Ухаалаг агент

Чөлөөт нэвтэрхий толь — Википедиагаас
Jump to navigation Jump to search

Хиймэл оюуны орчинд ухаалаг агент нь бие даан зорилгоо биелүүлэгч ба үүний тулд орчиноо мэдрэгчүүдийг ашиглах ба бусад хөдөлгөөний механизм бүтэцүүд эсвэл виртуаль үйлдэл үзүүлэгчдийг ашиглан тухайн зорилгийг хэрэгжүүлэгч бүтэц зүйл юм. Ухаалаг агент нь мөн өөрсдийн зорилгодоо хүрэхийн тулд мэдлэгийг сурах ба ашиглаж болно. Энэ нь маш энгийн эсвэл маш нарийн төвөгтэй байж болно. Термостат буюу дулаан хэмжигч рефлексийн хэрэгслийг ухаалаг агентийн жишээ гэж үздэг.

Энгийн рефлексийн агент

Ухаалаг агентуудыг ихэнхдээ схемийн дагуу компьютерийн програмтай төстэй хийсвэр функциональ систем гэж тодорхойлдог. Ийм учраас ухаалаг агентуудыг заримдаа түүний бодит ертөнцийн тусгал болох компьютерийн систем, биологийн систем эсвэл хүмүүсийн байгууллагаас ялгахын тулд хийсвэр ухаалаг агент ( AIA - abstract intelligent agents) гэж нэрлэдэг. Ухаалаг агентуудын зарим тодорхойлолтууд нь өөрсдийн бие даасан байдлыг онцлон тэмдэглэдэг тул бие даасан ухаалаг агент гэдэг нэр томъёог илүүд үздэг.

Хиймэл оюун ухааны ухаалаг агентууд эдийн засгийн агентуудтай нягт холбоотой бөгөөд ухаалаг агент парадигмын хувилбаруудыг танин мэдэхүйн шинжлэх ухаан, ёс зүй, практик шалтгааны философи, мөн олон салбар хоорондын нийгэм-танин мэдэхүйн загварчлал, компьютерийн нийгмийн симуляциудад судалж үздэг.

Ухаалаг агентууд нь програм хангамжийн агентуудтай нягт холбоотой байдаг (хэрэглэгчдийн өмнөөс даалгаврыг гүйцэтгэдэг бие даасан компьютерийн програм). Компьютерийн шинжлэх ухаанд ухаалаг агент гэдэг нэр томъёог Расселл, Норвигийн тодорхойлолтоор оновчтой агент биш байсан ч гэсэн зарим оюун ухаантай програм хангамжийн агентийг ашиглахад ашиглаж болно. Жишээлбэл, операторын тусламж эсвэл өгөгдөл олж авахад ашигладаг бие даасан програмуудыг (заримдаа бот гэж нэрлэдэг) "ухаалаг агентууд" гэж нэрлэдэг.

Бусад тодорхойлолтууд[засварлах | edit source]

Ухаалаг агентуудыг олон янзаар тодорхойлсон байдаг. Никола Касабовын хэлснээр IA систем нь дараах шинж чанаруудыг агуулсан байх ёстой.

  • Асуудлыг шийдвэрлэх шинэ журмыг үе шаттайгаар байрлуулна
  • Онлайн болон бодит цаг хугацаанд нь дасан зохицох
  • Зан төлөв, алдаа, амжилтын талаар өөрсдийгөө дүн шинжилгээ хийх чадвартай.
  • Хүрээлэн буй орчинтой харилцах замаар суралцах, сайжруулах ( өөрчлөлт )
  • Их хэмжээний мэдээлэлээс хурдан сур
  • Санах ойд суурилсан үлгэр жишээ хадгалах, хадгалах чадвартай байх
  • Богино болон урт хугацааны санах ой, нас, мартах гэх мэтийг илэрхийлэх параметрүүдтэй байх.

Агентуудын бүтэц[засварлах | edit source]

Энгийн агент програмийг математикийн хүрээнд функц F ( "функцэн агент" гэж нэрлэдэг) гэж тодорхойлж болох ба бүх боломжит үйлдэл дарааллыг дэлгэн зураглаж агент нь цаашлан хөдөлж элементийг тэжээж дэмжиж цаашлан цаад эцсийн үйлдлүүдэд нөлөөлнө:

Функцэн Агент гэх хийсвэр зүйл нь а.бие даасан сонголтуудын тооцоолол, б.логик дүрмүүдийг танах, в.бүрхэг логик (fuzzy logic) зэргийг багтааж болно. [1]

Харин програмын агент нь үйлдэлд хүргэх бүх боломжит мэдрэхүйг дэлгэж зурагладаг.

Энд мэдрэхүй гэдэг нэр томъёог дурын тухайн агшины агентын мэдрэхүйн орц гэсэн утгаар авч үзэв. Доорх зурган дээр агент гэдэг нь мэдрэгчээр дамжуулан хүрээлэн буй орчныг нь мэдэрч, орчуулагчаар дамжуулан хүрээлэн буй орчныг нь харж чаддаг зүйл юм.

Архитектур[засварлах | edit source]

Вейсс (2013) нь дөрвөн төрлийн агентийг тодорхойлжээ :

  • Логик дээр суурилсан агентууд - ямар үйлдэл хийх шийдвэрийг логик таналт хийх замаар гаргах;
  • Реактив бодисууд - шийдвэр гаргахдаа тухайн нөхцөл байдлаас үйлдлийн хооронд шууд газрын зураглалын хэлбэрээр хэрэгждэг;
  • Итгэх-хүсэл эрмэлзэх агентууд - шийдвэр гаргахдаа тухайн төлөөлөгчдийн итгэл үнэмшил, хүсэл, санааг илэрхийлдэг өгөгдлийн бүтцийг өөрчлөхөөс хамаардаг; мөн эцэст нь,
  • Давхарласан архитектурууд - янз бүрийн хийсвэрлэлийн түвшинд хүрээлэн буй орчны талаар бага эсвэл бага хэмжээгээр тодорхой тайлбарласан янз бүрийн програмын давхаргаар шийдвэр гаргахдаа.

Ерөнхийдөө биеийг мэдрэгч ба идэвхжүүлэгч болгон хуваах замаар агентийг бий болгож болох бөгөөд ингэснээр хянагчийн хувьд оролт болгож дэлхийн үйл ажиллагааг тодорхойлдог ойлголтын системийг ажиллуулдаг. Гэсэн хэдий ч доод түвшний даалгаврууд болон төвөгтэй, өндөр түвшний зорилтуудын талаар удаан бодоход шаардлагатай яаралтай хариу үйлдлийг тэнцвэржүүлэхийн тулд хянагчийн давхаргын шатлал ихэвчлэн шаардлагатай байдаг. [2]

Тэмдэглэл[засварлах | edit source]

Ашигласан материал[засварлах | edit source]

Гадаад холбоосууд[засварлах | edit source]