Inteligentni zastopniki
Inteligentni zastopniki so lahko kateri koli subjekt ali predmet, kot so ljudje, programska oprema, stroji. Ti dejavniki so sposobni sprejemati odločitve na podlagi vhodov, ki jih prejme iz okolja s pomočjo svojih senzorjev in na okolje delujejo s pomočjo aktuatorjev. Agenti z AI omogočeno zbiranje vložkov iz okolja z uporabo senzorjev, kot so kamere, mikrofon ali druge senzorske naprave. Agenti opravijo nekaj računa v realnem času na vhodu in oddajo izhod s pomočjo aktuatorjev, kot sta zaslon ali zvočnik. Ti agenti imajo sposobnosti, kot so reševanje težav v realnem času, analiza napak ali stopnje uspešnosti in iskanje informacij.
Tri oblike inteligentnega agenta
Inteligentni agent lahko pride v kateri koli od treh oblik, kot so: -
- Človeški agent
- Robotski agent
- Programska oprema
Te tri oblike so opisane spodaj:
Človeški agent: Človeški agent uporablja oči, nos, jezik in druge senzorične organe kot senzorje za zaznavanje informacij iz okolja in uporablja okončine in glasilce kot pogone za izvajanje dejanja na podlagi informacij
Robotic Agent: Robotics Agent uporablja kamere in infrardeče radarje kot senzorje za snemanje informacij iz okolja, refleksne motorje pa uporablja kot pogone, da oddajo proizvod nazaj v okolje.
Programska oprema: Software Agent uporablja poteze tipkovnice, zvočne ukaze kot vhodne senzorje in zaslon kot pogone.
Na primer - pametni pomočniki, ki temeljijo na AI, kot je Siri, Alexa. Z glasovnimi senzorji sprejemajo zahtevo od uporabnika in iščejo ustrezne informacije v sekundarnih virih brez človekovega posredovanja in aktuatorji, kot je njegov govorni ali besedilni modul, podatke prenašajo v okolje.
Vrste in pravila inteligentnih agentov
Ti agenti so razvrščeni v pet vrst na podlagi obsega zmogljivosti in obsega inteligence
1. Enostavna refleksna sredstva
So osnovna oblika agentov in delujejo samo v trenutnem stanju. Imajo zelo nizko inteligenčno sposobnost, saj nimajo možnosti shranjevanja preteklega stanja. Ta vrsta agentov se odziva na dogodke, ki temeljijo na vnaprej določenih pravilih, ki so vnaprej programirana. Dobro delujejo le, če je okolje v celoti opazno. Ta sredstva so koristna le v omejenem številu primerov, kar je na primer pametni termostat. preprosti refleksni agenti imajo statično tabelo, od koder pridobijo vsa vnaprej določena pravila za izvedbo dejanja.
2. Agenti na osnovi modela
Gre za napredno različico sredstva Simple Reflex. Tako kot Simple Reflex agenti se lahko tudi on odziva na dogodke, ki temeljijo na vnaprej določenih pogojih, poleg tega ima tudi možnost shranjevanja notranjega stanja (preteklih informacij) na podlagi predhodnih dogodkov. Agenti na osnovi modela posodabljajo notranje stanje na vsakem koraku. Ti notranji agenti pomagajo pri ravnanju z delno opazljivim okoljem. Za izvedbo katerega koli dejanja se opira na notranje stanje in trenutno zaznavanje. Vendar pa je skoraj nemogoče najti točno stanje, ko imamo opravka z delno opazljivim okoljem.
3. Ciljni zastopniki
Ukrep, ki ga izvajajo ti agenti, je odvisen od oddaljenosti od njihovega cilja (zaželena situacija). Dejanja so namenjena zmanjšanju razdalje med trenutnim in želenim stanjem. Za dosego cilja uporablja algoritem iskanja in načrtovanja. Ena pomanjkljivost agentov, ki temeljijo na ciljih, je, da ne izberejo vedno najbolj optimizirane poti za dosego končnega cilja. Ta pomanjkljivost je mogoče odpraviti s pomočjo Utility Agenta, opisanega spodaj.
