Agente razionale

Un agente razionale è un sistema di intelligenza artificiale di prendere le decisioni più razionali sulla base delle conoscenze e dei dati a disposizione, in condizioni di incertezza, al fine di ottenere il miglior risultato atteso tra quelli possibili. Quando l'agente riesce a fare la cosa giusta al momento giusto è anche detto agente intelligente. L'agente razionale sceglie l'azione che massimizza il valore atteso della sua prestazione (o misura della prestazione) sulla base delle informazioni raccolte nella conoscenza pregressa e della conoscenza di base a disposizione dell'agente.

SCHEMA AGENTE RAZIONALE

La scelta dell'agente razionale non è quindi perfetta. La scelta è soltanto la migliore possibile sulla base dei dati a sua disposizione. La razionalità di un'agente razionale è determinata dai seguenti fattori:

Soltanto in caso di onniscenza l'agente razionale può massimizzare il risultato di una funzione di utilità. Essendo questo impossibile, in quanto nessun agente (umano o robotico) possiede tutte le informazioni sull'ambiente che lo circonda ( razionalità perfetta ), l'agente razionale può soltanto massimizzare il risultato atteso. L'agente razionale è in grado di interagire con l'ambiente circostante e con gli altri agenti. L'agente razionale è un sistema composto da elementi che interagiscono sia tra loro ( es.base di conoscenza, algoritmi, ecc. ) ed e dotato di appositi dispositivi per percepire le informazioni provenienti dall'ambiente esterno ( sensori ) o di intervenire per modificarlo ( attuatori ). Per ambiente si intende tutto ciò che si trova all'esterno del sistema dell'ambiente. L'unione del sistema agente e dell'ambiente determina l'universo di riferimento.

AMBIENTE E AGENTE RAZIONALE

L'agente non è un elemento esterno all'universo, bensì ne è parte integrante. Inoltre, nel sistema in cui opera l'agente possono essere presenti anche altri agenti razionali, indipendenti, con i quali l'agente razionale deve saper interagire. I principali componenti di un agente razionale sono i seguenti:

  • Sensori. I sensori sono i dispositivi che consentono all'agente di percepire le informazioni provenienti dall'esterno, dall'ambiente o dagli altri agenti del sistema. Ad esempio, la videocamera di un robot è un dispositivo sensore.
  • Sistema decisionale. Il sistema decisionale pianifica le azioni da attuare sulla base delle informazioni raccolte dai sensori e degli obiettivi che l'agente deve raggiungere. Il sistema decisionale è generalmente composto da una base di conoscenza ( KB ) e da un motore inferenziale.
    • Base di conoscenza ( KB ). La base di conoscenza ( Knowledge Base ) è l'unità di memoria in cui sono archiviati le informazioni sull'ambiente esterno, gli obiettivi e le regole di comportamento/azione per interagire con l'esterno. La grande mole di dati e la complessa rete di relazioni tra le informazioni rende necessario l'adozione di un sistema di simboli, di regole di sintassi e di semantica ( linguaggio ) per la rappresentazione della conoscenza. Un modello efficiente di rappresentazione della conoscenza consente all'agente di accedere più velocemente alle informazioni in memoria e aggiungere altre informazioni nella base di conoscenza o modificare quelle già esistenti.
    • Motore inferenziale. Il motore inferenziale è l'unità di ragionamento dell'agente. È l'insieme degli algoritmi che consentono all'agente di elaborare le informazioni della base di conoscenza e dell'ambiente, allo scopo di prendere le decisioni da attuare ( problem solving ) per risolvere un problema oppure aggiungere nuova conoscenza a partire dai fatti conosciuti ( apprendimento / inferenza ).
  • Attuatori. Gli attuatori sono i dispositivi che consentono all'agente di effettuare le azioni decise. Gli attuatori permettono all'agente di intervenire per modificare l'ambiente esterno. Ad esempio, il braccio mobile di un robot è un dispositivo attuatore.

Un aspetto particolarmente importante per un agente razionale è la complessità dell'algoritmo che permette di giungere alla decisione. In alcuni casi la capacità dell'agente razionale di giungere ad una decisione ottimale ( ottimalità ) ad un problema ( completezza ) è del tutto inutile se il tempo di elaborazione necessario e/o il consumo di risorse di memoria sono eccessivi.

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note


  • Teoria delle decisioni. In condizioni di incertezza l'agente razionale ha una conoscenza incerta dell'ambiente. In tali circostanze le scelte sono determinate sulla base dell'utilità attesa e della probabilità di successo di ciascuna scelta. L'agente razionale formula delle previsioni probabilistiche degli esiti delle scelte e seleziona la decisione che garantisce l'utilità attesa più alta.

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