Ключевой проблемой, с которой сталкивается агент, является принятие решения: какое действие должно быть выполнено для того, чтобы наилучшим образом оно соответствовало достижению поставленной цели. Архитектуры агентов, примеры некоторых из которых мы увидим далее в этой главе, являются реальными программными архитектурами для систем выбора решения, которые внедряются в соответствующее окружение. На сложность процесса выбора решения влияет количество различных свойств окружающей среды. Рассел и Норвиг предлагают следующую классификацию свойств окружения:
- Доступна – не доступна. Доступное окружение - это такое окружение, в котором агент может получить полную, точную и актуальную информация о состоянии окружающей среды. Достаточно сложные окружающие среды (включая для примера, повседневный физический мир и Интернет) являются не доступными.
- Детерминирована – недетерминирована. Как мы уже упоминали, детерминированное окружение - это такое окружение, в котором каждое действие имеет однозначный гарантированный эффект – то есть не существует никакой неопределенности состояния после выполнения какого-либо действия. Физический мир может рассматриваться как недетерминированный для всех намерений и целей. Недетерминированные окружения ставят гораздо большие проблемы перед разработчиком агента, чем детерминированные.
- Эпизодические – не эпизодические. В эпизодическом окружении выполнение агента зависит от некоторого количества раздельных эпизодов, которые не имеют никакой связи с выполнением агента в различных сценариях. Примером эпизодического окружения является система сортировки писем. С точки зрения разработчика агентов, эпизодическое окружение проще, потому что агент может принимать решение о том, какое действие необходимо выполнить, основываясь только на текущем эпизоде, так как ему не нужно знать о взаимодействии между текущим и будущим эпизодами.
- Статические – динамические. Статическим окружением называется такое окружение, которое можно считать неизмененным, не считая измерений сделанных агентом. На динамическое окружение оказывают действие другие процессы и поэтому могут изменять его, и эти изменения находятся вне контроля агента. Физический мир является глубоко динамичным окружением.
- Дискретные – непрерывные. Окружение является дискретным, если существует ограниченное фиксированное число действий и ответов на них. Рассел и Норвиг приводят игру в шахматы как пример дискретного окружения и вождение такси как пример непрерывного.
По наблюдениям Рассела и Норвига, если окружение достаточно сложно, то факт что оно детерминировано - мало в чем помогает: для всех целей и намерений оно также может быть недетерминированным. Наиболее сложным основным классом окружения является недоступный, недетерминированный, не эпизодический, динамический и непрерывный.
1.2.1 Примеры агентов.
Здесь стоит приостановиться, чтобы обсудить несколько примеров агентов (хотя пока что не интеллектуальных агентов):
- Любая система контроля может рассматриваться как агент. Простой пример (часто употребляемый) такой системы – термостат. Датчик введен непосредственно в окружающую среду (т.е. комнату), и он выдает на выходе один из двух сигналов: один означает, что температура слишком низкая, другой – что температура в норме. Действия доступные для термостата : нагревание и отключение. Действие «нагревание» приводит к эффекту повышения температуры в комнате, но не гарантирует его – если открыта дверь, например, переключение на нагревание может не принести ожидаемого результата. Предельно простой компонент принятия решения термостата включает следующие правила (обычно на электромеханическом уровне):
слишком холодно à нагревание
температура в норме à отключение
Системы контроля, работающие в более сложном окружении, имеют конечно намного более богатые структуры выбора решения. Примерами являются автоматические космические зонды, дистанционно управляемые самолеты, системы контроля атомных реакторов, и т.д.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.