インテリジェントエージェントとは

インテリジェントエージェントは、独立して機能し、事前に作成された目標を達成するために機能するコンピューターエンティティです。 目標を達成するために、知的エージェントは外部の刺激を分析して適応できなければなりません。 そうしないと、目標を正確に達成できない可能性があります。 一部のシンプルなシステムには1つのエージェントがありますが、複雑なシステムにはサブエージェントがあり、メインエージェントの下で機能して、マイナータスクのリストを実行し、メインエージェントに直接報告します。 エージェントは一般に人工知能を介して学習することができますが、エージェントは外部刺激に対して特定の応答をするようにのみ作られており、新しい応答を形成することはできません。

コンピューターサイエンスでは、インテリジェントエージェントは独立して機能するように作られたシステムの一部であり、通常は人工知能で作られています。 これに加えて、エージェントは、システムの動作に応じて特定の目標を持つようにプログラムされています。 たとえば、システムがエアコンの場合、目標には空気を冷却し、必要に応じてオンとオフを切り替えることが含まれます。 システムはより効率的になることを学習できますが、事前に作成された目標に反することはできません。

これらの目標を達成するには、インテリジェントエージェントが自身を分析し、状況に適応できる必要があります。 空調システムでは、デバイスは空気を冷却するように作られているため、外気温度を分析できる必要があります。 外気温と独自のシステムを分析することにより、エージェントは、オンまたはオフにするか、状況に適応するのが適切かどうかを知ることができます。 これにより、エージェントはロジックのエラーをチェックし、事前に作成された目標をより適切に処理するために修正できます。

通常、単純なシステムには、すべての機能を簡単に制御できるインテリジェントエージェントが1つあります。 複雑なシステムには複数のインテリジェントエージェントが必要になる場合がありますが、通常、内部ロジックの問題を防ぐために階層が与えられます。 サブエージェントは、より小さなタスクを実行し、通常、これらのタスクを監視し、システムが正しく実行されることを保証するメインエージェントによって管理されます。

通常、インテリジェントエージェントは、その動作中に、エラー率と成功率をチェックすることにより、その目的に最適な方法を学習します。 エージェントは、アクションをより適切に実行することを学習できますが、事前に作成されたアクションのみを実行できます。 エアコンは、部屋を冷やすために自分自身を動かすなど、コードに記述されていないタスクを実行できません。 目標と同様に、アクションを変更することはできませんが、システムがこれらのアクションを実行する方法を変更することができます。