• Существует пять типов ИИ-агентов, каждый с разным уровнем сложности и интеллекта: простые рефлекторные агенты, рефлекторные агенты на основе модели, агенты, основанные на целях, агенты, основанные на полезности, и обучающиеся агенты.
  • ИИ-агенты взаимодействуют с окружающей средой, используя датчики для восприятия входных данных и исполнительные механизмы для выполнения действий, работая по циклу «восприятие — мышление — действие» для достижения конкретных целей.
  • Среди примеров интеллектуальных агентов — беспилотные автомобили, использующие датчики и исполнительные механизмы для навигации, и виртуальные помощники, такие как Siri, которые отвечают на запросы пользователей и выполняют задачи на основе изученного поведения.

Искусственный интеллект — увлекательная область информационных технологий, пронизывающая многие аспекты современной жизни. Хотя она может казаться сложной, мы можем лучше понять ИИ и чувствовать себя увереннее, изучая его компоненты по отдельности. Понимая, как эти элементы взаимосвязаны, мы можем лучше осваивать и внедрять технологии ИИ. В этом блоге представлено понятие интеллектуальных агентов в искусственном интеллекте и рассмотрены пять типов ИИ-агентов.

Что такое агент в ИИ?

В контексте ИИ «агент» — это автономная программа или сущность, которая взаимодействует с окружающей средой, воспринимая её через датчики и действуя через исполнительные механизмы или эффекторы. Агенты работают по циклу «восприятие — мышление — действие», используя свои исполнительные механизмы. Вот несколько примеров агентов:

Программные агенты

Эти агенты используют содержимое файлов, нажатия клавиш и полученные сетевые пакеты в качестве сенсорных входных данных, а затем воздействуют на эти входные данные, отображая результат на экране.

Человеческие агенты

Люди — естественные агенты: глаза, уши и другие органы служат датчиками, а руки, ноги, рот и другие части тела выполняют функции исполнительных механизмов.

Роботизированные агенты

Роботизированные агенты используют камеры и инфракрасные дальномеры в качестве датчиков, а различные сервоприводы и двигатели — в качестве исполнительных механизмов.

Интеллектуальные агенты в ИИ — это автономные сущности, которые взаимодействуют с окружающей средой с помощью датчиков и исполнительных механизмов для достижения конкретных целей. Эти агенты также могут учиться на окружающей среде, чтобы со временем улучшать свою производительность. Беспилотные автомобили и виртуальные помощники, такие какSiri, являются примерами интеллектуальных агентов в ИИ.

Читайте также:5 типов ИИ-оборудования, которые приводят в действие умные машины будущего

Изображение статьи

5 типов агентов в искусственном интеллекте

Существует пять различных типов интеллектуальных агентов, используемых в ИИ, которые определяются диапазоном их возможностей и уровнем интеллекта:

Простые рефлекторные агенты

Эти агенты работают только на основе текущего восприятия, не учитывая историю восприятий. Они успешны только в полностью наблюдаемых средах из-за ограниченного интеллекта и возможностей. Простые рефлекторные агенты не адаптивны: если что-то не воспринимается в текущем состоянии, это не повлияет на действие. Их реакции в основном запускаются событиями, инициируемыми пользователем, с опорой на список предопределённых правил и заранее запрограммированных результатов.

Рефлекторные агенты на основе модели

Рефлекторные агенты на основе модели имеют значительное преимущество перед простыми рефлекторными агентами: они учитывают исторические данные и могут работать в частично наблюдаемых средах. Они используют модель для представления текущего состояния мира и внутреннее состояние для отражения текущего положения на основе исторического восприятия. Хотя они выбирают действия аналогично простым рефлекторным агентам, их понимание среды более полное.

Читайте также:Предоставление решений с помощью когнитивных вычислений в ИИ

Агенты, основанные на целях

Как следует из названия, эти агенты используют цели для описания желаемых результатов и могут выбирать из различных возможностей для их достижения. Опираясь на агентов на основе модели, целевые агенты выбирают наилучшее действие из доступных вариантов для достижения своих целей, используя искусственный интеллект для принятия решений. Этот процесс, известный как «поиск и планирование», включает оценку различных действий для определения наиболее эффективного.

Агенты, основанные на полезности

Подобно агентам, основанным на целях, агенты, основанные на полезности, предоставляют дополнительную меру полезности, которая оценивает потенциальные сценарии в соответствии с желаемыми результатами. Затем они выбирают действие, которое максимизирует результат. Эта способность позволяет им находить компромиссы между различными факторами перед принятием решения. Например, цель магазина одежды — максимизировать прибыль, но агент, основанный на полезности, также учитывает удовлетворённость клиентов.

Определяя полезность как действительное число (например, шкала удовлетворённости клиентов от 1 до 10), агент может принимать решения в реальных сценариях на основе полезности.

Обучающиеся агенты

Обучающиеся агенты имеют дополнительный обучающий компонент, который позволяет им постепенно совершенствоваться и накапливать больше знаний об окружающей среде со временем. Они учатся на обратной связи о своих действиях и соответствующим образом адаптируются. Этот процесс требует четырёх компонентов: обучающий элемент (который учится на опыте), критик (который обеспечивает обратную связь), исполнительный элемент (который принимает решения о внешних действиях) и генератор проблем (который сохраняет историю и предлагает новые варианты).

Рост искусственного интеллекта безграничен. Согласно прогнозам, ожидается ежегодный темп роста отрасли на 33,2 % в период с 2020 по 2027 год, а исследования показывают, что 80 % руководителей розничной торговли ожидают, что их компании внедрят интеллектуальную автоматизацию на основе ИИ к 2027 году. Организации, которые не изучают стратегии ИИ, рискуют остаться позади. Понимание роли интеллектуальных агентов — важный первый шаг к оценке потенциала ИИ.