Er nimmt seine Umgebung wahr, ergreift autonome Maßnahmen, um seine Ziele zu erreichen, und kann seine Leistung durch Lernen oder Wissenserwerb verbessern.

Was ist ein intelligenter Agent?

Ein intelligenter Agent ist ein hochentwickeltes Programm, das in der Lage ist, Entscheidungen zu treffen oder Dienstleistungen basierend auf seiner Umgebung, Benutzereingaben und vergangenen Erfahrungen zu erbringen. Diese Agenten arbeiten autonom, sammeln Informationen entweder nach einem vordefinierten Zeitplan oder als Reaktion auf Benutzeranfragen. Oft als Bots bezeichnet (kurz für Roboter), verwenden intelligente Agenten vom Benutzer festgelegte Parameter, um bestimmte Bereiche des Internets zu durchsuchen, relevante Daten zu extrahieren und sie den Benutzern regelmäßig oder auf Abruf zu präsentieren.

Datenintelligente Agenten zeichnen sich durch die Extraktion spezifizierter Informationen wie Schlüsselwörter oder Veröffentlichungsdaten unter Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernverfahren aus. Sie nutzen verschiedene Sensoren wie Mikrofone und Kameras zur Eingabe und Effektoren wie Finger und Räder, um mit ihrer Umgebung zu interagieren. Aktoren wie Lautsprecher und Bildschirme werden dann verwendet, um den Benutzern eine Ausgabe zu liefern. Dieser Prozess, bei dem Agenten Informationen an Benutzer liefern, wird als Push-Benachrichtigungstechnologie bezeichnet.

Zu den Hauptmerkmalen intelligenter Agenten gehören Anpassungsfähigkeit durch Erfahrungslernen, Echtzeit-Problemlösungsfähigkeiten, Analyse von Erfolgs- oder Fehlerraten und die Nutzung eines speicherbasierten Abrufs zur effizienten Datenwiederherstellung. Diese Merkmale machen intelligente Agenten insgesamt zu wertvollen Werkzeugen für Aufgaben von der Informationssammlung bis hin zur dynamischen Entscheidungsfindung.

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Arten intelligenter Agenten

Einfache Reflexagenten

Diese Agenten handeln im gegenwärtigen Zustand, ohne die vergangene Historie zu berücksichtigen. Sie reagieren basierend auf der Ereignis-Bedingungs-Aktions-Regel (ECA), wobei ein Ereignis den Agenten dazu veranlasst, eine Reihe vordefinierter Regeln für die Aktion zu konsultieren.

Modellbasierte Reflexagenten

Ähnlich wie einfache Reflexagenten handeln diese Agenten auf der Grundlage von Regeln, haben jedoch ein umfassenderes Verständnis ihrer Umgebung. Sie pflegen ein Weltmodell, das historische Daten enthält, um ihre Handlungen zu informieren.

Zielbasierte Agenten

Auch als rationale Agenten bekannt, gehen diese Agenten über modellbasierte Agenten hinaus, indem sie Zielinformationen einbeziehen. Sie berücksichtigen wünschenswerte Ergebnisse bei der Entscheidungsfindung.

Nutzenbasierte Agenten

Diese Agenten, ähnlich wie zielbasierte Agenten, berücksichtigen Nutzenmaße, um potenzielle Szenarien zu bewerten. Sie bewerten jede Aktion anhand von Kriterien wie Erfolgswahrscheinlichkeit oder Ressourcennutzung, um die gewünschten Ergebnisse zu maximieren.

Lernende Agenten

Diese Agenten verbessern kontinuierlich ihr Wissen über die Umgebung mithilfe von Lernalgorithmen. Sie erhalten Rückmeldungen zu Leistungsmetriken und passen ihre Aktionen schrittweise an, um Effizienz und Effektivität zu steigern, was die sich entwickelnden KI-Systeme widerspiegelt.

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Vorteile intelligenter Agenten

Diese Definition der künstlichen Intelligenz vermeidet strategisch mehrere Kritiklinien. Anders als der Turing-Test verzichtet sie auf jeglichen Bezug zur menschlichen Intelligenz. Folglich vermeidet sie Debatten über die Authentizität von Intelligenz, sei sie „echt“ oder „simuliert“ (d.h. „synthetisch“ vs. „künstlich“), und impliziert nicht das Vorhandensein eines Geistes, eines Bewusstseins oder eines echten Verständnisses (wodurch John Searles „starke KI-Hypothese“ umgangen wird).

Darüber hinaus versucht sie nicht, starre Unterscheidungen zwischen als „intelligent“ oder „unintelligent“ beurteilten Verhaltensweisen zu treffen: Programme werden allein auf der Grundlage ihrer Zielfunktion bewertet.

Vor allem bietet diese Definition mehrere praktische Vorteile, die die KI-Forschung voranbringen. Sie bietet eine zuverlässige und wissenschaftliche Methode zur Bewertung von Programmen; Forscher können verschiedene Ansätze zu spezifischen Problemen direkt vergleichen oder integrieren, indem sie bewerten, welcher Agent bei der Optimierung einer gegebenen „Zielfunktion“ am besten abschneidet. Darüber hinaus etabliert sie eine gemeinsame Sprache für die interdisziplinäre Kommunikation und verbindet Bereiche wie die mathematische Optimierung (die auf „Zielen“ basiert) und die Ökonomie (die ein ähnliches Konzept des „rationalen Agenten“ annimmt).

Beispiele für intelligente Agenten

KI-Assistenten wieAlexaund Siri sind Beispiele für intelligente KI-Agenten, die Sensoren verwenden, um die Anfragen eines Benutzers wahrzunehmen und autonom Daten aus dem Internet zu sammeln, ohne direkten Benutzereingriff. Sie sind in der Lage, Informationen über ihre Umgebung wie Wetterbedingungen und Uhrzeit abzurufen.

Google Assistantist ein weiteres wichtiges Beispiel für einen intelligenten KI-Agenten. Durch die Nutzung von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung kann er auf Benutzeranfragen reagieren und Aufgaben ausführen, wie das Tätigen von Telefonanrufen an bestimmte Kontakte per Sprachbefehl.

Autonome Fahrzeuge stellen eine weitere Form intelligenter robotischer Agenten dar. Diese Fahrzeuge nutzen Sensoren, GPS-Navigation und Kameras, um in dynamischen Umgebungen Echtzeitentscheidungen zu treffen, die es ihnen ermöglichen, autonom im Verkehr zu navigieren.