Страница 1 из 2 Рассмотрим, что может произойти, когда обычный агент, решающий задачи с помощью стандартных алгоритмов поиска (поиска в глубину, поиска А* и т.д.), сталкивается с крупными задачами реального мира. Это позволит нам научиться разрабатывать лучших планирующих агентов. Наиболее очевидная сложность состоит в том, что агент, решающий задачи, может быть просто подавлен огромным количеством действий, не относящихся к делу. Рассмотрим задачу покупки одного экземпляра англоязычного издания настоящей книги с названием AI: A Modern Approach в электронном книжном магазине. Предположим, что агент-покупатель должен совершить одно действие, связанное с покупкой, в расчете на каждый возможный десятицифровой номер ISBN, что приводит к общему количеству действий, равному 10 миллиардам. В ходе применения алгоритма поиска агент должен исследовать состояния результатов всех 10 миллиардов действий, чтобы определить, какое из них соответствует цели, заключающейся в том, чтобы приобрести экземпляр книги с номером ISBN 0137903952. С другой стороны, разумный планирующий агент должен быть способным проработать процедуру покупки в обратном направлении, от явного описания цели, такого как Have{ISBN0137903952), и непосредственно сформировать действие Buy{ISBN013 7'903952). Для этого агенту требуется иметь общие знания о том, что действие Виу(х) приводит к результату Have{x). При наличии этих знаний и цели планировщик может определить в единственном шаге унификации, что правильным действием является Виу( ISBN013 7903952). Еще одна сложность заключается в определении хорошей эвристической функции. Предположим, что цель агента состоит в том, чтобы купить четыре разных книги в оперативном режиме. Количество планов только для четырех этапов покупки будет составлять , поэтому поиск без точной эвристики даже нет смысла рассматривать. Для человека очевидно, что хорошей эвристической оценкой для стоимости состояния является количество книг, которые еще предстоит купить; к сожалению, эта идея не столь очевидна для агента, решающего задачи, поскольку он рассматривает процедуру проверки цели как "черный ящик", который возвращает истину или ложь в ответ на каждое состояние. Поэтому агент, решающий задачи, не обладает автономностью; он требует, чтобы человек предоставлял ему эвристическую функцию для каждой новой задачи. С другой стороны, если планирующий агент имеет доступ к явному представлению цели как конъюнкции подцелей, то может использовать единственную эвристику, независимую от проблемной области, — количество невыполненных конъюнктов. Для задачи покупки книг цель будет представлять собой выражение , а состояние, содержащее выражение , будет иметь стоимость 2. Таким образом, агент автоматически получает правильную эвристику для этой задачи и для многих других. Ниже в этой главе будет показано, как формировать более сложные эвристики, в которых учитываются не только структура цели, но и возможные действия.
<< В начало < Предыдущая 1 2 Следующая > В конец >> |