Сопоставление агентов

Привет, мой друг, тебе интересно узнать все про сопоставление агентов, тогда с вдохновением прочти до конца. Для того чтобы лучше понимать что такое сопоставление агентов , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Логика.

Агент на основе логического вывода и агент на основе логической схемы представляют собой выражение двух противоположных подходов к проектированию агентов: декларативного и процедурного. Их сравнение может быть проведено по нескольким описанным ниже параметрам.

 

Краткость. Агент на основе логической схемы, в отличие от агента на основе логического вывода, не обязан иметь отдельные копии своих "знаний", относящиеся к каждому временному интервалу. Вместо этого он обращается только к данным, касающимся текущего и предыдущего временнъ/х интервалов. Для обоих агентов требуются копии описаний "физической структуры" (представленные в виде высказываний или логических схем) для каждого квадрата, и поэтому они не могут хорошо приспосабливаться к более крупным вариантам среды. В тех вариантах среды, характеризующихся наличием многочисленных объектов, между которыми установлены сложные связи, количество необходимых высказываний превосходит возможности любого пропозиционального агента. Для подобных вариантов среды требуется выразительная мощь логики первого порядка. Кроме того, пропозициональные агенты обоих типов плохо приспособлены для представления или решения задачи поиска пути к ближайшему безопасному квадрату. (По этой причине в алгоритме PL-Wumpus-Agent приходится прибегать к использованию алгоритма поиска.)

Вычислительная эффективность. В наихудшем случае логический вывод может потребовать времени, экспоненциально зависящего от количества символов, тогда как вычисление логического значения с помощью логической схемы требует времени, линейно зависящего от размера этой схемы (или линейно зависящего от глубины этой схемы, если она реализована в виде физического устройства). Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Однако на практике (как было показано выше) алгоритм DPLL выполняет требуемый логический вывод очень быстро.

Полнота. Выше было указано, что агент на основе логической схемы может быть неполным из-за ограничений, связанных с ацикличностью. Но фактически причины неполноты могут оказаться более фундаментальными. Прежде всего напомним, что продолжительность выполнения задания логической схемы линейно зависит от размера данной схемы. Это означает, что логическая схема для некоторых вариантов среды, являющаяся полной (т.е. позволяющая вычислить истинностное значение любого высказывания с определимым значением), должна быть экспоненциально больше, чем база знаний агента на основе логического вывода. В противном случае такая схема представляла бы собой реализацию некоего способа решения задачи поиска логического следствия в пропозициональной логике за время меньше экспоненциального, а это весьма маловероятно. Еще одна причина состоит в том, каков характер внутреннего состояния агента. Агент на основе логического вывода запоминает результаты каждого восприятия и обладает знаниями, либо явными, либо неявными, о каждом высказывании, которое следует из этих восприятий и начальной базы знаний. Например, получив результат восприятия Б1;1, этот агент знает о наличии дизъюнкции Р1/2 v р2#1, из которой следует высказывание B2l2- Агент на основе логической схемы, с другой стороны, забывает все полученные ранее результаты восприятия и помнит только отдельные высказывания, хранящиеся в регистрах. Поэтому высказывания р1#2 и Р2Л, отдельно взятые, становятся для него неизвестными после получения результатов первого восприятия, т.е. он не может сделать вывод о том, что истинно высказывание.

Простота конструирования. Это — очень важный вопрос, на который нелегко найти точный ответ. Безусловно, авторы данной книги считают, что намного проще сформулировать высказывание о "физической структуре" декларативно, тогда как задача создания небольших, ацикличных, не слишком неполных логических схем для непосредственного обнаружения ям представляется для них весьма сложной.

 

Подводя итог, можно прийти к выводу, что для согласования требований вычислительной эффективности, краткости, полноты и простоты конструирования необходимо прийти к определенным компромиссам. Если связь между восприятиями и действиями является простой (такой как связь между Glitter и Grab), оптимальным решением можно считать логическую схему, а для реализации более сложных связей может оказаться лучшим декларативный подход. Например, в такой проблемной области, как шахматы, декларативные правила являются краткими и простыми для кодирования (по крайней мере, в логике первого порядка), а логическая схема для вычисления ходов непосредственно по данным о позиции на доске была бы невообразимо огромной.

В царстве животных часто можно обнаружить различные проявления таких компромиссов. Низшие животные с очень простыми нервными системами, по-видимому, основаны на логических схемах, тогда как высшие животные, включая людей, очевидно, обладают способностью выполнять логический вывод на основе явных представлений. Это позволяет им вычислять гораздо более сложные функции агента. Люди имеют также логические схемы для реализации рефлексов, кроме того, возможно, обладают также способностью компилировать декларативные представления для дальнейшего их использования в виде логических схем после того, как некоторые логические выводы становятся рутинными. Таким образом, проект гибридного агента может обладать лучшими способностями, взятыми из обоих миров

Если я не полностью рассказал про сопоставление агентов? Напиши в комментариях Надеюсь, что теперь ты понял что такое сопоставление агентов и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Логика

Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про сопоставление агентов