Агент искусственного интеллекта. Агентская среда. Виды агентской среды

1. Агент искусственного интеллекта. Агентская среда. Виды агентской среды

ВЫПОЛНИЛ:
ПРОВЕРИЛ:

2. Что такое агент искусственного интеллекта?

Формальное определение:
Система, расположенная в некоторой среде
Способная автономно воспринимать среду через сенсоры
И воздействовать на среду через актуаторы для достижения целей
Ключевые компоненты:
Сенсоры (входы): Камеры, микрофоны, датчики, клавиатура
Актуаторы (выходы): Моторы, экраны, динамики, механизмы
Функция агента: Отображение последовательности восприятий в
действия
Процесс: ВОСПРИЯТИЕ → МЫШЛЕНИЕ → ДЕЙСТВИЕ

3. Архитектура агента ИИ

Взаимодействие:
Среда предоставляет информацию через сенсоры
Агент обрабатывает и принимает решения
Агент воздействует на среду через актуаторы
Цикл повторяется

4. Понятие агентской среды

Определение:
Все, что окружает агента
С чем агент взаимодействует
Что влияет на агента и на что агент влияет
Важность среды:
Определяет сложность задач агента
Влияет на архитектуру и алгоритмы
Определяет требования к сенсорам и актуаторам
Примеры сред:
Физический мир (для роботов)
Виртуальное пространство (для программ)
Данные (для аналитических систем)

5. Классификация сред #1: Доступность информации

Полностью наблюдаемая vs Частично наблюдаемая:
Полная: Агент получает всю relevant информацию о состоянии
среды
Пример: шахматы, шашки
Частичная: Агент получает только часть информации
Пример: покер, автономный автомобиль
Влияние на агента:
Полная наблюдаемость упрощает принятие решений
Частичная наблюдаемость требует памяти и прогнозирования

6. Классификация сред #2: Детерминированность

Детерминированная vs Стохастическая:
Детерминированная: Следующее состояние среды полностью
определено текущим состоянием и действием агента
Пример: головоломки, шашки
Стохастическая: Есть элемент случайности
Пример: покер, реальный мир
Практическое значение:
Детерминированные среды предсказуемы
Стохастические среды требуют вероятностных моделей

7. Классификация сред #3: Динамичность

Статическая vs Динамическая:
Статическая: Среда не меняется, пока агент "думает"
Пример: шахматы (ход противника ждет)
Динамическая: Среда продолжает меняться во время
размышлений агента
Пример: такси, торговля на бирже
Дискретная vs Непрерывная:
Дискретная: Ограниченное число состояний и действий
Пример: шахматы (ограниченная доска)
Непрерывная: Бесконечное число состояний
Пример: автономное вождение

8. Классификация сред #4: Структура

Дискретная vs Непрерывная (продолжение):
Дискретная: Конечное число состояний, четкие
переходы
Непрерывная: Плавные изменения, бесконечное
число состояний
Примеры:
Дискретная: Игра в карты, текстовый диалог
Непрерывная: Управление роботом,
распознавание речи

9. Классификация сред #5: Взаимодействие

Одиночный агент vs Многоагентная:
Одиночный: Только один агент влияет на среду
Пример: решение головоломки
Многоагентная: Несколько агентов
взаимодействуют
Пример: дорожное движение, экономика
Кооперативная vs Конкурентная:
Кооперативная: Агенты имеют общие цели
Конкурентная: Цели агентов противоречивы

10. Сводная таблица классификации сред

Критерий
Тип 1
Тип 2
Пример
Наблюдаемость
Полная
Частичная
Шахматы vs Покер
Детерминизм
Детерминирован
ная
Стохастическая
Калькулятор vs
Погода
Динамичность
Статическая
Динамическая
Головоломка vs
Такси
Структура
Дискретная
Непрерывная
Шашки vs Робот
Агенты
Одиночный
Многоагентная
Судоку vs Дорога

11. Примеры сред и агентов

Игра в шахматы:
Полностью наблюдаемая, детерминированная, статическая,
дискретная
Автономный автомобиль:
Частично наблюдаемая, стохастическая, динамическая,
непрерывная
Торговый бот:
Частично наблюдаемая, стохастическая, динамическая,
многоагентная
Робот-пылесос:
Частично наблюдаемая, стохастическая, динамическая, одиночный
агент

12. Влияние среды на архитектуру агента

Для простых сред:
Рефлекторные агенты (простые правила)
Быстрые и эффективные
Для сложных сред:
Агенты на основе моделей (внутреннее представление)
Агенты с планированием
Обучающиеся агенты
Выбор архитектуры зависит от:
Сложности среды
Требований к производительности
Доступных ресурсов

13. Проектирование агентов для разных сред

Полностью наблюдаемые среды:
Можно использовать простые алгоритмы
Не требуется запоминание истории
Частично наблюдаемые среды:
Необходима память о предыдущих состояниях
Требуются вероятностные модели
Динамические среды:
Нужны быстрые алгоритмы принятия решений
Реактивные компоненты
Многоагентные среды:
Моделирование поведения других агентов
Стратегии взаимодействия

14. Заключение

Агент ИИ определяется через его взаимодействие со средой
Классификация сред помогает выбирать правильные подходы к
проектированию
Сложность агента должна соответствовать сложности среды
Понимание среды — ключ к созданию эффективных систем ИИ
"Нет универсального агента для всех сред — каждая среда требует
специфического подхода"