Термины «агент» и «интеллектуальный агент» (ИА) имеют два значения, и из-за этого иногда возникает путаница. — программа, самостоятельно выполняющая задание, указанное пользователем компьютера, в течение длительных промежутков времени. Интеллектуальные агенты используются для содействия оператору или сбора информации. Одним из примеров заданий, выполняемых агентами, может служить задача постоянного поиска и сбора необходимой информации в Интернете. Компьютерные вирусы, боты, поисковые роботы — всё это также можно отнести к интеллектуальным агентам. Хотя такие агенты имеют строгий алгоритм, «интеллектуальность» в этом контексте понимается как способность приспосабливаться и обучаться.
интеллектуальный агент
Эти два значения понятия «интеллектуальный агент» достаточно различны, и между ними почти нет связи. Интеллектуальный агент в первом смысле может быть разработан, используя традиционные методы разработки, в нём немногим больше интеллекта, чем в почтовом клиенте или утилите для форматирования жёсткого диска. Однако интеллектуальный агент во втором смысле может быть полностью независимым, выполняя свои задачи.
В операционных системах семейства UNIX интеллектуальный агент, действующий в пределах одного компьютера или локальной сети, обычно называется демоном, в семействе Windows — службой (сервисом).
Пример: cron в UNIX и «Планировщик задач» в Windows занимаются тем, что запускают указанные пользователем задания в определённые моменты времени.
1. Интеллектуальные агенты в искусственном интеллекте
, Многоагентная система и окружающая среда агентов|:en:agent environment|окружающая среда агентов
В искусственном интеллекте существует несколько типов агентов. Например:
- Физический Агент — агент, воспринимающий окружающий мир через некоторые сенсоры и действующий с помощью манипуляторов.
- Временной агент — агент, использующий изменяющуюся с ходом времени информацию и предлагающий некоторые действия или предоставляющий данные компьютерной программе или человеку, и получающий информацию через программный ввод.
агентская функция
f :P * − > A
Программный агент
Всех агентов можно разделить на пять групп, по типу обработки воспринимаемой информации:
Интеллектуальные технологии (2)
... непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка. ... диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и получения результатов. Решатель – программа, моделирующая ... фирмы. Создать Базы данных риэлтерской фирмы: Таблица Агенты: Агенты Код агента ФИО Телефон Базовый оклад 1 Сидоров А.Н. ...
- Агенты с простым поведением.
- Агенты с поведением, основанным на модели.
- Целенаправленные агенты.
- Практичные агенты.
- Обучающиеся агенты.
1.1. Агенты с простым поведением
условие-действие
IF (условие) THEN действие
Такая функция может быть успешной, только если окружающая среда полностью поддается наблюдению. Некоторые агенты также могут иметь информацию о их текущем состоянии, что позволяет им не обращать внимания на условия, предпосылки которых уже выполнены.
1.2. Агенты с поведением, основанным на модели
Агенты с поведением, основанным на модели, могут оперировать со средой, лишь частично поддающейся наблюдению. Внутри агента хранится представление о той части, что находится вне границ обзора. Чтобы иметь такое представление, агенту необходимо знать, как выглядит окружающий мир, как он устроен. Эта дополнительная информация дополняет «Картину Мира».
1.3. Целенаправленные агенты
Целенаправленные агенты схожи с предыдущим типом, однако они, помимо прочего, хранят информацию о тех ситуациях, которые для них желательны. Это дает агенту способ выбрать среди многих путей тот, что приведет к нужной цели.
1.4. Практичные агенты
Целенаправленные агенты различают только состояния, когда цель достигнута, и когда не достигнута. Практичные агенты, помимо этого, способны различать, насколько желанно для них текущее состояние. Такая оценка может быть получена с помощью «функции полезности», которая проецирует множество состояний на множество мер полезности состояний.
1.5. Обучающиеся агенты
автономными интеллектуальными агентами
- обучаться и развиваться в процессе взаимодействия с окружающей средой
- приспосабливаться в режиме реального времени
- быстро обучаться на основе большого объёма данных
- пошагово приспосабливать новые способы решения проблем
- обладать базой примеров с возможностью её пополнения
- иметь параметры для моделирования быстрой и долгой памяти, возраста и т. д.
- анализировать себя в терминах поведения, ошибки и успеха
2. Субагенты
Чтобы активно выполнять свои функции, интеллектуальные агенты обычно имеют иерархическую структуру, включающую много «субагентов». Интеллектуальные субагенты обрабатывают и выполняют низкоуровневые функции. Интеллектуальные агенты и субагенты составляют полную систему, которая способна выполнять сложные задачи. При этом поведение системы создаёт впечатление разумности.
