构建智能体与世界模型：迈向理解与决策

本章节"人工智能第9章 Agent and World Models"深入探讨了构建智能代理和理解世界模型的关键概念。首先，让我们从定义开始，一个智能代理（Agent）的核心组成部分包括： 1. 环境（Environment）：智能体所处的任务状态，它提供了任务的背景和限制。 2. 传感器（Sensors）：负责接收环境中的信息并转化为智能体可以理解的形式，这是其与外界交互的通道。 3. 执行器（Actuators）：允许智能体对环境进行操作，改变其状态以实现目标。 4. 性能度量（Performance Measure）：用于评估智能体在特定环境下表现的指标，衡量其效率和效果。 5. 感知（Percept）：智能体在某一时刻接收到的环境输入，是理解环境状态的基础。 6. 感知序列（Percept Sequence）：记录了智能体经历的所有感知事件的历史，对于决策制定至关重要。 7. agent程序（Agent Program）：控制智能体行为的算法，根据感知序列选择适当的动作。 在模型驱动的智能体（Model-based agents）方面，它们的核心在于： - 世界模型（World Model）：智能体内部维护一个关于世界如何运作的抽象模型，包括状态转移规则。 - 内部状态（Internal State）：由智能体基于自身感知历史更新的状态，通过状态转移函数反映外部世界的动态变化。 - 行为决策：模型化的智能体基于内部状态、目标（goals）或实用（utilities）来指导行动，通过基于模型的反射性，它能预测并适应环境。 基于目标的agent（Goal-based agents）进一步扩展了模型驱动的概念，它们不仅关注当前状态，还明确地存储和处理目标信息。在感知信息有限的情况下，这类智能体更倾向于结合目标和模型信息，优先选择最接近目标的行动，体现了高级的规划和决策能力。 第9章探讨了智能体如何通过理解和建模环境来执行任务，以及如何在不同类型的智能策略（如基于模型和基于目标）之间进行选择。这对于开发能够自主学习、适应和优化的AI系统具有重要的理论基础。理解这些概念有助于我们在实际应用中设计出更加高效和灵活的智能代理系统。