Читать книгу Искусственный интеллект и маркетинг - Маргарита Акулич - Страница 5

Планирование

Иерархическая система управления представляет собой форму системы управления, в которой множество устройств и программного обеспечения расположены в иерархии.

Интеллектуальные агенты должны иметь возможность устанавливать цели и добиваться их. Им нужен способ визуализировать будущее – представления состояния мира, они должны иметь возможность делать прогнозы о том, как их действия изменят его, и иметь шанс делать выбор, максимизирующий полезность (или «ценность») доступных вариантов.

В классических задачах планирования агент может предположить, что он является единственной действующей в мире системой, позволяющей ему быть уверенным в последствиях своих действий. Однако, если агент не единственный актер, то от агента потребуется, чтобы он мог обосновать неопределенность. Это требует наличия агента, способного не только оценить свою среду и сделать прогнозы, но и оценить свои прогнозы, и адаптироваться на основе их оценки.

Многоагентным планированием используется сотрудничество и конкуренция многих агентов для достижения заданной цели. Возникающее поведение, такое как это, используется эволюционными алгоритмами и искусственным интеллектом.

Машинное обучение

Машинное обучение, являющееся фундаментальной концепцией исследований AI с момента его создания, занимается изучением компьютерных, автоматически улучшающихся благодаря опыту алгоритмов.

Под неконтролируемым обучением принято понимание способности нахождения шаблонов в потоке ввода. В него включается классификация и численная регрессия. Использование классификации служит определению того, к какой из категорий причисляется обучение. Классификация производится путем просмотра примеров из ряда категорий. Регрессию понимают как попытку создания функции, описывающей взаимосвязь между входами и выходами и предсказания изменений выходных данных при изменении данных входных.

В обучении для подкрепления агента вознаграждают за ответы, считающиеся хорошим, и наказывают за ответы, относящиеся к плохим. Агентом эта последовательность вознаграждений и наказаний используется для формирования стратегии работы в собственном проблемном пространстве.

Все типы обучения можно проанализировать с позиций теории принятия решений с использованием такого понятия, как утилита.

Если говорить о математическом анализе алгоритмов машинного обучения и их эффективности, это имеет отношение к теоретической информатике, известной как теория вычислительного обучения.

В рамках развития робототехники происходит разработка подходов к обучению, чтобы имело место развитие, содействующее накоплению роботами репертуара новых навыков благодаря автономному самопознанию, социальному взаимодействию с преподавателями-людьми и использованию механизмов наведения (использованию активного обучения, созревания, синергии двигателя и т. д.).