人工智能：现代方法（第 4 版）#
第二章：智能代理#
什么是智能代理？#
- 智能代理是指能够自主地执行任务的程序或机器人。
智能代理的组成部分#
- 感知：智能代理通过传感器感知环境的状态。
- 视觉传感器：如摄像头。
- 声音传感器：如话筒、麦克风。
- 触觉传感器：如触摸屏、力传感器。
- 地理定位传感器：如 GPS。
- 推理：智能代理根据感知到的信息进行推理、判断。
- 逻辑推理：通过逻辑规则推出结论。
- 概率推理：通过概率统计方法进行推理。
- 机器学习：通过学习得到知识，从而进行推理。
- 行动：智能代理通过执行操作来改变环境。
- 执行器：如电机、执行器臂等。
- 通信设备：如 Wi-Fi、蓝牙等。
智能代理的分类#
- 简单反射性代理：仅根据当前的感知直接执行动作。
- 带模型的代理：在对环境的观察中建立一个内部模型从而更好地执行操作。
- 模型：对环境的一种抽象描述。
- 用途：预测环境变化、规划行动。
- 环境模型：地图、场景等。
- 操作模型：如何执行任务。
- 带学习能力的代理：通过学习改善性能，包括基于模型的学习和无模型学习。
- 基于模型的学习：使用环境模型进行学习。
- 监督学习：通过标注数据进行学习。
- 强化学习：通过奖惩进行学习。
- 无模型学习：不使用环境模型，直接从交互中学习。
- 非监督学习：通过发现数据中的模式进行学习。
- 深度学习：通过模拟神经网络进行学习。
- 基于模型的学习：使用环境模型进行学习。
- 自主代理：能够自我设定目标和计划，并进行自我评估和调整。
- 目标：自主的、长期的目标。
- 长期目标：达到特定状态或完成特定任务。
- 短期目标：为了实现长期目标而制定的具体计划。
- 计划：为了实现目标所采取的序列行动。
- 计划制定：制定可行的计划。
- 计划执行：执行计划并不断调整。
- 目标：自主的、长期的目标。