Akıllı Ajanlar (Intelligent Agents )
Ajan (Agent): Çevresinideki olayları sensörler aracığıyla algılayabilen ve aktüatörler aracılığıyla bu olaylara tepki veren herşey ajan olarak sayılabilir.
Akıllı ajanlar şu şekilde çalışır: (1) Sensörler aracılığı ile çevreyi algılar, (2) Düşünür ve karar verir, (3) Uygular.
Yandaki resimde ” ? ” olan bir kutu görüyorsunuz. Bu kutuda ajan ne yapacağına karar verir. (Bu kutu futbol oynamak üzere dizayn edilmiş ise, siz bu ajana yüz diyemezsiniz.)
Akıllı ajan örnekleri:
- İnsan ajanları (Human Agents):
– Sensörler: Gözler, kulaklar ve diğer organlar.
– Aktüatörler: Eller, bacaklar, ağız ve diğer vücut parçaları. - Robotik ajanlar (Robotic Agents):
– Sensörler: Kameralar ve kızıl ötesi mesafe bulucuları.
– Aktüatörler: Çeşitli motorlar.
Yukaridaki çalışma prensibini daha iyi anlamak için Süpürge örneğini inceleyelim.
Algılar (Percepts): Nerede ve nasıl. ( [A, temiz])
Eylem(Actions): Sağa, Sola, Temizle, Birşey yapma.
Ajan fonksiyonu (Agent Function): Algılardan eylemlere haritalama yapma.
Algılar | Eylemler |
[A,Temiz] | Sağa Git |
[A,Kirli] | Süpür |
[B,Temiz] | Sola Git |
[B, Kirli] | Süpür |
Rasyonellik (Rationality):
Rasyonel Ajan(Rationl Agent): Olası hertürlü algı durumunda, rasyonel ajan en yüksek performansı gösterecek kararı seçmelidir.
Rasyonel ajanları tanımlarken bazı özelliklere dikkat etmek gerekir.Bunlar sırasıyla;
PEAS
- Performance (Performans)
- Environment(Çevre)
- Actuators(Aktüatörler)
- Sensors(Sensörler)
IRobot
IRobot Roomba hakkında gerekli bilgileri edindiğimize göre PEAS özelliklerini yazabiliriz.
- Performance (Performans):Temizlik, verimlilik, temizlik için gidilecek mesafe, pil ömrü.
- Environment(Çevre): Oda, masa, ahşap zemin, halı, diğer engeller.
- Actuators(Aktüatörler): Tekerlekler, fırçalar.
- Sensors(Sensörler): Kamera, kir algılama sensörü, uçurum sensörü, darbe sensörleri, kızıl ötesi duvar sensörleri.
Çevre Tipleri (Environment Types):
Tam Gözlemlenebilir (Fully observable ):
Bir ajanın sensörler vasıtasıyla çevreye tam erişimini sağlarlar.
Deterministik(vs. stokastik):
Çevrenin bir sonraki durumu mevcut durumda belirlenir.
Episodik (vs. sıralı):
Bölüm kendi içerisinde atomik haldedir ve alınacak olan karar her bölümde sadece olayın kendisine bağlıdır.
Static (vs. dynamic):
Akıllı ajan düşünürken çevre koşulları sabittir değişmez.
Discrete (vs. sürekli):
Sınırlı sayıda farklı, açıkça tanımlanmış algı ve eylemlerlerdir.Dama buna bir örnektir. Self-driving cars sürekli değişen çevreye bir örnektir.Yani değişen çevreye göre gideceği yöne karar vermeside değişir.
Tekil (Single) Ajan (vs.multi-agent):
Bir ortamda tek başına çalışan ajan.
Bilinen v. Bilinmeyen (Known vs. Unknown):
Ajanları tasarlayanlar çevre hakkında fikir sahibi olabilir yada olmayabilir. Eğer çevre bilinmiyorsa, bu ajan nasıl davranacağını bilmelidir.
Ajan Tipleri (Agent Types):
Basit refleks ajanları(Simple Reflex Agents):
- Basit refleks ajanları, algılama geçmişini yok sayarak mevcut duruma dayalı bir eylem seçer.
- Sadece çevre gözlemlenebilirse çalışabilir. Dağa önce değindiğim süpürge örneğini düşünün. [nerede,nasıl] algılarına göre çalışıyordu. Eğer biz nerede olduğunu bildirmezsek nasıl bir karar alacak?
Model tabanlı refleks ajanları (Model-based reflex agents):
- Algı geçmişine bakarak en iyi tahmini yapar.
- Çevrenin ajandan bağımsız olarak nasıl geliştiğine ve ajanın değişen duruma karşı davranışının nasıl olduğunu açıklayan modeldir.
Hedef esaslı ajanlar (Goal-based agents):
- Çevrenin mevcut durumunu bilmek yetmiyor.Bazı hedef bilgilerine ihtiyaç duyuyor.
- Ajan,hedefe ulaşan eylemleri seçmek için hedef bilgileri çevre modeli ile birleştirir.
- Bir sonraki adımı “A yaparsam ne olacak?” diye düşünür.
- Kararlar değiştirilebilir.
Hizmete dayalı ajanlar (Utility-based agents):
- Bazen arzulanan hedefe ulaşmak yetmez.
- Daha hızlı, daha güvenli ve daha ucuz bir yolculuk arayabiliriz
- Ajan performansı göz önüne alınmalıdır. Buna utility denir.
- Ajan beklenen faydayı (utility) en üst düzeye çıkaran hareketi seçer.
Öğrenen ajanlar (Learning Agents):
Dört kavramsal bileşen:
- Öğrenme unsuru: İyileştirmeden sorumludur
- Performans öğesi: Harici eylemleri seçmekle sorumludur.
- Critics: Ajan ne işe yarar?
- Sorun yaratan: Ajanın keşfetmesine izin verir.