《人工智能：計算Agent基礎》——1.8 本章小結

本節書摘來自華章計算機《人工智能：計算agent基礎》一書中的第1章，第1.8節,作者：（加）david l.poole,alan k.mackworth 更多章節内容可以通路雲栖社群“華章計算機”公衆号檢視。

人工智能是對智能行動的計算agent的研究。

agent在環境中動作，它隻能通路自己的先驗知識、曆史觀察值、目标及偏好。

agent是一個通過操縱符号來決定要做什麼的實體符号系統。

agent的設計者應該考慮子產品性、如何描述這個世界、向前計劃多遠、感覺和行為效果的不确定性、目标或偏好的結構、其他的agent、如何從經驗中學習和所有真實agent都隻有有限的計算資源的事實。

為了通過計算機解決問題，計算機必須具有有效的表達方式以便于推理。

為了知道什麼時候已經解決了問題，agent必須對适當解的構成做一個定義，例如，是否它必須最優，或近似最優，或幾乎總是最優，或者一個可滿足解是否适當。

在選擇表示法時，應該用那種盡可能接近問題的表示法，這樣就可以很容易地确定所表示的内容，檢查它的正确性并能夠維護。通常使用者都會想要一個解釋，為什麼他們應該相信答案。