Роман Душкин - Искусственный интеллект

В общем, часто биокомпьютинг можно охарактеризовать как новую парадигму вычислений, которая, в отличие от традиционной вычислительной модели, работает быстро, но при решении сложных задач с комбинаторным взрывом растёт не время вычислений, а необходимый для них объём биокомпьютера.

Вместе с тем в последнее время всё активнее разрабатывается агентный подходк построению искусственного интеллекта. В рамках этого подхода изменена точка зрения на цель построения интеллектуальной системы и считается, что построить нужно систему не с разумным поведением, а с рациональным. С одной стороны, это серьёзно облегчает задачу, поскольку, в отличие от понятий «разум» или «интеллект», понятия «рациональность» и «рациональное поведение» можно строго формализовать (например, рациональное поведение – это выбор и достижение оптимальной цели с минимизацией затраченных на это ресурсов). С другой стороны, для демонстрации рационального поведения агент должен обладать достаточной «разумностью», чтобы определить цель, составить стратегию её достижения и выполнить её.

Каждый агент – это полноценная кибернетическая машина, которая имеет систему управления, непрерывно получающую информацию с сенсорных систем агента и воздействующую на окружающую среду при помощи исполнительных устройств (или актуаторов ). При этом подход не определяет сущность сенсорных систем и актуаторов – их природа может быть произвольной. Поэтому агентный подход одинаково применим как к чисто программным сущностям, работающим в некоторой искусственной среде, так и к программно-аппаратным комплексам, равно как и вообще к биологическим системам.

Общая схема агента и его взаимодействия со средой

Агентный подход интересен тем, что в его рамках можно использовать эволюционные алгоритмы, которые подбирают интеллектуальных агентов, исходя из степени их приспособленности к достижению цели. Во время взаимодействия агентов осуществляется отбор наиболее успешных, которые затем используются для генерации нового поколения агентов, среди которых опять применяются те же самые процедуры оценки и отбора. В итоге наиболее успешное поколение решает задачи и достигает целей наиболее эффективным образом. Это идеальный вариант, который сегодня сложно достижим, но стремиться к нему интересно. Также агентный подход лежит в основе так называемых многоагентных систем, в рамках которых осуществляется общее целеполагание, после чего каждому индивидуальному агенту даётся свобода действий в определённых рамках, где он имеет возможности и альтернативы по разработке и реализации различных стратегий достижения своей частной цели. В процессе этого агенты взаимодействуют друг с другом и со средой, обмениваясь информацией и выполняя запросы других агентов. Кроме того, вполне может быть использована идея так называемого «роевого интеллекта», когда каждая отдельная «особь» (то есть агент) интеллектом не обладает, но в целом «рой» (множество агентов, многоагентная система) обладает определёнными интеллектуальными способностями. Надо отметить, что всё перечисленное является одним из наиболее перспективных направлений исследований по искусственному интеллекту.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.