Agents intelligents
Les agents intelligents peuvent être n'importe quelle entité ou objet comme les êtres humains, les logiciels, les machines. Ces agents sont capables de prendre des décisions en fonction des entrées qu'il reçoit de l'environnement à l'aide de ses capteurs et agit sur l'environnement à l'aide d'actionneurs. Les agents compatibles avec l'IA collectent les entrées de l'environnement en utilisant des capteurs tels que des caméras, un microphone ou d'autres appareils de détection. Les agents effectuent des calculs en temps réel sur l'entrée et fournissent la sortie à l'aide d'actionneurs tels qu'un écran ou un haut-parleur. Ces agents ont des capacités telles que la résolution de problèmes en temps réel, l'analyse du taux d'erreur ou de réussite et la recherche d'informations.
Trois formes d'agent intelligent
Intelligent Agent peut se présenter sous l'une des trois formes suivantes: -
- Agent humain
- Agent robotique
- Agent logiciel
Ces trois formes sont décrites ci-dessous:
Agent humain: un agent humain utilise les yeux, le nez, la langue et d'autres organes sensoriels comme capteurs pour percevoir les informations de l'environnement et utilise les membres et les voies vocales comme actionneurs pour effectuer une action basée sur les informations
Agent robotique : l'agent robotique utilise des caméras et des radars infrarouges comme capteurs pour enregistrer les informations de l'environnement et il utilise des moteurs réflexes comme actionneurs pour restituer la sortie à l'environnement.
Agent logiciel: l'agent logiciel utilise les touches du clavier, les commandes audio comme capteurs d'entrée et l'écran d'affichage comme actionneurs.
Par exemple - des assistants intelligents basés sur l'IA comme Siri, Alexa. Ils utilisent des capteurs vocaux pour recevoir une demande de l'utilisateur et rechercher les informations pertinentes dans des sources secondaires sans intervention humaine et des actionneurs comme ses informations vocales ou de module de texte relaient l'environnement.
Types et règles des agents intelligents
Ces agents sont classés en cinq types en fonction de leur gamme de capacités et de leur niveau de renseignement
1. Agents réflexes simples
Ils sont la forme de base des agents et ne fonctionnent que dans l'état actuel. Ils ont une capacité de renseignement très faible car ils n'ont pas la capacité de stocker l'état passé. Ces types d'agents répondent aux événements en fonction de règles prédéfinies et préprogrammées. Ils ne fonctionnent bien que lorsque l'environnement est pleinement observable. Ces agents ne sont utiles que dans un nombre limité de cas, quelque chose comme un thermostat intelligent. les agents Reflex simples contiennent une table statique d'où ils récupèrent toutes les règles prédéfinies pour effectuer une action.
2. Agents basés sur des modèles
Il s'agit d'une version avancée de l'agent Simple Reflex. Comme les agents réflexes simples, il peut également répondre aux événements en fonction des conditions prédéfinies, en plus de cela, il a également la capacité de stocker l'état interne (informations passées) en fonction des événements précédents. Les agents basés sur un modèle mettent à jour l'état interne à chaque étape. Ces états internes aident les agents à gérer l'environnement partiellement observable. Pour effectuer une action, il s'appuie à la fois sur l'état interne et sur la perception actuelle. Cependant, il est presque impossible de trouver l'état exact lorsqu'il s'agit d'un environnement partiellement observable.
3. Agents basés sur les objectifs
L'action entreprise par ces agents dépend de la distance de leur objectif (situation souhaitée). Les actions visent à réduire la distance entre l'état actuel et l'état souhaité. Pour atteindre son objectif, il utilise l'algorithme de recherche et de planification. Un inconvénient des agents basés sur les objectifs est qu'ils ne sélectionnent pas toujours le chemin le plus optimisé pour atteindre l'objectif final. Ce manque à gagner peut être surmonté en utilisant l'utilitaire Agent décrit ci-dessous.
4. Agents de services publics
L'action entreprise par ces agents dépend de l'objectif final, ils sont donc appelés Utility Agent. Les agents utilitaires sont utilisés lorsqu'il existe plusieurs solutions à un problème et que la meilleure alternative possible doit être choisie. L'alternative choisie est basée sur l'utilité de chaque État. Ils effectuent une analyse coûts-avantages de chaque solution et sélectionnent celle qui peut atteindre l'objectif au moindre coût.
5. Agents d'apprentissage
Les agents d'apprentissage ont des capacités d'apprentissage afin qu'ils puissent apprendre de leurs expériences passées. Ces types d'agents peuvent partir de zéro et acquérir au fil du temps des connaissances importantes de leur environnement. Les agents d'apprentissage ont quatre composantes principales qui lui permettent d'apprendre de son expérience passée.
- Critique : le critique évalue la performance de l'agent par rapport à la référence de performance définie.
- Éléments d'apprentissage: il prend la contribution du critique et aide l'agent à améliorer les performances en apprenant de l'environnement.
- Élément de performance: ce composant décide des mesures à prendre pour améliorer les performances.
- Générateur de problèmes: le générateur de problèmes prend la contribution d'autres composants et suggère des actions qui se traduiront par une meilleure expérience.
Règles
Il y a peu de règles que les agents doivent suivre pour être qualifiés d'agent intelligent.
- Règle 1 : L'agent doit avoir la capacité de percevoir les informations de l'environnement à l'aide de ses capteurs
- Règle 2 : Les données ou l'observation ainsi collectées dans l'environnement doivent être utilisées pour prendre des décisions
- Règle 3: La décision ainsi prise à partir de l'observation doit se traduire par une action tangible
- Règle 4: L'action entreprise doit être une action rationnelle
Structure de l'agent intelligent
La structure de l'agent intelligent est la combinaison de la fonction d'agent, de l'architecture et du programme d'agent.
Agent = Architecture + Programme d'agent
Les trois entités sont décrites ci-dessous
1. Architecture: L' architecture est la machine sur laquelle l'agent exécute son action. Il s'agit essentiellement d'un appareil avec actionneurs et capteurs intégrés. Exemple: voitures autonomes dotées de divers capteurs de mouvement et GPS et actionneurs basés sur les aides à la conduite.
2. Fonction d'agent: la fonction d' agent aide à mapper toutes les informations qu'elle a recueillies de l'environnement en action
3. Programme Agent: L'exécution de la fonction Agent est effectuée par le programme Agent. L'exécution se produit au-dessus de l'architecture d'agent et produit la fonction souhaitée.
Conclusion
L'objectif final de tout agent est d'exécuter des tâches qui, autrement, doivent être effectuées par des humains. Les agents agissent comme un assistant intelligent qui peut permettre l'automatisation des tâches répétitives, aider à la synthèse des données, apprendre de l'environnement et faire des recommandations pour la bonne marche à suivre, ce qui aidera à atteindre l'état cible. Les agents intelligents sont d'une immense utilité aujourd'hui et son utilisation ne se développera qu'à l'avenir.
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Ceci est un guide des agents intelligents. Nous discutons ici de la structure et de certaines règles ainsi que des cinq types d'agents intelligents en fonction de leur gamme de capacités et de leur niveau d'intelligence. Vous pouvez également consulter l'article suivant pour en savoir plus -
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