人工智能中的代理

人工智能系统可以定义为对理性代理及其环境的研究。代理通过传感器感知环境并通过执行器对其环境采取行动。AI 代理可以具有诸如知识、信念、意图等心理属性。

什么是代理？

代理可以是通过传感器感知环境并通过执行器对该环境采取行动的任何事物。Agent 在感知、思考和行动的循环中运行。代理可以是：

• 人类代理：人类代理有眼睛、耳朵和其他器官，它们为传感器工作，手、腿、声道为执行器工作。

• 机器人代理：机器人代理可以有摄像头、红外测距仪、用于传感器的 NLP 和用于执行器的各种电机。

• 软件代理：软件代理可以将击键、文件内容作为感官输入并对这些输入进行操作并在屏幕上显示输出。

因此，我们周围的世界充斥着恒温器、手机、相机等代理，甚至我们也是代理。

在继续之前，我们应该首先了解传感器、效应器和执行器。

传感器：传感器是一种检测环境变化并将信息发送给其他电子设备的设备。代理通过传感器观察其环境。

执行器：执行器是将能量转换为运动的机器组件。执行器仅负责移动和控制系统。执行器可以是电动机、齿轮、导轨等。

效应器：效应器是影响环境的设备。效应器可以是腿、轮子、手臂、手指、翅膀、鳍和显示屏。

智能代理：

智能代理是一个自治实体，它使用传感器和执行器对环境起作用以实现目标。智能代理可以从环境中学习以实现其目标。恒温器是智能代理的一个例子。

以下是 AI 代理的四个主要规则：

• 规则 1： AI 代理必须具有感知环境的能力。

• 规则 2：必须使用观察来做出决定。

• 规则 3：决定应导致行动。

• 规则 4： AI 代理采取的行动必须是理性的行动。

理性代理：

理性代理是具有明确偏好、对不确定性进行建模并在所有可能的行为下以最大化其性能度量的方式行事的代理。

据说一个理性的代理人会做正确的事情。AI 是关于创建理性代理，以用于各种现实世界场景的博弈论和决策理论。

对于 AI 智能体来说，理性动作是最重要的，因为在 AI 强化学习算法中，对于每个可能的最佳动作，智能体都会获得正奖励，而对于每个错误动作，智能体都会获得负奖励。

注意：人工智能中的理性代理与智能代理非常相似。

理性：

代理的合理性是通过其性能指标来衡量的。合理性可从以下几点判断：

• 定义成功标准的绩效衡量标准。

• 代理对其环境的先验知识。

• 代理可以执行的最佳操作。

• 知觉的顺序。

注意：Rationality 与 Omniscience 不同，因为 Omniscient 代理知道其行为的实际结果并相应地采取行动，这在现实中是不可能的。

AI 代理的结构

AI的任务是设计一个实现代理功能的代理程序。智能代理的结构是架构和代理程序的结合。它可以被视为：

以下是 AI 代理结构中涉及的主要三个术语：

架构：架构是 AI 代理执行的机器。

代理功能：代理功能用于将感知映射到动作。

f:P* → A

代理程序：代理程序是代理功能的一个实现。代理程序在物理架构上执行以产生函数 f。

豌豆代表

PEAS 是一种 AI 代理在其上工作的模型。当我们定义一个 AI 代理或理性代理时，我们可以在 PEAS 表示模型下对其属性进行分组。它由四个字组成：

• P：绩效衡量

• E：环境

• A：执行器

• S：传感器

这里的性能度量是代理行为成功的目标。

用于自动驾驶汽车的 PEAS：

让我们假设一辆自动驾驶汽车，那么 PEAS 表示将是：

性能：安全、时间、合法驾驶、舒适

环境：道路、其他车辆、路标、行人

执行器：转向、油门、刹车、信号、喇叭

传感器：摄像头、GPS、车速表、里程表、加速度计、声纳。

具有 PEAS 表示的代理示例