Интеллектуальные агенты

1. Интеллектуальные агенты

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ
АГЕНТЫ
Выполнил: Хабибов Зафарбек
Проверила: Абдиева Хабиба

2. Что такое интеллектуальный агент?

ЧТО ТАКОЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АГЕНТ?
• Определение:
• Это система, способная воспринимать окружающую среду через сенсоры
• Действовать через исполнительные механизмы (актуаторы)
• Стремиться достичь поставленных целей
• Ключевая характеристика: Автономность
• Агент работает без непосредственного контроля человека
• Способен адаптироваться к изменениям в среде
• Простая формула:
• Восприятие → Мышление → Действие

3. Базовая архитектура агента

БАЗОВАЯ АРХИТЕКТУРА АГЕНТА
• [Среда] → [Сенсоры] → [Восприятие] → [Принятие решений] → [Действие] → [Актуаторы] → [Среда]
↑
[Цели] ←────────────────── [Обратная связь] ←─────────────
• Компоненты:
• Сенсоры: Камеры, микрофоны, клавивиатура, API
• Восприятие: Интерпретация сырых данных
• Принятие решений: "Мозг" агента
• Актуаторы: Двигатели, экраны, динамики, API-вызовы
↓

4. Классификация по степени интеллектуальности

КЛАССИФИКАЦИЯ ПО СТЕПЕНИ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОСТИ
• Простые рефлекторные агенты:
• Действие = Реакция на стимул (if-then правила)
• Пример: термостат, автоматические двери
• Агенты на основе модели:
• Учитывают историю состояний среды
• Строят внутреннюю модель мира
• Пример: робот-пылесос с картой помещения
• Целевые агенты:
• Формируют планы для достижения целей
• Пример: навигатор, строящий маршрут
• Полезностные агенты:
• Оценивают варианты и выбирают оптимальный
• Пример: шахматный алгоритм

5. Классификация по архитектуре

КЛАССИФИКАЦИЯ ПО АРХИТЕКТУРЕ
• Реактивные агенты:
• Простые правила "стимул-реакция"
• Быстрые, но ограниченные
• Делиберативные агенты:
• Сложное планирование и рассуждение
• Медленные, но гибкие
• Гибридные агенты:
• Комбинация реактивных и делиберативных подходов
• Большинство современных систем
• Агенты на основе поведения:
• Иерархия поведенческих модулей
• Пример: робототехника

6. Свойства интеллектуальных агентов

СВОЙСТВА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ
• Автономность: Способность действовать самостоятельно
• Реактивность: Восприятие и реагирование на изменения среды
• Проактивность: Целенаправленное, инициативное поведение
• Социальная способность: Взаимодействие с другими агентами
• Обучаемость: Адаптация на основе опыта
• Мобильность: Способность перемещаться в сетях
• Надежность: Честность и правдивость

7. Примеры простых агентов

ПРИМЕРЫ ПРОСТЫХ АГЕНТОВ
• Домашние устройства:
• Умный термостат Nest
• Робот-пылесос Roomba
• Системы умного дома
• Программные агенты:
• Антивирусные программы
• Спам-фильтры
• Автообновление ПО
• Игровые агенты:
• NPC (Non-Player Characters) в играх
• Боты в стратегиях

8. Примеры сложных агентов

ПРИМЕРЫ СЛОЖНЫХ АГЕНТОВ
• Виртуальные помощники:
• Alexa, Siri, Google Assistant, Алиса
• Воспринимают речь, планируют ответы, действуют
• Автономные транспортные средства:
• Tesla Autopilot, Waymo
• Сложное восприятие среды, планирование маршрута
• Торговые боты:
• Алгоритмические трейдеры
• Анализируют рынок, совершают сделки
• Промышленные роботы:
• KUKA, Fanuc
• Автономное производство

9. Многоагентные системы (Multi-Agent Systems)

МНОГОАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ (MULTI-AGENT
SYSTEMS)
• Определение: Система из нескольких взаимодействующих агентов
• Преимущества:
• Распределение задач
• Устойчивость к отказам
• Специализация агентов
• Типы взаимодействия:
• Кооперация: Совместное достижение общей цели
• Конкуренция: Противоречивые цели агентов
• Примеры:
• Рой дронов
• Умная транспортная система
• Электронные рынки

10. Обучение в интеллектуальных агентах

ОБУЧЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТАХ
• Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning):
• Агент учится методом проб и ошибок
• Получает награды за правильные действия
• Пример: AlphaGo, роботы, обучающиеся ходить
• Нейронные сети:
• Распознавание образов и сложных зависимостей
• Используются для восприятия и принятия решений
• Базы знаний:
• Хранение и использование экспертных знаний
• Логический вывод новых фактов

11. Применение интеллектуальных агентов

ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ
• Здравоохранение:
• Системы диагностики
• Персональные медицинские помощники
• Финансы:
• Кредитный скоринг
• Обнаружение мошенничества
• Логистика:
• Управление цепочками поставок
• Оптимизация маршрутов
• Развлечения:
• Рекомендательные системы
• Персонажи в видеоиграх

12. Проблемы и ограничения

ПРОБЛЕМЫ И ОГРАНИЧЕНИЯ
• Проблема доверия: Можно ли доверять автономным
системам?
• Безопасность: Уязвимость к взлому и манипуляции
• Этические вопросы: Ответственность за действия агента
• Сложность проектирования: Трудно предвидеть все
сценарии
• Ограничения ИИ: Современные агенты все еще
узкоспециализированы

13. Будущее интеллектуальных агентов

БУДУЩЕЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ
• Повсеместные вычисления: Агенты будут встроены во все
окружающие устройства
• Повышение автономности: От узких задач к общему интеллекту
• Человеко-машинная коллаборация: Естественное взаимодействие
людей и агентов
• Самообучающиеся системы: Агенты, способные ставить себе цели
"Интеллектуальные агенты становятся невидимой, но
неотъемлемой частью нашей цифровой инфраструктуры"

14. Заключение

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• Интеллектуальные агенты — фундаментальная
концепция ИИ
• Широкий спектр применения — от простых устройств
до сложных систем
• Активная область исследований — архитектуры,
обучение, взаимодействие
• Будущее за гибридными системами, сочетающими
различные подходы