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人工智能 第九章 Agent

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第九章 Agent (艾真体)

教学内容:介绍Agent的基本概念,使读者对Agent有个初步了解。 教学重点:艾真体及其要素

教学难点:艾真体的BDI(信念、愿望和意图)模型、艾真体的结构分类 教学方法:课堂教学为主,注意结合例子来说明抽象概念。

教学要求:本章为选修内容,要求掌握艾真体及其要素;了解艾真体的结构,一般了解艾真体通信、多艾真体技术等知识。

9.1分布式人工智能

教学内容:本小节介绍分布式人工智能的起源与发展,并介绍分布式人工智能的特点与分类。

教学重点:分布式人工智能的特点 教学难点:分布式人工智能的分类 教学方法:课堂教学

教学要求:掌握分布式人工智能的几个主要特点

9.1.1分布式人工智能的特点

1. 分布性:整个系统的信息,包括数据、知识和控制等,无论在逻辑上或者物理上都是分布的,不存在全局控制和全局数据存储。

2. 连接性:在问题求解过程中,各个子系统和求解机构通过计算机网络相互连接。

3. 协作性:各子系统协调工作。

4. 开放性:通过网络互连和系统的分布,便于扩充系统规模,具有比单个系统广大得多的开发性和灵活性。

5. 容错性:系统具有较多的冗余处理结点、通讯路径和知识,能够使系统在出现故障时,仅仅降低响应速度或求解精度,以保持系统正常工作,提高工作可靠性。

6. 独立性:系统把求解任务归约为几个相对独立的子任务,从而降低了各个处理结点和子系统问题求解的复杂性,也降低了软件设计开发的复杂性。 举例:多领域专家系统可以协作求解单领域或者单个专家系统无法解决的问题,提高求解能力,扩大应用领域。

9.1.2分布式人工智能的分类

1. 分布式问题求解(DPS:Distributed Problem Solving) 2. 多Agent系统(MAS,Multi-agent System)

通过课堂提问引导分析DPS与MAS的异同

共同点:研究如何对资源、知识、控制等进行划分。

不同点:概念模型和成功标准;研究目标;设计方法等方面。

9.2 Agent及其要素

教学内容:本小节介绍分布式Agent的定义以及其要素,分析了艾真体的要素。 教学重点:艾真体的要素、艾真体的特性

教学难点:艾真体的BDI(信念、愿望和意图)模型 教学方法:课堂教学

教学要求:掌握艾真体的要素,并了解艾真体的主要特性

9.2.1 Agent的译法

把agent译为“艾真体”的理由:

1.agent是一种通过传感器感知其环境,并通过执行器作用于该环境的实体。这个实体也可叫做“真体”。

2.“主体”是用得较多的一种译法。译为“主体”不能反映agent的本意。 3.“代理”是另一种译法,也不能表示出agent的原义。

4.agent的读音为“艾金特”或“爱金体”,其相近发音为“艾真体”或“爱真体”。

5.把agent译为艾真体,不仅发音相近,而且含有一定的物理意义,即某种“真体”或事物。 6.历史上,把英文或其它外文名词术语按发音或其近似发音翻译成中文的成功先例很多。

举例说明主体与代理与Agent的内涵

例如:中央十层大厦是这个建筑群的主体。又如,粤海铁路主体工程竣工。在哲学“主体”指有认识和实践能力的人;其对立面是客体,指主体以外的客观事物,是主体认识和实践的对象。

在汉语中,“代理”也有其明确的含义,指暂时代人担任某种负责职务。在法律上,“代理”指受委托代表当事人进行某种活动,如诉讼、签订合同、纳税等。可见,“代理”的含义也不能表示出agent的原义。

9.2.2艾真体的要素

艾真体的行动受其心理状态驱动。人类心理状态的要素有认知(信念、知识、学习等)、情感(愿望、兴趣、爱好等)和意向(意图、目标、规划和承诺等)三种。着重研究信念(belief)、愿望(desire)和意图(intention)的关系及其形式化描述,力图建立艾真体的BDI(信念、愿望和意图)模型,已成为艾真体理论模型研究的主要方向。

