Intelligent Agents AGENT THÔNG MINH
0

Agent thông minh là gì?

Agent thông minh có thể là bất kỳ thực thể hoặc đối tượng nào như con người, phần mềm, máy móc. Các Agent này có khả năng đưa ra quyết định dựa trên các đầu vào mà nó nhận được từ môi trường bằng cách sử dụng các cảm biến của nó và tác động lên môi trường bằng cách sử dụng bộ truyền động.

Agent AI-Enabled thu thập thông tin đầu vào từ môi trường bằng cách sử dụng các cảm biến như máy ảnh, micrô hoặc các thiết bị cảm biến khác. Các Agent thực hiện một số tính toán thời gian thực trên đầu vào và cung cấp đầu ra bằng cách sử dụng các bộ truyền động như màn hình hoặc loa. Những nhân viên này có các khả năng như giải quyết vấn đề theo thời gian thực, phân tích tỷ lệ lỗi hoặc thành công và truy xuất thông tin.

Ba hình thức của Agent thông minh

Intelligent Agent có thể ở bất kỳ dạng nào trong ba dạng, chẳng hạn như: –

  1. Agent con người
  2. Agent người máy
  3. Agent phần mềm

Ba hình thức này được mô tả dưới đây:

Human Agent: Agent con người sử dụng Mắt, Mũi, Lưỡi và các cơ quan cảm giác khác làm cảm biến để cảm nhận thông tin từ môi trường và sử dụng chân tay và đường thanh âm làm cơ quan truyền động để thực hiện một hành động dựa trên thông tin

Robotic Agent: Robotics Agent sử dụng máy ảnh và radar hồng ngoại làm cảm biến để ghi lại thông tin từ Môi trường và nó sử dụng động cơ phản xạ làm bộ truyền động để đưa đầu ra trở lại môi trường.

Software Agent: Tác nhân phần mềm sử dụng các thao tác trên bàn phím, lệnh âm thanh làm cảm biến đầu vào và màn hình hiển thị làm thiết bị truyền động.

Ví dụ – Các trợ lý thông minh dựa trên AI như Siri, Alexa. Họ sử dụng cảm biến giọng nói để nhận yêu cầu từ người dùng và tìm kiếm thông tin liên quan trong các nguồn thứ cấp mà không cần sự can thiệp của con người và các thiết bị truyền động như mô-đun giọng nói hoặc văn bản của nó chuyển tiếp thông tin đến môi trường.

Đại lý phần mềm

Các loại và Quy tắc của Agent Thông minh

Các Agents này được phân thành năm loại dựa trên phạm vi năng lực và mức độ thông minh của họ

Các loại tác nhân thông minh

1. Agent phản xạ đơn giản (Simple Reflex Agents)

Chúng là dạng cơ bản của các Agent và chỉ hoạt động ở trạng thái hiện tại. Chúng có khả năng thông minh rất thấp vì chúng không có khả năng lưu trữ trạng thái trong quá khứ. Các loại Agent này phản ứng với các sự kiện dựa trên các quy tắc được xác định trước được lập trình trước. Chúng chỉ hoạt động tốt khi môi trường hoàn toàn có thể quan sát được. Những Agent này chỉ hữu ích trong một số trường hợp hạn chế, chẳng hạn như máy điều nhiệt thông minh. Agent phản xạ đơn giản giữ một bảng tĩnh từ nơi họ tìm nạp tất cả các quy tắc được xác định trước để thực hiện một hành động.

2. Agent dựa trên mô hình (Model-Based Agents)

Đây là phiên bản nâng cao của Agent Phản xạ đơn giản. Giống như Agent phản xạ đơn giản, nó cũng có thể phản hồi các sự kiện dựa trên các điều kiện được xác định trước, trên hết nó còn có khả năng lưu trữ trạng thái bên trong (thông tin quá khứ) dựa trên các sự kiện trước đó. Agent dựa trên mô hình cập nhật trạng thái nội bộ ở mỗi bước. Các trạng thái bên trong này hỗ trợ các tác nhân xử lý môi trường có thể quan sát được một phần. Để thực hiện bất kỳ hành động nào, nó dựa vào cả trạng thái bên trong và cảm nhận hiện tại. Tuy nhiên, gần như không thể tìm thấy trạng thái chính xác khi xử lý một phần môi trường có thể quan sát được.

3. Agent dựa trên mục tiêu (Goal-Based Agents)

Hành động mà những tác nhân này thực hiện phụ thuộc vào khoảng cách với mục tiêu của họ (Tình huống mong muốn). Các hành động nhằm mục đích giảm khoảng cách giữa trạng thái hiện tại và trạng thái mong muốn. Để đạt được mục tiêu, nó sử dụng thuật toán tìm kiếm và lập kế hoạch. Một hạn chế của Agent dựa trên mục tiêu là họ không phải lúc nào cũng chọn con đường tối ưu hóa nhất để đạt được mục tiêu cuối cùng. Sự thiếu hụt này có thể được khắc phục bằng cách sử dụng Agent tiện ích được mô tả bên dưới.

