人工智能中的问题解决智能体

引言

在人工智能中，问题可以以一种相当复杂的方式解决，并且可能需要使用多种数据结构和方法。随着机器在解决问题方面提供帮助，关键方面之一是例如问题解决代理。在本文中，我们将讨论问题解决代理在 AI 系统中代表什么及其工作原理，以及一些说明该技术能力的激动人心的用例。

什么是问题解决代理？

在人工智能中，问题解决意味着识别如何解决问题。问题多种多样，可以区分出许多不同类型的问题，每种问题都有特定的解决方式。通常提供给游戏获胜者的挑战类型是导航谜题或迷宫。

求解方程组、预测结果和识别模式是其他几类挑战。在解决问题方面，根据遇到的问题类型，可以使用许多方法和资源。

在人工智能中，问题解决有三个主要过程：

理解问题

这是定义问题细节并确定应采取哪些步骤来处理问题的阶段。

生成可能的解决方案

在此阶段，您将根据问题的细节和计算机的工作方式，尽可能多地产生想法。

选择一个解决方案

在此阶段，必须根据对问题及其解决方法所获得的知识，确定已见解决方案中哪一个最适合应用。

AI 中问题解决代理的类型

人工智能中的问题解决代理有多种分类方法。每种类型的功能都不同。以下列出了一些 AI 问题解决代理的类型：

简单反射型智能体

简单反射代理是所有反射类型代理中最基础的。它们所做的只是对它们认为是当前环境的反应。它们不知道时间，或者更确切地说，它们不关注过去或未来。

例如，房间恒温器就是简单反射代理的一个例子。它只考虑房间内的当前温度，并决定是否打开加热器。

它们是如何工作的？

反射代理是 AI 代理的第一个也是最基本的形式。它们根据当前数据做出判断，而不考虑过去或未来（仅限数据）。它们遵循定义在每种情况下的正确行为的条件-动作协议。

用例

这些代理非常适合不需要太多思考的情况，在这些情况下，您需要在易于预测的环境中立即采取行动。它们仅适用于极其专业的任务，因为它们不学习推理，甚至不考虑其影响。反射代理的一个非常简单的例子是恒温器，如果室外温度较低，它会启动加热系统。

基于模型的代理

基于模型的代理要先进得多。它们构建了对其环境的工作模型。它们可以通过此模型观察世界如何展开。

有了这个模型，它们就可以为未来其他事件的发生做好准备。基于模型的代理应用的一些示例包括自动驾驶汽车对交通模式的预测等。

它们是如何工作的？

基于模型的反射代理在代理内部维护一个世界模型，该模型用于表示世界。它们使用此内部模型跟踪地球的状态及其历史。它们可以在做决定时纳入历史信息；但是，它们基于条件-动作规则进行操作。

用例

基于模型的代理比基本的反射代理更通用，并且可以应对一些不可预测的环境。基于模型的反射代理的一个特定例子是吸尘机器人，它利用可用传感器在房间内移动，并组织通往已清洁区域的路径。

基于目标的智能体

基于目标的代理是最复杂的代理类型。它使它们能够设定目标，甚至规划实现这些目标的策略。

这些代理在实现其目标和宗旨的过程中大部分时间都在学习。响应式基于目标的代理是我们可以在许多活动中获得帮助的代理，例如，像 Alexa 和 Siri 这样的语音设备。

就解决特定问题的特性而言，每种类型都是可取的。在特定情况下，反射代理可能足够了，但在解决复杂问题时；则需要基于模型或基于目标的代理。

它们是如何工作的？

目标导向代理是指具有一个或多个目标并寻求实现它们的目标。它们仍然有一个目标以及实现该目标的计划。它们通过将当前状况与目标进行比较来评估和选择有助于实现其目标的代理。它们相当灵活，这意味着它们可以轻松地“重塑”自身以实现特定目标，并且它们具有高度的方向性。

用例

基于目标的代理首先适用于复杂且不断变化的情况，因为在这些情况下，需要随着时间的推移进行改变以实现长期目标。它们是无主人的送货无人机，它们使用计划路线来运送货物，以免在实现其目标时被交通或恶劣天气困住。

基于效用的智能体

它们是如何工作的？

基于效用的代理根据一个评估来评估任务，该评估倾向于将不同的可能结果与效用函数内的目标进行比较。有时，它们可能被迫放弃一些目标来实现预期值的最大化。

用例

当存在多个目标且决策不能厚此薄彼时，基于效用的代理是可取的解决方案。例如，基于效用模型中代理的角色可能是一个人工智能财务顾问，它选择一个投资组合，该投资组合同时考虑回报、风险和流动性。

示例说明 AI 中这些类型问题解决代理之间的差异

示例

现在考虑您居住在一个由人工智能伙伴调节温度的智能家居中的情况。

简单反射代理所做的决定包括：如果当前温度低于设定的阈值，则打开加热器，而不考虑之前的温度，甚至天气预报。

因此，例如，基于模型的反射代理可以考虑历史温度记录并更好地了解温度，然后开始加热或冷却。

基于目标的代理将遵守并为此构建手段的示例目标是——“将家居温度维持在舒适的水平”。为此，它可能会在一天中改变温度以满足此要求。

基于效用的代理除了温度之外，可能还会在其决策标准中包含能源成本和用户偏好等因素。它可能会尝试降低使用的能源成本，同时致力于为用户提供最佳的舒适度。

这些实际案例表明，环境的复杂性以及代理根据目标和效用函数规划、适应和优化行动的能力如何影响代理架构的选择。

AI 中的问题解决代理

AI 问题解决代理是为解决复杂问题并根据学习环境中的信息做出决策而创建的实体。这些代理在特定环境中运行，并可以利用某些形式的问题解决方法来完成特定任务或目标。以下是问题解决代理的一些基本特征：

