Come creare un agente intelligente [chiuso]

Prima di tutto, non preoccuparti della parte dell'intelligenza artificiale. Un programma che usa l'intelligenza artificiale è come qualsiasi altro programma. Iniziare a pensare in termini di input e output. Per un agente intelligente significa che stai percependo il tuo ambiente e puoi chiamare azioni sull'ambiente. Un esempio potrebbe essere che si sta scrivendo un motore di raccomandazione del film:

Qual è il tuo contributo? (o: percezione)

• Un elenco di film che il tuo utente non ha ancora visto,
• Un elenco di film che il tuo utente ha già visto insieme al suo voto (potrebbe essere un semplice like / antipatia)
• Un elenco di tutti gli altri utenti, che a loro volta hanno un elenco di film classificati

Qual è il tuo risultato? (o: azione)

• Un elenco di film ordinati da ciò che il tuo programma pensa che possa piacere all'utente.

La tua azione determinerà la modifica dell'ambiente, ad es. il tuo utente probabilmente guarderà il film, anche se questo non accadrà immediatamente né è garantito.

Internamente puoi quindi utilizzare gli algoritmi presentati nella classe, puoi iniziare in modo semplice e utilizzare un k-neighbor neighbor . In questo caso, vuoi trovare utenti che hanno interessi simili a quelli del tuo attuale utente e quindi consigliargli un film che non ha ancora visto, ma i suoi vicini chiudi sono piaciuti.

Come definisci chiudi ? Bene, è qui che arrivano i vettori di funzionalità e, davvero, questa è l'unica sfida che dovrai affrontare. Una volta che hai i vettori delle caratteristiche, non importa quale algoritmo stai applicando. Nel nostro caso potresti rappresentare un utente in base alle sue valutazioni. Quindi se ci sono solo 5 film nel sistema, e ai tuoi utenti piacciono i film A e B, non piace C e non ha visto D ed E il suo vettore di funzionalità è [1,1,-1,0,0] . Calcola la distanza da tutti gli altri utenti e trova un film che non ha ancora visto (D ed E) e calcola il punteggio per quei film tra i suoi pari più vicini. La raccomandazione sarebbe il film che ha ottenuto il punteggio più alto.

L'agente inteligent di base da sviluppare, sarebbe semplice BDI (credenza-desiderio -intention) agente. Fondamentalmente hai un insieme di credenze di base (predicati che potrebbero essere vere o false) che descrivono lo stato di ambiente osservato, hai regole di inferenza che portano a credenze inferite. Avete desideri che sono la descrizione dello stato di credenza desiderato. Avete un insieme di azioni, che sono funzioni che trasformano un insieme di credenze in un altro, modificandone alcuni. Un piano è una catena di azioni. L'intenzione è azione (piano) che l'agente sceglie di eseguire.

Ho tenuto un corso sugli agenti nel mondo accademico e "An Introduction to MultiAgent Systems" è stato il mio libro di testo. Questo è la pagina dell'autore sulla versione corrente del libro, nel caso in cui vuoi dare un'occhiata.

Le altre risposte hanno spiegato la parte "intelligente".

Ora, sull'agente:

Per prima cosa hai bisogno di un ambiente, o mondo, in cui vive il tuo agente. In pratica, è un oggetto o una funzione che si riavvolge all'infinito. Ha due compiti principali:

• L'esecuzione di ogni agente

Gli agenti hanno una funzione principale che contiene tutti i passaggi necessari per prendere una decisione in base alle informazioni. Questa è la parte "intelligente" attuale. Questa funzione deve essere eseguita su tutti i passaggi del mondo finché il tuo agente è attivo.

• Calcolare le percezioni e inviarle agli agenti

Percezioni sono tutte le informazioni che il tuo agente deve prendere una decisione. Ad esempio, un'intelligenza che cerca di eseguire il riconoscimento facciale potrebbe ottenere una porzione di pixel da analizzare e restituire la sua ipotesi ("sembra Bruce!").

L'ambiente mostrerà quindi tutti i dati di tutti gli agenti, che sarebbero il tuo risultato.