Agent的课件02.pptVIP

第三章 逻辑Agent 逻辑Agent是基于知识的智能体，它采用推理过程来得到关于新世界的表示，并且用这些新表示推到下一步做什么。 逻辑Agent能够将常识和当前的感知结合起来，从而在选择行动之前推导出当前状态的隐藏部分。 逻辑Agent具有很好的灵活性，能够接受以明确描述目标的形式来表示的新任务，通过被告知或者主动学习环境的新知识从而快速获得能力，并可以通过更新相关知识来适应环境的变化。 逻辑Agent 逻辑Agent的核心构件是知识库（KB），它是一个语句的集合，这些语句表示了关于世界的某些断言，它的核心动作是推理——即从已有的语句中推导出新的语句，这也意味着推理过程不能虚构事实。 逻辑Agent——两关键问题 逻辑Agent例子——wumpus 世界 wumpus世界的精确定义 wumpus世界的知识表示和逻辑推理 讨论题 假如由Agent来玩扫雷游戏，讨论扫雷游戏中的环境、执行器、感知器和性能度量； 在此基础上讨论知识表示和推理规则以及运行的大致过程 假如由两个Agent来下五子棋，讨论其环境、执行器、感知器和性能度量 讨论题——瓦片世界 关于“瓦片世界” 的说明 瓦片世界是一个动态环境的例子，从随机产生的世界状态开始，根据用户设定的参数，在离散步中随时改变洞穴的随机出现和消失。用户可以设定瓦片世界的某些参数，包括瓦片、障碍物和洞穴出现的频率。在瓦片世界中，洞穴是随机出现的，它们将按概率生命存在，除非由于Agent的动作使其消失。洞穴相继出现的时间间隔称为洞穴酝酿时间。 演绎推理和实用推理 用基于逻辑的方法构造Agent，做出决策就是演绎过程。（纯逻辑推理或理论推理）直接导致信念。 用于决策的特定的模型称为实用推理，实用推理是直接通过推理得到动作——描述出做什么动作的过程。 人类实用推理可由至少两个不同的行为组成： （1）决定想要达到什么状态；（慎思过程） （2）决定如何实现这些状态。（目的－手段推理） 实用推理中的意图 意图既刻画动作也刻画思维状态，但我们所讲的意图指的是思维状态，特别是指未来的意图，即Agent有意图实现将来的某一状态。意图的特性： 预动性：意图将导致行动。 持续性：坚持意图并努力实现，但当产生意图的原因消失时也应该放弃意图。 一旦采纳了一个意图，这个意图具有的每个事实会约束将来的实用推理。 意图与未来的信念有密切关系。 实用推理中的慎思过程模型 实用推理中的手段－目的推理 手段－目的推理是使用已有的手段（即可以采取的动作）决定如何实现目标（即意图）的过程。 承诺的程度和承诺的重新考虑之间的权衡 过程推理系统（PRS） 推理Agent的优缺点 基于逻辑的方法优美并且（逻辑）语义清晰； 考虑到它理论的复杂性，关于复杂、动态的物理环境的表示和推理问题仍然是没有解决的基本问题 不能满足构造运行在有时间约束环境中Agent的需要。 第四章 反应式Agent和混合式Agent 反应式Agent Brooks与归类式结构 反应式Agent的局限性 混合式Agent 等级结构 InteRRap和Touring例子 归类式结构 归类式结构是一种有争议的也是最著名的反应式Agent结构，是对符号法Agent最直率、最有影响的批评者之一。其三种主要观点为： 智能行为无需明确使用符号AI建议的那类表示方法就能够产生； 智能行为无需使用符号AI建议的那类精确的抽象推理就能够产生； 智能是某种复杂系统自然产生的属性。 归类式结构的特点 Agent做决策，通过一个完成任务的行为集合实现的，每一种行为都被看成一个单独的Action函数，一般是将感知的输入直接映射成动作：情景－动作 很多行为可以同时触发，这些行为可以组织成归类式等级，等级结构中的底层可以抑制高层，层次越低，优先权就越高，其思想是越高的层次表示越抽象的行为。 反应式Agent的局限性 反应式Agent的优点：简单、经济、易计算性、预防失败的健壮性以及精巧性等。但是： 如果Agent没有使用它所处环境的模型，则它在局部环境中一定要有充分的可用的信息来决定一个可以接受的动作； 由于纯反应式Agent按照局部信息（即关于Agent当前状态的信息）做出决策，很难想象这种决策方法能考虑非局部信息，它必然是天生的短视； 从工程上实现反应式Agent以完成特定的任务非常困难； 要构造一个包含很多层的Agent十分困难，不同行为间交互的动态过程变得十分复杂并且难以理解。 混合式Agent 假定要求Agent具有反应行为能力和预动行为能力，要处理这些不同类型的行为，要包括构造不同的子系统，这种思想导致一类结构：各子系统被排列成层次间互相交互的等级结构。一般来讲至少有两层，分别