- Интеллектуальные агенты — это сложные программы, способные автономно принимать решения и предоставлять услуги на основе окружающей среды, пользовательского ввода и прошлого опыта.
- К типам интеллектуальных агентов относятся простые рефлекторные агенты, рефлекторные агенты на основе модели, целевые агенты, агенты на основе полезности и обучающиеся агенты, каждый из которых имеет свои особенности решения задач и принятия решений.
- Среди примеров интеллектуальных агентов — ИИ-ассистенты, такие как Alexa и Siri, Google Assistant, использующий машинное обучение и обработку естественного языка, а также автономные транспортные средства, которые с помощью датчиков и GPS-навигации самостоятельно движутся в потоке транспорта.
В искусственном интеллекте интеллектуальный агент (ИИ) — это сущность, которая действует разумно. Он воспринимает окружающую среду, автономно предпринимает действия для достижения своих целей и может повышать свою производительность за счёт обучения или приобретения знаний.
Что такое интеллектуальный агент?
Интеллектуальный агент — это сложная программа, способная принимать решения или предоставлять услуги на основе окружающей среды, пользовательского ввода и прошлого опыта. Такие агенты работают автономно, собирая информацию либо по заранее заданному расписанию, либо в ответ на запросы пользователей. Интеллектуальных агентов часто называют ботами (сокращение от «роботы»). Они используют заданные пользователем параметры, чтобы исследовать определённые области интернета, извлекать релевантные данные и предоставлять их пользователям периодически или по запросу.
Интеллектуальные агенты данных отлично справляются с извлечением заданной информации, например ключевых слов или дат публикации, используя искусственный интеллект и методы машинного обучения. Для ввода данных они используют различные датчики, такие как микрофоны и камеры, а для взаимодействия со средой — эффекторы, например пальцы и колёса. Затем для вывода данных пользователям применяются актуаторы, например динамики и экраны. Этот процесс, в ходе которого агенты предоставляют информацию пользователям, известен как технология push-уведомлений.
К основным характеристикам интеллектуальных агентов относятся адаптивность за счёт обучения на опыте, способность решать задачи в реальном времени, анализ показателей успешности или ошибок, а также использование памяти для эффективного извлечения данных. В совокупности эти характеристики делают интеллектуальных агентов ценными инструментами для задач от сбора информации до динамического принятия решений.
Читайте также:Законен ли интеллектуальный анализ данных? Ориентируемся в деталях
Типы интеллектуальных агентов
Простые рефлекторные агенты
Эти агенты действуют в текущем состоянии, не учитывая прошлого. Они реагируют по правилу «событие — условие — действие» (ECA): событие запускает агента, и он обращается к заранее заданному набору правил для выбора действия.
Рефлекторные агенты на основе модели
Подобно простым рефлекторным агентам, эти агенты действуют на основе правил, но обладают более полным пониманием окружающей среды. Они поддерживают модель мира, включающую исторические данные, которые помогают принимать решения.
Целевые агенты
Также известные как рациональные агенты, они идут дальше агентов на основе модели, включая информацию о целях. При принятии решений они учитывают желаемые результаты.
Агенты на основе полезности
Эти агенты, как и целевые, используют показатели полезности для оценки возможных сценариев. Каждое действие они оценивают по таким критериям, как вероятность успеха или использование ресурсов, чтобы максимизировать желаемые результаты.
Обучающиеся агенты
Эти агенты постоянно улучшают свои знания об окружающей среде с помощью алгоритмов обучения. Они получают обратную связь по показателям производительности и постепенно корректируют свои действия, повышая результативность и эффективность, что отражает эволюцию систем ИИ.
Читайте также:Классификация в интеллектуальном анализе данных: что это такое?
Преимущества интеллектуальных агентов
Стратегически это определение искусственного интеллекта обходит несколько линий критики. В отличие от теста Тьюринга, оно не ссылается на человеческий интеллект. Тем самым оно избегает споров о подлинности интеллекта — «реального» или «имитируемого» (то есть «синтетического» против «искусственного») — и не предполагает наличия разума, сознания или настоящего понимания (обходит таким образом «сильную гипотезу ИИ» Джона Сёрла). Кроме того, оно не пытается проводить жёсткие различия между поведением, которое считается «интеллектуальным» или «неинтеллектуальным»: программы оцениваются исключительно по их целевой функции.
Более того, это определение даёт несколько практических преимуществ, продвигающих исследования в области ИИ. Оно обеспечивает надёжный и научный метод оценки программ: исследователи могут напрямую сравнивать или объединять различные подходы к конкретным задачам, оценивая, какой агент лучше оптимизирует заданную «целевую функцию». Кроме того, оно создаёт общий язык для междисциплинарной коммуникации, связывая такие области, как математическая оптимизация (основанная на «целях») и экономика (где используется схожая концепция «рационального агента»).
Примеры интеллектуальных агентов
ИИ-ассистенты, такие какAlexaи Siri, являются примерами интеллектуальных ИИ-агентов, которые используют датчики для восприятия запросов пользователя и автономно собирают данные в интернете без прямого участия пользователя. Они могут получать информацию об окружающей среде, например о погоде и времени.
Google Assistant— ещё один важный пример интеллектуального ИИ-агента. Благодаря машинному обучению и обработке естественного языка он может отвечать на запросы пользователей и выполнять задачи, например совершать телефонные звонки указанным контактам по голосовой команде.
Автономные транспортные средства представляют собой ещё одну форму интеллектуальных роботизированных агентов. Они используют датчики, навигацию по глобальной системе позиционирования (GPS) и камеры для принятия решений в реальном времени в динамичных условиях, что позволяет им автономно передвигаться в транспортном потоке.