4. Agent tiện ích (Utility Agents)

Hành động được thực hiện bởi các Agent này phụ thuộc vào mục tiêu cuối cùng nên chúng được gọi là Agent tiện ích. Agent Tiện ích được sử dụng khi có nhiều giải pháp cho một vấn đề và phải chọn giải pháp thay thế tốt nhất có thể. Giải pháp thay thế được chọn dựa trên tiện ích của từng tiểu bang. Họ thực hiện phân tích chi phí – lợi ích của từng giải pháp và chọn giải pháp có thể đạt được mục tiêu với chi phí tối thiểu.

5. Agent học tập (Learning Agents)

Agent Học tập có khả năng học tập để họ có thể học hỏi từ những kinh nghiệm trong quá khứ của họ. Những loại Agent này có thể bắt đầu từ đầu và theo thời gian có thể thu được kiến ​​thức đáng kể từ môi trường của chúng. Các Agent học tập có bốn thành phần chính cho phép nó học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ.

  • Phê bình : Người chỉ trích đánh giá mức độ hiệu quả của Agent so với tiêu chuẩn hiệu suất đã đặt.
  • Yếu tố học tập: Nó lấy ý kiến ​​từ Người chỉ trích và giúp Người đại diện cải thiện hiệu suất bằng cách học hỏi từ môi trường.
  • Yếu tố Hiệu suất: Thành phần này quyết định hành động cần thực hiện để cải thiện hiệu suất.
  • Trình tạo sự cố: Trình tạo sự cố lấy đầu vào từ thành phần khác và đề xuất các hành động sẽ mang lại trải nghiệm tốt hơn.

Quy tắc

Có một số quy tắc mà các đại lý phải tuân theo để được gọi là Agent thông minh.

Quy tắc 1 : Agent phải có khả năng tiếp nhận thông tin từ môi trường bằng các cảm biến của nó

Quy tắc 2 : Các đầu vào hoặc quan sát được thu thập từ môi trường nên được sử dụng để đưa ra quyết định

Quy tắc 3: Quyết định được đưa ra từ quan sát sẽ dẫn đến một số hành động hữu hình

Quy tắc 4: Hành động được thực hiện phải là một hành động hợp lý

Cấu trúc của Agent thông minh

Cấu trúc Agent Thông minh là sự kết hợp của Chức năng Tác nhân, Kiến trúc và Chương trình Agent.

Agent = Architecture + Agent Program

Ba thực thể được mô tả dưới đây

1. Kiến trúc: Kiến trúc là bộ máy mà Agent thực hiện hành động của nó. Về cơ bản, nó là một thiết bị có bộ truyền động và cảm biến nhúng. Ví dụ: Xe ô tô tự lái có gắn các cảm biến chuyển động và GPS khác nhau và thiết bị truyền động dựa trên các yếu tố đầu vào hỗ trợ trong quá trình lái xe thực tế.

2. Chức năng Agent: Chức năng Agent giúp ánh xạ tất cả thông tin mà nó thu thập được từ môi trường thành hành động

3. Chương trình Agent: Việc thực hiện Chức năng Agent được thực hiện bởi Chương trình Agent. Việc thực thi xảy ra trên Kiến trúc tác nhân và tạo ra chức năng mong muốn.

Phần kết luận

Mục tiêu cuối cùng của bất kỳ Agent nào là thực hiện các nhiệm vụ mà nếu không thì con người phải thực hiện. Các Agent hoạt động giống như một trợ lý thông minh có thể cho phép tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, trợ giúp trong việc tóm tắt dữ liệu, học hỏi từ môi trường và đưa ra các đề xuất cho quá trình hành động phù hợp sẽ giúp đạt được trạng thái mục tiêu. Các Agent thông minh đang được sử dụng rộng rãi ngày nay và việc sử dụng nó sẽ chỉ mở rộng trong tương lai.

Nguồn: www.vnecotec.com

Công ty khởi nghiệp chế tạo robot thực phẩm Karakuri ra mắt căn tin tự động nhận được khoản đầu tư 8,4 triệu đô la do Firstminute dẫn đầu

Previous article

Startup cho thuê không gian lưu trữ đầu tiên tại TP. HCM của cặp founder ngoại quốc: Tăng trưởng 20%/tháng, có 3 cơ sở chỉ sau hơn 1 năm khởi nghiệp

Next article

You may also like

More in IOT Tutorial

Comments

Leave a reply

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *