Лекция: Выводы по 9-ой главе.

Эту главу можно сравнить с головокружительным полетом над обширным ланд­шафтом искусственного интеллекта, которая рассматривается как наука проекти­рования агентов. Ниже кратко приведены основные идеи, которые рассматривались в данной главе.

· Агентом является нечто воспринимающее и действующее в определенной сре­де. Функция агента определяет действие, предпринимаемое агентом в ответ на любую последовательность актов восприятия.

· Показатели производительности оценивают поведение агента в среде. Рацио­нальный агент действует так, чтобы максимизировать ожидаемые значения показателей производительности, с учетом последовательности актов воспри­ятия, полученной агентом к данному моменту.

· Спецификация проблемной среды включает определения показателей произ­водительности, внешней среды, исполнительных механизмов и датчиков. Первым этапом проектирования агента всегда должно быть определение про­блемной среды с наибольшей возможной полнотой.

· Варианты проблемной среды классифицируются по нескольким важным раз­мерностям. Они могут быть полностью или частично наблюдаемыми, детер­минированными или стохастическими, эпизодическими или последователь­ными, статическими или динамическими, дискретными или непрерывными, а также одноагентными или мультиагентными.

· Программа агента реализует функцию агента. Существует целый ряд основных проектов программ агента, соответствующих характеру явно воспринимаемой информации, которая используется в процессе принятия решения. Разные проекты характеризуются различной эффективностью, компактностью и гиб­костью. Выбор наиболее подходящего проекта программы агента зависит от характера среды.

· Простые рефлексные агенты отвечают непосредственно на акты восприятия,

тогда как рефлексные агенты, основанные на модели, поддерживают внутреннее состояние внешнего мира.

Контрольные вопросы и задание.

1. Самостоятельно сформулируйте определения следующих понятий: агент; функция агента; программа агента; рациональность; автономность; рефлекс­ный агент; агент, основанный на модели; агент на основе цели; агент на осно­ве полезности; обучающийся агент.

2. Для измерения того, насколько успешно функционирует агент, используются и показатели производительности, и функция полезности. Объясните, в чем состоит различие между этими двумя критериями.

3. В этом упражнении исследуются различия между функциями агента и про­граммами агента.

а) Может ли существовать больше чем одна программа агента, которая реали­зует данную функцию агента? Приведите пример, подтверждающий поло­жительный ответ, или покажите, почему такая ситуация невозможна.

б) Есть ли такие функции агента, которые не могут быть реализованы ника­кими программами агента?

в) Верно ли, что каждая программа агента реализует точно одну функцию агента, при условии, что архитектура вычислительной машины остается неизменной?

г) Если в архитектуре предусмотрено n битов памяти, то сколько различных возможных программ агента может быть реализовано с ее помощью?

4. Для каждого из следующих агентов разработайте описание PEAS среды задачи:

а) робот-футболист;

б) агент, совершающий покупки книг в lnternet;

в) автономный марсианский вездеход;

г) ассистент математика, занимающийся доказательством теорем.

5. Для каждого из типов агентов, перечисленных в упр. 4, охарактеризуйте сре­ду в соответствии со свойствами агента и выберите подходящий проект агента.

6. Может ли простой рефлексный агент с рандомизированной функцией агента превзойти по своей производительности простого рефлексного агента? Спроектируйте такого агента и измерьте его производительность в нескольких вариантах среды.

7. Можете ли вы спроектировать среду, в которой предложенный вами ран­домизированный агент будет показывать очень низкую производитель­ность? Продемонстрируйте полученные вами результаты.

8. Может ли рефлексный агент с поддержкой состояния превзойти по 'своей производительности простого рефлексного агента? Спроектируйте такого агента и измерьте его производительность в нескольких вариантах среды. Сумеете ли вы спроектировать рационального агента этого типа?

9. Дайте характеристику архитектурам мультиагентных систем.

10. Сформулируйте основные проблемы, возникающие при модели­ровании коллективного поведения интеллектуальных агентов.

11. Охарактеризуйте основные модели координации поведения агентов в мультиагентных системах: теоретико-игровые, модели коллективного поведения автоматов, модели планирования кол­лективного поведения, модели на основе ВDI-архитектур, моде­ли координации поведения на основе конкуренции.

12. Сформулируйте постановки задач координации поведения аген­тов на основе модели аукциона.

13. Проведите сравнительный анализ свойств мобильных и статических агентов.

14. Опишите технологию построения мультиагентных систем. Приведите примеры инструментальных средств, предназначенных для этой цели.

15. Перечислите основные преимущества интеллектуальных поисковых мультиагентных систем перед традиционными средства­ ми поиска информации.

16. Для каких задач актуально применение мультиагентных технологий? Приведите примеры.