Agente razionale semplice

Un agente razionale semplice elabora la sua prossima azione sulla base della percezione corrente. L'agente razionale semplice, o agente reattivo semplice, non analizza la storia della percezione passata in quanto l'ambiente corrente è in grado di fornigli tutte le informazioni necessarie per prendere una decisione. Questa sua caratteristica gli consente di fare a meno di una memoria fisica. I dati rilevati dai sensori sono analizzati dall'agente razionale per determinare l'azione da attuare mediante i dispositivi attuatori. Un esempio di agente razionale semplice è l'aspirapolvere robot che si limita ad analizzare se il pavimento sopra al quale si trova è sporco oppure no.

Criterio if-then. L'agente razionale si basa essenzialmente su un criterio detto "if-then" che lega una particolare condizione ad un'azione Il criterio "if-then" è molto simile al riflesso naturale di un essere umano come, ad esempio, chiudere le palpebre dell'occhio quando qualcosa si avvicina all'occhio ecc. Se l'agente razionale determina il proprio comportamento esclusivamente dalla lista "if-then", viene anche detto agente reattivo.

Applicazione. La semplicità degli agenti razionali semplici limita la loro applicazione a casi specifici o semplici problemi. Tuttavia, gli agenti razionali potrebbero agire come ausiliari degli agenti razionali complessi per limitare il ricorso di questi ultimi alla memoria. L'uso degli algoritmi razionali semplici può infatti aiutare a determinare decisioni rapide in particolari circostanze. Ad esempio, la frenata automatica del veicolo quando i sensori percepiscono un oggetto. L'analisi delle immagini e il confronto con i vari casi simili in memoria tramite un algoritmo complesso renderebbe molto più lento il processo decisionale e l'attuazione della decisione (frenata). Pochi secondi di ritardo sono sufficienti per investire un pedone... L'applicazione del criterio "if-then" in quest'ultimo caso aumenta l'efficacia dell'algoritmo complesso, agendo come una sorta di riflesso automatico/condizionato dell'algoritmo. In conclusione l'uso degli algoritmi razionali semplici come subroutine degli agenti razionali complessi contribuiscono a ridurre il problema della memoria delle tabelle (efficienza) ed aumentano la velocità del processo decisionale (efficacia) in particolari situazioni critiche.

L'agente razionale semplice hanno una intelligenza molto limitata. Possono entrare in difetto se l'ambiente circostante non è completamente osservabile. In questi casi gli agenti razionali semplici espongono al rischio di incappare in cicli infiniti (loop). Ad esempio, un aspirapolvere robot che torna indietro sui suoi passi se una mattonella è pulita potrebbe restare inattivo quando si trova circondato da mattonelle pulite pur essendo la restante superficie del pavimento sporca. Ciò accade in quanto l'agente razionale semplice è privo di memoria e ha soltanto una visione parziale dell'ambiente che lo circonda. Per uscire da questi problemi è utile ricorrere alla randomizzazione.

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