4. Intelligent Software Agent 와 Symbolic AI

Intelligent Software Agent

사람을 대신해서 업무를 수행하는 소프트웨어

- Agent가 Sensor를 통해 Enviroment에서 percept 하여서 actuator를 통해 Action이 취해진다.

- Formulate Goal, Formulate problem, Find Soultion : Agent는 목표와 문제를 구체적으로 설정하고 해결책을 찾아야 한다.

 

Intelligent Software Agent의 4가지 특징

autonomy : Agent는 자율적으로 동작 해야한다.

social ability : 다른 Agent와 상호작용 해야한다.

reactivity(반응성) : 주변 상황이나 다른 agent의 행동 변화를 인식하고 적절한 대응을 해야한다

proactivity(능동성) : 주어진 목적에 따라 정보를 수집하고 작업을 수행 해야한다

 

Symbolic AI

명시적인 규칙을 충분하게 많이 만들어 지식을 다루면 인간 수준의 인공 지능을 만들 수 있다.
=> 데이터가 존재하지 않으며, 컴퓨터 작동 방식에 맞게 지식을 논리와 기호로 표현

솔루션은 explainable(설명가능) 하다.

 

Production System

- 규칙을 기반으로 하는 시스템 ,

- Rule을 기반으로 인간 문제 해결방법을 모델링 하는데 그 의의가 있다.

Global database : short-term memory 라고도 하고, 시스템에서 다루는 세계의 현재 상태를 표현

Production rule : long-term memory이다. 생성시스템에 기억된 룰들이다.

Control System : 룰들은 이 컨트롤 시스템에 기초하여 효과적으로 적

 

Production System

data = initial state

While(data != termination condition)

Begin

Select some rule R in the set of rules // Control system에 기반하여 rule 선택

Apply it

data = result of applying R to data

End

 

Control Strategies

pick the first rule

pick one rule ar random

Depth-first search

Breadth-first search

 

Heuristic Search

decision을 할 때 가능한 case를 모두 search 하지 않고, 특정 case마다 heuristic evalutaion function을 사용하여 evaluation을 구하고 near optimal의 case를 선택함으로써 search space를 줄여 효율성을 높이는 기법

ex) 8-puzzle 문제에서 Manhatten distance heuristic 사용

 

Problem characteristics

decomposable

ignorable

recoverable / irrecoverable

predictable

absolute / relative

the role of knowledge

does the task require interaction with a person?