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title: 第一章 Introduction & 第二章 Intelligent Agents
tags: [人工智慧]

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# 第一章 Introduction & 第二章 Intelligent Agents

## 第一章 Introduction

### AI 的四種觀點

1.  像人類思考 (Think like humans)：認知模型 (Cognitive Model)
    -   研究大腦內部活動，模擬人類思考方式
    -   包括心理學與神經科學路線
2.  像人類行為 (Act like humans)：圖靈測試 (Turing Test)
    -   機器是否能表現出類似人類的智能行為？
3.  理性思考 (Think rationally)：思維定律 (Laws of Thought)
    -   亞里斯多德第一個提出的邏輯推理作為智能的基礎
    -   研究理性思考的邏輯規則
    -   包括數學與邏輯路線
4.  理性行為 (Act rationally)：理性代理人 (Rational Agent)
    -   做出能最大化目標達成的行動，即便不需要思考（例如反射動作）
    -   代理人是一個可以感知和行動的實體，即一個函數 $f: P* \to A$

## 第二章 Intelligent Agents

### Agent 定義

可以觀察環境並採取行動的任何實體都是 agent

-   透過 sensors 感知環境
-   透過 actuators 執行行動
-   Agent = 架構 + 程式

理性 agent 應該選擇一個預期能夠最大化其績效指標的行動

#### 範例

-   人類：
    -   Sensors：眼耳鼻舌、其他感官
    -   Actuators：手腳、嘴巴、其他器官
-   機器人：
    -   Sensors：相機、麥克風等
    -   Actuators：馬達、伺服器等

### PEAS

PEAS 是用來描述 agent 的一種方法，包含以下四個要素：

-   Performance measure（績效指標）
-   Environment（環境）
-   Actuators（執行器）
-   Sensors（感測器）

#### 範例

設計自動駕駛計程車的 PEAS：

-   Performance measure：安全、快速、守法、舒適、最大化利潤
-   Environment：道路、交通規則、其他車輛
-   Actuators：方向盤、油門、煞車、喇叭、燈號
-   Sensors：相機、雷達、時數表、GPS、里程表、引擎感測器

醫療診斷系統的 PEAS：

-   Performance measure：Healthy patient, minimize costs, lawsuits
-   Environment：Patient, hospital, staff
-   Actuators：Screen display (問題、測試、診斷、處方)
-   Sensors：Keyboard

### 環境的類型

-   Fully observable vs. Partially observable
    -   Agent 使否可以完全感知環境的狀態
    -   Fully observable：可以完全感知
    -   Partially observable：只能部分感知
-   Deterministic vs. Stochastic
    -   環境的狀態是否只由當前狀態與 agent 的行動決定
    -   Deterministic：確定的
    -   Stochastic：隨機的
-   Episodic vs. Sequential
    -   環境的狀態是否會影響後續的行動
    -   Episodic：每個行動都是獨立的
    -   Sequential：每個行動都會影響後續的行動
-   Static vs. Dynamic
    -   在 agent 做出下一個行動之前，環境是否會改變
    -   Static：環境不會隨著時間改變
    -   Dynamic：環境會隨著時間改變
-   Discrete vs. Continuous
    -   環境、行動的型態
    -   Discrete：離散的（有限的）
    -   Continuous：連續的（無限的）
-   Single-agent vs. Multi-agent
    -   不只是單純看有沒有其他 agent，而是看 agent 的行動是否會影響其他 agent 的行動
    -   Single-agent：只有一個 agent
    -   Multi-agent：有多個 agent

#### 範例

|                  | 西洋棋 (有計時器) | 西洋棋 (沒有計時器) | 自動駕駛 |
| :--------------: | :---------------: | :-----------------: | :------: |
| Fully observable |        是         |         是          |    否    |
|  Deterministic   |        是         |         是          |    否    |
|     Episodic     |        否         |         否          |    否    |
|      Static      |    Semi (一半)    |         是          |    否    |
|     Discrete     |        是         |         是          |    否    |
|   Single-agent   |        否         |         否          |    否    |

### 代理人類型

-   Simple reflex agent：簡單反射代理人
    -   只根據當前的感知做出對應的行動
    -   例如：自動駕駛車輛的避障系統
-   Model-based reflex agent：基於模型的反射代理人
    -   加入了內部狀態，考量世界的變化
    -   根據當前的感知和內部狀態做出行動
    -   例如：自動駕駛車輛的導航系統
-   Goal-based agent：基於目標的代理人
    -   根據目標決定行動
    -   例如：自動駕駛車輛的路徑規劃系統
-   Utility-based agent：效用導向代理人
    -   根據「最有利」的狀態選擇行動
    -   例如：自動駕駛車輛的最佳路徑規劃系統
-   Learning agent：學習代理人
    -   可根據經驗學習與改進行為
    -   例如：自動駕駛車輛的深度學習系統
