Agente razionale su modello

Un agente razionale su modello è un agente razionale che conserva le informazioni sulle percezioni passate e le elabora sulla base di un modello per ricostruire quella parte dell'ambiente non osservabile. Il modello è sviluppato tenendo conto delle leggi che regolano l'ambiente reale. Ad esempio, in base alla legge di gravità un corpo cade sempre verso il basso. L'agente razionale basato su modello mantiene in memoria, nel suo stato interno, la presenza di un corpo in caduta libera anche nel momento in cui non lo vede più tramite i suoi sensori ottici. Altro esempio può essere tratto dai sistemi di guida automatica che, sulla base di due foto scattate in istanti diversi, riesce a calcolare la velocità degli altri veicoli sulla strada e la loro direzione. In conclusione l'agente razionale su modello ha le seguenti caratteristiche.

  • Memoria interna. L'agente razionale su modello mantiene in memoria la storia degli stati dell'ambiente percepito.
  • Modello. I dati storici sono elaborati per ricostruire l'eventuale ambiente non osservato e fornire delle ipotesi sulla sua evoluzione futura.

Entrambi questi elementi contribuiscono alla formazione di uno stato interno dell'agente razionale Va inoltre specificato che il modello deve ricostruire soltanto l'ambiente non osservato rilevante per le decisioni dell'agente e non la realtà in sé. Il modello deve essere in grado di delimitare il suo raggio di conoscenza ai soli elementi più vicini o rilevanti dell'ambiente esterno, eliminando quelli irrilevanti.

Differenza agente razionale semplice e su modello. L'agente razionale su modello si distingue dall'agente razionale semplice che, al contrario, basa le proprie decisioni soltanto sull'ambiente osservabile allo stato corrente. In altri termini, l'agente semplice non prende in considerazione né la parte dell'ambiente che non vede (ambiente non osservabile), né gli stati passati dell'ambiente (percezioni precedenti).

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Agente razionale