目标导向

问题解决代理被认为有一个独特的目标。在给定的环境中，个人或一群人希望实现一个目的或目标。这些目标定义了代理必须关注的挑战。

看法

传感器或数据源是代理观察其环境的方式。它们收集有关环境的信息，包括收集信息时的时间、可用资源以及与要解决的问题相关的条件。

表示

人物是他们试图解决的问题和主题领域的代理。这种描述可能包含限制、目标、规则和事实。

搜索和规划

在问题解决代理中，通常采用规划策略和搜索算法来分析和评估为实现目标可以采取的其他潜在行动方案。在寻找答案时，它们会尝试多种可能的环境和行为。

推理和决策

在代理选择下一个行动方案、采取何种策略之前，它们会应用理性。这些决策是基于可用信息、代理经验和它旨在实现的目标做出的。

操作

代理通过在环境中行动来改变环境的状态。这些是为更接近目标或解决问题而做出的深思熟虑的选择。

学习

特定的问题解决代理可以学习，这使得它们能够随着时间的推移修改和改进其解决问题的方法。这可能包括从过去的经历或环境输入中获取知识。

反馈和评估

环境为代理提供反馈，它们可以利用这些反馈来评估其问题解决尝试的进展情况。借助此输入，它们可以改进策略或适应不断变化的环境。

优化

问题解决代理可能寻求实现的最终目标可以定义为最优解决方案，例如最短路径、最佳策略或正确决策。对于此类答案，会使用优化工具。优化技术在此过程中得到应用。

问题域

神经网络、机器人学、无人驾驶汽车、推荐系统、自然语言处理等领域都受益于使用问题解决代理。代理需要克服的实际挑战和特性是问题域的特性。

以下是一些问题解决器的实例：

下棋代理：这些代理通过使用搜索算法和启发式方法来确定棋局中的整个移动。

寻路代理：在物流、游戏环境和交通运输中，通过代理以最有效路径运行角色。

规划代理：在项目管理或制造业等行业中，设计计划或方案来完成困难工作的代理。

专家系统：在技术支持或疾病诊断等工作中，通过应用主题知识来提供决策和解决方案的专家。

强化学习代理：个体或实体不断做出决策，以实现最高总积分并改进与环境的交易顺序。这些通常用于视频游戏以及自动驾驶机器人。

AI 中的概念之一是问题解决代理的开发。这些代理用于许多应用，其中 AI 系统中的智能代理帮助人们在复杂环境中做出决策并解决错综复杂的问题。

AI 中问题解决代理的组成部分

问题解决代理由许多协同工作的重要部分组成。让我们来分析一下：

传感器

与代理的眼睛和耳朵类似的是传感器。它们从代理的环境中收集数据。例如，机器人上的运动传感器和摄像头充当传感器。

知识库

代理熟悉的所有知识、规则和事实都存储在知识库中。这就像代理的脑子里有大量的知识。借助这些信息，代理可以更好地理解其环境并做出决策。

推理引擎

代理的推理部分称为推理引擎。它使用知识库处理来自传感器的信息。然后，推理引擎会根据情况确定应该做什么。

执行器

最后，执行器类似于代理的手臂和腿。它们执行由推理引擎做出的决策。机器人的执行器将是其轮子和机械臂。

所有这些元素协同工作。传感器收集数据，推理引擎制定计划，知识库提供背景信息，执行器在实际世界中执行计划。

AI 中问题解决代理的现实世界应用

问题解决代理不仅仅是理论概念。如今，它们已被广泛应用于各种实际应用中。让我们看几个例子：

游戏代理

问题解决代理经常用于视频游戏应用。它们能够评估游戏在任何给定时间的状况，规划潜在策略，并执行最佳玩法。因此，它们可以在围棋或国际象棋等具有挑战性的游戏中击败人类玩家。

机器人技术

仓库和工厂中的机器人非常依赖能够解决问题的人员。通过传感器，这些人员感知机器人周围的环境。然后，机器人被编程为遵循高效的路线，并相应地协调其运动和活动。

虚拟助手

基于目标的代理用于解决智能家居设备（如 Google Home 和 Alexa）中的问题。当您向它们寻求帮助时，它们可以理解您的请求，在其知识库中搜索相关信息，并为您提供有用的答案。

推荐系统

在线企业使用问题解决代理的商品推荐功能，以推荐您可能喜欢的商品。在向您推荐商品时，这些代理会考虑您的喜好和过去的购买记录。

调度和规划

使用问题解决策略，通过调度软件高效地安排您的一天。代理会考虑您的优先事项、约会和出行时间来优化您一天的计划。

无人驾驶汽车是最复杂的使用案例之一。它们的自主问题解决代理密切关注周围环境，预测物体和其他车辆的行为，并在没有人为干预的情况下安全地导航道路。

结论

总之，人工智能的核心由问题解决机器组成，这些机器模仿人类的决策和思维。这些智能代理已经以多种方式改变着我们的环境，包括游戏、机器人、虚拟助手和自动驾驶汽车。随着学术界不断突破界限，未来的问题解决机器人将变得更加复杂和普遍。