智能體

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智能體同環境互動嘅抽象化圖解

智能體粵拼zi3 nang4 tai2英文intelligent agent)係人工智能同相關領域上嘅一個重要概念。喺最廣義上,一個智能體可以想像成一嚿具有以下部份嘅物體[1][2][3]

  • 感知外界嘅能力,可以睇吓感應器(sensor),例:耳仔等嘅感官
  • 某啲按「if... then...」式條件做決策嘅法則,可以睇吓條件陳述式(conditional statement),例:「如果睇到有嘢食,就行埋去」;
  • 感知到嘅外界狀態同智能體嘅內部運作法則(睇埋知識表示)會主宰個智能體會採取乜嘢行動(action),而
  • 執行器(actuator)會負責實際採取行動,例:肌肉會做出適當嘅動作,等隻動物行埋嘢食嗰度;
  • 行動會改變環境(environment)嘅狀態,而環境上嘅改變會由感應器感知到。

如是者,智能體就會一路同環境互動,一路嘗試達到自己嘅目的人類、人類以外嘅動物同埋先進嘅人工智能程式都能夠符合上述嘅條件,不過唔同智能體喺複雜度上可以有好大差異,而一個智能體嘅複雜度同佢嘅智能(intelligence)高低息息相關。

智能體同環境之間互動形成嘅系統可以畫成附圖噉嘅抽象圖解:幅圖入面嘅每件物件可以用數值表示。例如環境狀態可以想像成一個有若干維度向量(vector),例:[2.5, 3.9, 1.0,...],個向量當中每一個數值表示某個描述世界狀態嘅數值,例如個環境係一間房,第一個數字表示間房嘅平均溫度、第二個數字表示間房嘅亮度... 等等;於是部電腦就可以透過處理 [1.2, 4.3, 6.4,...][1.1, 4.3, 6.4,...] 等嘅陣列知道環境嘅狀態同埋由環境狀態當中計出要採取嘅行動[1]

一個智能體會有某啲目的(goal):一個智能體嘅目的可以想像成一個「個智能體想達到嘅狀態」,可以表達成一個特定嘅環境狀態,而「現時狀態同目的之間嘅距離」可以諗做代表現時狀態以及目的狀態嗰兩個向量之間嘅歐幾里得距離;另一方面,目的又可以用函數嚟表達,即係用數字話俾個智能體知佢幾時做啱幾時做錯[註 1],簡單嘅例子有「if 自己贏咗場象棋,then 輸出係 1(達到目的),else 輸出就係 0(達唔到目的)」[1]

認知[編輯]

又可以話係有以下啲定屬(attributes):自主性(autonomy)、感知、學習、預知、行動、適應力(adaptation)。[3]:8有啲人認爲含有以上啲範疇之外,認知仲應該包括埋其他要素:譬如有能力去講明做緊嘅行動與及講明行動嘅邏由,又或包埋自省(self-reflection)能力嚟自檢睇同埋惗度個意識。[3]:12 啲有或者着認爲有某種層面嘅認知力嘅,無論係人、其他動物抑係機械,都着喊做係智能體

人工智能對自然智能[編輯]

認知係一種過程,自主系統攞嚟感知得到佢個環境,從經驗學習得到嘢,預料得到啲事件嘅結果,做行動去追索目標,同埋適應啲變化緊嘅週遭情形嘅。

——大衛·維農(2014)[3]:8

神經科學同埋心理學提供有啲概念同埋構想對於生物形式(biological)嘅認知系統同時,作爲現代社會可以計係最先進嘅工具嘅電腦同埋啲軟件亦都畀有可能嘅途徑通向某種人工認知系統,之偏向於計算形式(computational)嘅。但好多時,啲人係考慮緊點樣彌合嗰兩種途徑[3]:3-4人工智能(AI)呢個領域嘅研究就嘗試瞭解點樣用電腦呢啲曉處理資訊嘅人造系統嚟到模擬人類嘅認知功能,其中會用到一啲抽象化數學模型[4][5]。對於生物腦嘅描摹會涉及嘸同層次嘅抽象化:高度嘅抽象化志在模擬個腦宏觀下嘸同腦區各自啲認知功能(好似視覺皮層專攻視覺);低抽象化針定微觀下譬如某一摣神經元之間嘅信號處理同埋傳遞。結合埋以上兩隻維度可以畫出一幅圖畀人工認知系統啲實現途徑[3]:3-4

認知

系統

來源靈感
計算 生物

模塊化分解個心智嘅假設模型 基於腦宏觀組織嘅建模
統計式學習特定領域啲規則 人工神經網絡

動機[編輯]

生物個腦、身體查實係佮埋喺特定環境演化出來嘅,而個認知系統着演化出嘅嗰種動機(purpose)都可以講係爲唨處理佢所處環境嘅嘸確定性與及未知性。[3]:5類似噉,(人工)認知理應都應該幫個系統喺超出寫定程序嘅環境下,做到應對得到啲嘸確定性同埋四周圍環境嘅變化,同埋保持系統應有狀態、保持固定目標意圖嘅同時照舊承受得到一定外部干涉甚至破壞(頑健性);同時,認知本身都係戥智能體交互(透過斷估同埋留意返對方啲意圖)與及系統個自主性嘅前提(社會認知)。透過呢種認知系統,啲機械智能體理應唔單止似一般機械人噉處理啲擁有良好定義(well-defined)嘅任務場景處理得熟手,仲可以應對日常生活裏頭啲好常見嘅任務,啲冇噉好定義到嘅(ill-defined)[3]:2

註釋[編輯]

  1. 睇埋強化懲罰

參考文獻[編輯]

  • Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.). Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall. Chapter 2. ISBN 0-13-790395-2.

睇埋[編輯]

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  1. 1.0 1.1 1.2 Definition of AI as the study of intelligent agents:
    • Poole, Mackworth & Goebel 1998, p. 1, which provides the version that is used in this article. Note that they use the term "computational intelligence" as a synonym for artificial intelligence.
    • Russell & Norvig (2003). (who prefer the term "rational agent") and write "The whole-agent view is now widely accepted in the field" (Russell & Norvig 2003, p. 55).
    • Nilsson 1998.
    • Legg & Hutter 2007.
  2. Russell & Norvig 2009, Ch. 2.
  3. 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 Vernon, David (2014). Artificial Cognitive Systems: A Primer. MIT Press. ISBN 978-0-262-02838-7.
  4. Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: a modern approach. Malaysia; Pearson Education Limited.
  5. Blomberg, O. (2011). "Concepts of cognition for cognitive engineering". International Journal of Aviation Psychology. 21 (1): 85–104.