作业:画图说明Agent的信念、愿望、意图与行为具有的某种因果关系(图9.2)。

9.2.3艾真体的特性

艾真体与分布式人工智能系统一样具有协作性、适应性等特性。此外,艾真体还具有自主性、交互性以及持续性等重要性质。

(1)行为自主性 艾真体能够控制它的自身行为,其行为是主动的、自发的和有目标和意图的,并能根据目标和环境要求对短期行为做出规划。

(2)作用交互性 也叫反应性,艾真体能够与环境交互作用,能够感知其所处环境,并借助自己的行为结果,对环境做出适当反应。

(3)环境协调性 艾真体存在于一定的环境中,感知环境的状态、事件和特征,并通过其动作和行为影响环境,与环境保持协调。

(4)面向目标性 艾真体不是对环境中的事件做出简单的反应,它能够表现出某种目标指导下的行为,为实现其内在目标而采取主动行为。

(5)存在社会性 艾真体存在于由多个艾真体构成的社会环境中,与其它艾真体交换信息、交互作用和通讯。艾真体的存在及其每一行为都不是孤立的,甚至表现出人类社会的某些特性。

(6)工作协作性 各艾真体合作和协调工作,求解单个艾真体无法处理的问题,提高处理问题的能力。在协作过程中,可以引入各种新的机制和算法。 (7)运行持续性 艾真体的程序在起动后,能够在相当长的一段时间内维持运行状态,不随运算的停止而立即结束运行。

(8)系统适应性 艾真体不仅能够感知环境,对环境做出反应,而且能够把新建立的艾真体集成到系统中而无需对原有的多艾真体系统进行重新设计,因而具有很强的适应性和可扩展性。也可把这一特点称为开放性。

(9)结构分布性 在物理上或逻辑上分布和异构的实体(或真体),如主动数据库、知识库、控制器、决策体、感知器和执行器等,在多艾真体系统中具有分布式结构,便于技术集成、资源共享、性能优化和系统整合。

(10)功能智能性 艾真体强调理性作用,可作为描述机器智能、动物智能和人类智能的统一模型。艾真体的功能具有较高智能,而且这种智能往往是构成社会智能的一部分。

作业:以分布式多移动机器人的控制为例说明艾真体的自主性、自适应性、协作性。

9.3艾真体的结构特点

教学内容:本小节介绍艾真体的结构特点,并介绍艾真体的分类。 教学重点:艾真体的结构特点 教学难点:艾真体的类型 教学方法:课堂教学

教学要求:掌握艾真体的结构特点,了解主要的艾真体类型

9.3.1艾真体的结构特点

体系结构使得传感器的感知对程序可用,运行程序并把该程序的作用选择反馈给执行器。艾真体、体系结构和程序之间具有如下关系:

艾真体 = 体系结构 + 程序

(1)在计算机系统中,艾真体相当于一个独立的功能模块、独立的计算机应用系统,它含有独立的外部设备、输入/输出驱动装备、各种功能操作处理程序、数据结构和相应输出。

(2)艾真体程序的核心部分叫做决策生成器或问题求解器,起到主控作用,它接收全局状态、任务和时序等信息,指挥相应的功能操作程序模块工作,并把内部工作状态和执行的重要结果送至全局数据库。艾真体的全局数据库设有存放艾真体状态、参数和重要结果的数据库,供总体协调使用。

(3)艾真体的运行是一个或多个进程,并接受总体调度。特别是当系统的工作状态随工作环境而经常变化时以及各艾真体的具体任务时常变更时,更需搞好总体协调。

(4)各个艾真体在多个计算机CPU上并行运行,其运行环境由体系结构支持。体系结构还提供共享资源(黑板系统)、艾真体间的通讯工具和艾真体间的总体协调,使各艾真体在统一目标下并行协调地工作。

举例:基于分布式艾真体的未知环境中自主移动的机器人系统的体系结构。

9.3.2艾真体的结构分类

(1) 反应式艾真体:反应式(reflex或reactive)艾真体只简单地对外部刺激产生响应,没有任何内部状态。每个艾真体既是客户,又是服务器,根据程序提出请求或做出回答。

作业:画图说明反应式艾真体的结构(图9.3)。

(2)慎思式艾真体:慎思式(deliberative)艾真体又称为认知式(cognitive)艾真体,是个具有显式符号模型的基于知识的系统。 作业:画图说明慎思式艾真体的结构(图9.4)。

(3)跟踪式艾真体:具有内部状态的反应式艾真体通过找到一条条件与现有环境匹配的规则进行工作,然后执行与规则相关的作用。这种结构叫做跟踪世界艾真体或跟踪式艾真体。

作业:画图说明跟踪式艾真体的结构(图9.5)。

人工智能 第九章 Agent

第九章Agent(艾真体)教学内容:介绍Agent的基本概念,使读者对Agent有个初步了解。教学重点:艾真体及其要素教学难点:艾真体的BDI(信念、愿望和意图)模型、艾真体的结构分类教学方法:课堂教学为主,注意结合例子来说明抽象概念。教学要求:本章为选修内容,要求掌握艾真体及其要素;了解艾真体的结构,一般了解艾真体通信、多艾真体技术等
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