【无标题】

第二章主要讨论智能体的本质

2.1　智能体和环境

任何通过传感器（sensor）感知环境（environment）并通过执行（actuator）作用于该环境的事物都可以被视为智能体
感知（percept）：表示智能体的传感器正在感知的内容
智能体的感知序列（percept sequence）：智能体所感知的一切的完整历史。
智能体函数：从数学上讲，是智能体的行为。
人工智能体的智能体函数将由智能体程序（agent program）实现

2.2　良好行为：理性的概念

理性智能体（rational agent）是做正确事情的事物。

2.3　环境的本质

任务环境（task environment），本质上是“问题”，理性智能体是“解决方案”
任务环境的属性：
完全可观测的（fully observable）与部分可观测的
单智能体的（single-agent）与多智能体的（multiagent）
确定性的（deterministic）与非确定性的（nondeterministic）
回合式的（episodic）与序贯的（sequential）
静态的（static）与动态的（dynamic）、
离散的（discrete）与连续的（continuous）
已知的（known）与未知的（unknown）

2.4　智能体的结构

智能体 = 架构 + 程序

总结：

1. 智能体是在环境中感知和行动的事物。智能体的智能体函数指定智能体在响应任意感知序列时所采取的动作。
2. 性能度量评估智能体在环境中的行为。给定到目前为止所看到的感知序列，理性智能体的动作是为了最大化性能度量的期望值。
3. 任务环境规范包括性能度量、外部环境、执行器和传感器。在设计智能体时，第一步必须始终是尽可能完整地指定任务环境。
4. 任务环境在几个重要维度上有所不同。它们可以是完全可观测的或部分可观测的、单智能体的或多智能体的、确定性的或非确定性的、回合式的或序贯的、静态的或动态的、离散的或连续的、已知的或未知的。
5. 在性能度量未知或难以正确指定的情况下，智能体优化错误目标的风险很大。在这种情况下，智能体设计应该反映真实目标的不确定性。
6. 智能体程序实现智能体函数。存在各种基本的智能体编程，反映了决策过程中明确使用的信息类型。这些设计在效率、紧凑性和灵活性方面各不相同。智能体程序的适当设计取决于环境的性质。
7. 简单反射型智能体直接响应感知，而基于模型的反射型智能体保持内部状态以跟踪当前感知中不明晰的世界状态。基于目标的智能体采取行动来实现目标，而基于效用的智能体试图最大化自己期望的“快乐”。
8. 所有智能体都可以通过学习提升性能。