4. Pomožni agenti
Ukrep teh agentov je odvisen od končnega cilja, zato se imenuje Utility Agent. Pomožni zastopniki se uporabljajo, kadar obstaja več rešitev za težavo in je treba izbrati najboljšo možno alternativo. Izbrana alternativa temelji na uporabnosti vsake države. Za vsako rešitev opravijo analizo stroškov in koristi ter izberejo rešitev, s katero lahko dosežemo cilj z minimalnimi stroški.
5. Učni agenti
Učni agenti imajo učne sposobnosti, da se lahko učijo iz svojih preteklih izkušenj. Te vrste agentov se lahko začnejo iz nič in sčasoma lahko pridobijo veliko znanja iz svojega okolja. Učni agenti imajo štiri glavne sestavine, ki omogočajo učenje iz preteklih izkušenj.
- Kritik : Kritik oceni, kako dober je agent, ki deluje v primerjavi z nastavljenim referenčnim rezultatom.
- Elementi učenja: prevzame prispevek kritičnega in pomaga agentu pri izboljšanju uspešnosti z učenjem iz okolja.
- Element uspešnosti: Ta komponenta odloča o ukrepih za izboljšanje učinkovitosti.
- Generator problemov: Generator težav prevzame podatke drugih komponent in predlaga ukrepe, ki bodo prinesli boljšo izkušnjo.
Pravila
Nekaj je pravil, ki jih morajo agenti upoštevati, da jih lahko imenujemo inteligentni agent.
- Pravilo 1 : Agent mora imeti sposobnost zaznavanja informacij iz okolja s pomočjo svojih senzorjev
- 2. pravilo : Za sprejemanje odločitev je treba uporabiti vnesene podatke ali tako zbrana opazovanja iz okolja
- Pravilo 3: Tako sprejeta odločitev iz opazovanja mora imeti za posledico nekaj oprijemljivih ukrepov
- Pravilo 4: Sprejeti ukrepi morajo biti racionalni
Struktura inteligentnega agenta
Struktura Inteligentnega agenta je kombinacija funkcije agenta, arhitekture in agentskega programa.
Agent = arhitektura + agentski program
Spodaj so opisane tri entitete
1. Arhitektura: Arhitektura je stroj, na katerem agent izvaja svoje dejanje. V bistvu je naprava z vgrajenimi aktuatorji in senzorji. Primer: Avtonomni avtomobili, na katere so pritrjeni različni senzorji gibanja in GPS, ter pogoni na podlagi vhodov pomagajo pri dejanski vožnji.
2. Agent funkcija: Agent Function pomaga pri preslikavi vseh informacij, ki jih je zbral iz okolja, v akcijo
3. Agentski program: Izvajanje agenske funkcije izvaja agentski program. Izvedba se zgodi poleg Agent Architecture in proizvede želeno funkcijo.
Zaključek
Končni cilj katerega koli agenta je izvajanje nalog, ki jih sicer mora opravljati človek. Agenti delujejo kot inteligenten pomočnik, ki lahko omogoča avtomatizacijo ponavljajočih se nalog, pomaga pri zbiranju podatkov, se uči iz okolja in daje priporočila za pravilen postopek ukrepanja, ki bo pomagal doseči ciljno stanje. Inteligentni agenti so danes v neizmerni uporabi in njegova uporaba se bo v prihodnosti le še širila.
Priporočeni članki
To je vodnik za inteligentne zastopnike. Tukaj razpravljamo o strukturi in nekaterih pravilih skupaj s petimi vrstami inteligentnih agentov na podlagi njihovega obsega zmogljivosti in obsega inteligence. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek -
- 10 korakov za premik finančno inteligentne kariere
- Kaj je umetna inteligenca
- Čustvena inteligenca na delovnem mestu
- Zdravo delovno okolje