#AI (artificial intelligence) # Agents and environments

Agents and environments


인공지능에 대한 공부를 시작 하기로 마음을 먹고 대학원 진학을 시도 하였을 때 나는 컴퓨터 바탕화면에 아래와 같은 Agent 이미지를 설정해 두었습니다. 이유인 즉 결국 인공지능의 핵심은 Agent라 생각 했기 때문이며, 목표가 흔들리지 않게 하고자 함 이였습니다.

에이전트를 정의해보면 직면한 환경 (environment)에서 자신의 목표(Goal)을 달성하기 위해 환경을 인식(Percepts)하고 행동(Action)함으로써 문제 상황을 해결하는 주체라고 생각될 수 있습니다.

영문 표기를 사용해야 하나, 개념 적인 부분은 가볍게 한글로 간략이 정리하고 이후 부터 영문 표기를 사용하고자 합니다. 

  • Agent
    • 환경을 인식 가능한 것으로 볼 수 있는 모든 것
    • 센서, 액추에이터를 통해 해당 환경에 작용
      • 휴먼 Agent : 눈, 귀 및 기타 센서 용 기관; 액추에이터 용 손, 다리, 입 및 기타 신체 부위
      • 로봇 Agent : 센서 용 카메라 및 적외선 거리 측정기; 액추에이터 용 다양한 모터
    • 지능형 Agent 는 센서 및 결과 액추에이터를 통한 관찰을 사용하는 환경에서 목표를 달성하기 위해 활동을 지시하는 자율적 엔티티 를 의미 함
    • Agents and environments
      • Agent 기능 f 는 Precept histories 에서 Action 으로 매핑 됨.
      • Agent 프로그램은 물리적 아키텍처에서 실행되어 f를 생성
    • Rational agents
      • Agent 는 인지 할 수 있는 것과 수행 할 수 있는 작업을 기반으로 올바른 일을 하기 위해 노력해야 함
      • Agent 는 유용한 정보 (정보 수집, 탐색)를 얻기 위해 향후 지각을 수정하기 위한 작업을 수행 할 수 있음
      • Agent 는 자신의 경험에 따라 행동이 결정되는 경우 자율적입니다. (학습 및 적응 능력 포함)
    • PEAD (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors) 으로 부터의 접근
      • (예1)자동 운전하는 차의 경우 PEAS( 성능, 환경, 행동, 센서) 는 각각 무엇일까?
        • 성과 측정 : 안전, 목적지, 이익, 합법적, 편안한 여행
          1. 안전하게 아무도 다치지 않는가
          2. 승객이 원하는 목적지에
          3. 원하는 이득을 얻었는가
          4. 법률은 잘 지켰는가
          5. 승객이 편안하게?
        • 환경 : 도로, 기타 교통, 보행자, 고객, 날씨
          1. 길, 교통 체증, 보행자, 날씨
        • 액추에이터 : 스티어링 휠, 가속기, 브레이크, 신호, 경적, 스피커 / 디스플레이
          1. Action 바퀴, 신호, 스피커
        • 센서 : 카메라, 비디오, 속도계, GPS, 엔진 센서, 키보드
      • (예2) 의료 진단 시스템
        • 성과 측정 : 건강한 환자, 비용 최소화, 소송
        • 환경 : 환자, 병원, 직원
        • 액추에이터 : 화면 표시 (질문, 테스트, 진단, 치료, 추천)
        • 센서 : 키보드 (증상 입력, 소견, 환자 답변)

    • Type
      • A simple reflex agent : 많은 생각 없이 즉각 적으로 실행되는 형태
      • A model-based reflex agent : 세계 상태에 대한 모델 (나와 무관, 나의 행동에 의해서 변경 되는 상태)
      • Goal-based agents :액션을 할때 목표가 무엇 인지가 추가
      • Utility-based agents :내가 액션을 취함으로 해서, 얻어 지는 행복감을 유틸리티라 함
      • Learning agents : 좀 더 나은 솔루션을 탐험 하고  새로운 액션을 제안

  • Environment
    • type
      • Static (vs. dynamic)
        • static ; 에이전트가 뭔가를 결정할 때는 환경이 변하지 않는것..내가 하는 차례를 기다려 주는것 (vs 반대로 바뀌는것은 dynamic)
      • Discrete (vs. continuous) Single agent (vs. multi agent)
        • 어떤 액션이 끊어지는 것과 아닌 것
      • ● Known (vs. unknown)
        • 내가 그 환경의 동작 환경을 알고 있는지 여부, 환경의 물리 법치에 대한 이해
        • 이러한 경우, 에이전트가 탐험을 해야 한다. 어떤 법칙이 있는지..
        • 지하철에서 원하는 목적지를 찾아 가야하는 경우.
    • 환경 유형에 따라 에이전트 디자인이 크게 결정됩니다.










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