Introdução aos agentes em inteligência artificial
Hoje, os agentes em inteligência artificial são a nova eletricidade. Está revolucionando a tecnologia. A inteligência artificial está tornando máquinas / computadores inteligentes como seres humanos.
O que é um agente?
Um agente é qualquer coisa que executa ações de acordo com as informações que obtém do ambiente. Um agente humano possui órgãos sensoriais para detectar o ambiente e as partes do corpo a agir, enquanto um agente robô possui sensores para perceber o ambiente.
Como o agente interage com o ambiente?
Os agentes interagem com o ambiente de duas maneiras:
1. Percepção
A percepção é uma interação passiva, em que o agente obtém informações sobre o ambiente sem alterá-lo. Os sensores do robô ajudam a obter informações sobre o ambiente, sem afetar o ambiente. Portanto, obter informações através de sensores é chamado de percepção.
2. Ação
Ação é uma interação ativa em que o ambiente é alterado. Quando o robô move um obstáculo usando o braço, ele é chamado de ação conforme o ambiente muda. O braço do robô é chamado de "efetor" enquanto executa a ação.
Explicação da imagem acima:
- A interação do agente com o meio ambiente é através de sensores e efetores.
- Considere o exemplo de um chatbot que é um assistente virtual. Quando lê e entende o significado das mensagens de um usuário, é chamado de percepção. E quando responde ao usuário após analisar a mensagem do usuário, é chamada de ação.
Como os agentes devem agir em inteligência artificial?
Abaixo estão os pontos que explicam como um agente deve agir:
- Um agente racional faz a coisa certa. A ação correta é aquela que faz com que o agente seja o mais bem-sucedido.
- Um agente onisciente sabe qual o impacto da ação e pode agir de acordo, mas, na realidade, isso não é possível.
- O grau de sucesso definido pela medida de desempenho
- A sequência de percepção, que é toda a sequência de percepções do agente até o momento presente
- O conhecimento do agente sobre o meio ambiente
- Quais ações o agente pode executar
2. Mapeamento de seqüências de percepção para ações
Quando se sabe que a ação do agente depende completamente do histórico perceptivo - a sequência de percepção, o agente pode ser descrito usando um mapeamento. Mapeamento é uma lista que mapeia a sequência de percepção para a ação. Quando especificamos qual ação um agente deve executar correspondente à sequência de percepção especificada, estamos especificando o design para um agente ideal.
3. Autonomia
O comportamento de um agente depende de sua própria experiência e do conhecimento interno do agente, instilado pelo designer do agente. Um sistema é autônomo se executar ações de acordo com sua experiência. Portanto, para a fase inicial, como ela não possui experiência, é bom fornecer conhecimento embutido. O agente aprende então através da evolução. Um agente inteligente verdadeiramente autônomo, se tiver tempo suficiente para se adaptar, poderá operar com sucesso em uma ampla variedade de ambientes.
Tipos de agentes em inteligência artificial
A seguir, estão os 4 tipos de agentes:
1. Agente Reflex
O Agente Reflex funciona de maneira semelhante à ação reflexa do nosso corpo (por exemplo, quando levantamos imediatamente o dedo quando ele toca a ponta da chama). Assim como a pronta resposta do nosso corpo com base na situação atual, o agente também responde com base no ambiente atual, independentemente do estado passado do ambiente. O agente reflexo pode funcionar corretamente apenas se as decisões a serem tomadas se basearem na percepção atual.
2. Agentes que acompanham o mundo
Estes são os agentes com memória. Ele armazena as informações sobre o estado anterior, o estado atual e executa a ação de acordo. Assim como enquanto dirige, se o motorista quiser mudar de faixa, ele olha no espelho para saber a posição atual dos veículos atrás dele. Enquanto olha na frente, ele só consegue ver os veículos na frente e, como ele já tem as informações sobre a posição dos veículos atrás dele (no espelho, há um momento), ele pode mudar a pista com segurança. O estado anterior e o atual são atualizados rapidamente para decidir a ação.
3. Agentes baseados em metas
Em algumas circunstâncias, apenas as informações do estado atual podem não ajudar na tomada da decisão correta. Se a meta for conhecida, o agente levará em consideração as informações da meta, além das informações atuais do estado, para tomar a decisão correta. Por exemplo, se o agente é um carro autônomo e o objetivo é o destino, as informações da rota até o destino ajudam o carro a decidir quando virar à esquerda ou à direita.
'Pesquisa' e 'planejamento' são os dois subcampos da IA que ajudam o agente a atingir seus objetivos. Embora o agente baseado em objetivos possa parecer menos eficiente, ele é flexível. Considerando o mesmo exemplo mencionado acima, se o destino mudar, o agente manipulará suas ações de acordo. Este não será o caso do agente reflexo, pois todas as regras precisam ser reescritas com a mudança de objetivo.
4. Agentes de serviços públicos
Pode haver muitas seqüências possíveis para atingir a meta, mas algumas serão melhores que outras. Considerando o mesmo exemplo mencionado acima, o destino é conhecido, mas há várias rotas. A escolha de uma rota apropriada também é importante para o sucesso geral do agente. Existem muitos fatores para decidir a rota, como a mais curta, a mais confortável etc. O sucesso depende da utilidade do agente com base nas preferências do usuário.
O utilitário é uma função que mapeia um estado para um número real que descreve o grau de felicidade. A função utilitário especifica o trade-off apropriado, caso os objetivos sejam conflitantes.
Conclusão - Agentes em Inteligência Artificial
Um agente é qualquer coisa que executa ações de acordo com as informações que obtém do ambiente. Os agentes interagem com o ambiente de duas maneiras: percepção e ação. Os agentes podem ser racionais ou oniscientes.
A seguir, estão os 4 tipos de agentes:
- Agente reflexo (reativo) - um agente sem
- Agentes que acompanham o mundo
- Agentes baseados em metas
- Agentes utilitários
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