Существует несколько типов субагентов:
- Временные агенты (для принятия оперативных решений)
- Пространственные клиенты (для взаимодействия с реальным миром)
- Сенсорные агенты (обрабатывают сенсорные сигналы — к примеру агенты, работающие на основе нейросети)
- Обрабатывающие агенты (решают проблемы типа распознавания речи)
- Принимающие решение агенты
- Обучающие агенты (для создания структур и баз данных для остальных интеллектуальных агентов)
- Мировые агенты (объединяют в себе остальные классы агентов для автономного поведения)
Имидж организации как способ воздействия на социальное поведение
... информацию о благотворных социальных последствиях для человека или организации, которые могут возникнуть в результате определенного шаблона социального поведения. Актуальность изучения проблем управления социальным поведением ... работы, при котором управление социальным поведением работников становится одним из основных факторов эффективной работы компании. Чтобы контролировать социальное поведение, ...
3. Интеллектуальные агенты в компьютерной науке
Достаточно ограниченное число агентов, которые могут считаться полуинтеллектуальными (из-за своей простоты, слабой способности к принятию решений, ограниченности взглядов на внешний мир и плохой обучаемости) перечислены в документе [2] .
Согласно ему, существует только 4 типа таких ИА:
- Роботы по закупкам[2] .
- Пользовательские или персональные агенты.
- Управляющие и наблюдающие агенты[2] .
- Добывающие информацию агенты.
3.1. Роботы по закупкам
Amazon.com
3.2. Пользовательские или персональные агенты
Пользовательские агенты — это ИА, которые действуют в ваших интересах, от вашего имени. К этой категории относятся ИА, которые постоянно, или в течение некоторого времени выполняют следующие задания:
- проверяют вашу почту, сортируют их по важности (используя заданные вами критерии), и оповещают вас, когда поступает важное письмо, например, письмо о поступлении в университет;
- играют в компьютерной игре как ваш оппонент или патрулируют области в игре для помощи вам;
- собирают новости (существует несколько версий таких роботов, к примеру CNN);
- ищут информацию по выбранному предмету;
- самостоятельно заполняют web-формы, сохраняя информацию для последующего использования;
- просматривают веб-страницы, ища и подсвечивая ключевую информацию;
- «дискутирует» с вами на различные темы, от ваших страхов до спорта.
3.3. Управляющие и наблюдающие агенты
Управляющие агенты, также известные как «предсказывающие агенты» ведут наблюдение и отправляют отчеты. К примеру, в NASA’s Jet Propulsion Laboratory есть агент, следящий за состоянием инвентаря, планированием, составлением расписания. Такие агенты обычно ведут наблюдение за компьютерными сетями и следят за конфигурацией каждого компьютера, подключенного к сети.
3.4. Добывающие информацию агенты
Такие агенты действуют в хранилище данных, собирая информацию. Хранилище данных объединяет в себе информацию из разных источников. Сбор информации — это процесс поиска данных для последующего использования, например, для увеличения продаж или привлечения покупателей. ‘Классификация’ — один из наиболее часто используемых приемов для сбора информации, который находит и категоризирует образы в информации. Добывающие информацию агенты также могут обнаруживать ключевые изменения тенденций развития и предупредить вас о наличии новой информации.
Общение как обмен информацией
... сторона общения (обмен информацией между людьми); интерактивная сторона (организация взаимодействия между индивидами); перцептивная сторона (процесс восприятия друг друга партнерами по общению и установление взаимопонимания). Таким образом, можно говорить об общении как ...
Литература
[Электронный ресурс]//URL: https://psystars.ru/referat/intellektualnyie-agentyi/
- N. Kasabov, Introduction: Hybrid intelligent adaptive systems. International Journal of Intelligent Systems, Vol.6, (1998) 453—454.
- ↑ 1 2 3 Haag, Stephen. «Management Information Systems for the Information Age», 2006. Pages 224—228
- Y. Shoham, K. Leyton-Brown. Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. – London: Cambridge University Press, 2009
- Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. – М: ФИЗМАТЛИТ, 2003, — 432 с.
- М.Ейген, П. Шустер. Гиперцикл. Принципы организации макро-молекул.// Пер. д.б.н. В.М. Андреева. Ред. член-корр АН СССР М.В. Волькенштейна, проф. Д.С. Чернавский.
Данный реферат составлен на основе .
