Главная arrow Предыстория arrow Модели агентов
Как начинался компьютер
Компьютерная революция
Двоичный код
Разработки военных лет
Интегральные микросхемы
Микрокомпьютер
Персоны
Сеть
Язык компьютера
Развитие ПО
Гибкие системы
Средства разработки
Информатика
Вычислительная наука
Операционные системы
Искусственный интеллект
Предыстория
Поиск
Знания и рассуждения
Логика
Робототехника
 

 
Модели агентов Печать

Наиболее эффективный способ организации работы в условиях частичной наблюдаемости состоит в том, чтобы агент отслеживал ту часть мира, которая воспринимается им в текущий момент. Это означает, что агент должен поддерживать своего рода внутреннее состояние, которое зависит от истории актов восприятия и поэтому отражает по крайней мере некоторые из ненаблюдаемых аспектов текущего состояния.

Для решения задачи торможения поддержка внутреннего состояния не требует слишком больших затрат — для этого достаточно сохранить предыдущий кадр, снятый видеокамерой, чтобы агент мог определить тот момент, когда два красных световых сигнала с обеих сторон задней части идущего впереди автомобиля загораются или гаснут одновременно. Для решения других задач вождения, таких как переход с одной полосы движения на другую, агент должен следить за тем, где находятся другие автомобили, если он не может видеть все эти автомобили одновременно.

Для обеспечения возможности обновления этой внутренней информации о состоянии в течение времени необходимо, чтобы в программе агента были закодированы знания двух видов. Во-первых, нужна определенная информация о том, как мир изменяется независимо от агента, например, о том, что автомобиль, идущий на обгон, обычно становится ближе, чем в какой-то предыдущий момент. Во-вторых, требуется определенная информация о том, как влияют на мир собственные действия агента, например, что при повороте агентом рулевого колеса по часовой стрелке автомобиль поворачивает вправо или что после проезда по автомагистрали в течение пяти минут на север автомобиль находится на пять миль севернее от того места, где он был пять минут назад.

Эти знания о том, «как работает мир» (которые могут быть воплощены в простых логических схемах или в сложных научных теориях) называются моделью мира. Агент, в котором используется такая модель, называется агентом, основанным на модели.


На рисунке приведена структура рефлексного агента, действующего с учетом внутреннего состояния, и показано, как текущее восприятие комбинируется с прежним внутренним состоянием для выработки обновленного описания текущего состояния. Программа такого агента приведена в листинге. В этом листинге интерес представляет функция Update-State, которая отвечает за создание нового описания внутреннего состояния. Эта функция не только интерпретирует результаты нового восприятия в свете существующих знаний о состоянии, но и использует информацию о том, как изменяется мир, для слежения за невидимыми частями мира, поэтому должна учитывать информацию о том, как действия агента влияют на состояние мира.


function Reflex-Agent-With-State(percept) returns действие action
  static: state, описание текущего состояния мира
             rules, множество правил условие-действие
             action, последнее по времени действие;
                        первоначально не определено
  state <— Update-State(state, action, recept)
  rule <— Rule-Match (state, rules)
  action <— Rule-Action[rule]
return action