《人工智能——一种现代方法》第二章读书笔记

本书认为，人工智能讨论核心即是围绕“何为智能Agent，如何构造智能Agent这两个命题"展开。

智能Agent的搭建结构有以下逻辑次序的进化：

1.Agent与环境交互

2.在1的基础上（之后每步均基于前面基础），标明Agent内部由传感器（Sensors）与执行器（Actuators）构成。传感器围绕“外界环境状况如何”理念建设，执行器围绕“我现在应该做什么”理念建设。

3.简单反射Agent：为执行器加上条件-行为规则，

4.基于模型反射Agent：为传感器理念加上以下解答规则：内部状态变化；世界模型变化；认识自己已经进行的行为。

5.基于目标的Agent：在传感与执行之间添加预测步骤：“我做了某种行为会带来怎样的结果”；执行理念修改为以目标为驱动

6.基于效用的Agent：在预测与执行间添加效用估计步骤：“我在此种状态下会有多‘快乐’（更加提高效用）”

摘抄本章小结：

Agent设计科学要点回顾：

*Agent是可以感知环境并在环境中行动的事物。

*Agent函数指定Agent响应任何感知序列所采取行动。

*性能度量评价Agent在环境中行为表现。给定感知序列，理性Agent行动追求性能度量预期值最大化。

*任务环境规范包括性能度量、外部环境、执行器、传感器。设计Agent时第一步总是将任务空间定义尽可能完全

*任务环境从不同维度看有很多变化。它们可能是 1.完全或部分可观察的 2.单或多Agent的 3.确定性或随机性的 4.片段式或延续式的 5.静态或动态的 6.离散或连续的 7.已知和未知的

*Agent程序是Agent函数的实现，各种基本Agent程序设计反映现实表现的以及用于决策过程的信息种类。设计可在效率、压缩性、灵活性方面有变化。适当Agent程序设计依赖于环境本性。

*所有Agent都可通过学习来改进性能