2. Älykkäät t agentit Eero Hyvönen Helsingin yliopisto
Agentin äly = funktio Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 2
Esimerkki agentista Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 3
Pölynimurin agenttifunktio Taulukkona Ohjelmana Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 4
Rationaalisuuden käsitek Rationaalinen = tehdä järkevä/järkevin valinta Osata valita agenttifunktiolle aina oikea arvo Järkevyyden kriteeri: suoritusarvo (performance( measure) Esim. maksimaalinen pölyn p imurointi Kriteerinä haluttu toiminta Ongelma: pölyn p pääp äästäminen lattialle lisää suoritusta! Maksimaalisen puhtaat tilat Kriteerinä haluttu lopputulos (yleensä hyvä kriteeri) Yleinen ongelma: ristiriitaisten tavoitteiden sovittaminen Esim. vapaa-ajan ajan vs. palkkatulojen maksimointi Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 5
Rationaalisuus riippuu neljäst stä seikasta Suoritusarvosta, joka määm äärää onnistumisen Agentin a priori tiedosta ympärist ristöstä Agentit toimenpidevalikoimasta Agentit havaintohistoriasta P* Rationaalisen agentin määm ääritelmä Rationaalinen agentti valitsee jokaiselle havaintohistorialle P* toimenpiteen, joka maksimoi suoritusarvon odotusarvon perustuen P*:hen ja agentin a priori tietoon Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 6
Rationaalisuuden ominaisuuksia Rationaalisuus kaikkitietävyys (omniscience) Havainnot voivat olla puutteellisia/virheellisiä Rationaalisuus selvänäköisyys (clairvoyance( clairvoyance) Toimenpiteet voivat johtaa yllätt ttäviin tuloksiin Rationaalisuus ei välttv lttämättä johda lopulta parhaaseen tulokseen Maksimoidaan suoritusarvon odotusarvoa Johtaa tutkimiseen (explore( explore), oppimiseen (learn( learn), itsenäisyyteen isyyteen (autonomy( autonomy) Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 7
Agentin laskennan vaiheet Luomisvaiheessa ohjelmoidaan a priori tietoa Toimintavaiheessa tehdää ään n toimenpiteen valinta Historiatiedosta opitaan Tästä seuraa vähitellen v autonomisuus Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 8
Tehtäväymp ympäristö (task environment) Ongelmakenttä,, jonka agentti hoitaa Määritellään n ensimmäisen isenä älykästä agenttia suunniteltaessa Luonnehdinta PEAS-teht tehtäväympäristönä: Performance Measure Environment Actuators Sensors Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 9
Esimerkki: automaattinen taksi Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 10
Tehtäväymp ympäristön n dimensiot Havainnoitavuus (Observability( Observability) Onko kaikki vai osa tiedosta havaittavissa? Esim. jalankulkija vs. sokea jalankulkija Deterministisyys vs. stokastisuus Määräytyykö seuraava tila edellisen tilan ja toimenpiteen perusteella Esim. auton ajossa myös s ympärist ristö vaikuttaa toimenpiteen lopputulokseen Episodisuus vs. peräkk kkäisyys Riippuuko seuraava toimenpide edellisistä Esim. shakki ei ole episodista Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 11
Staattisuus vs. dynaamisuus Muuttuuko ympärist ristö agentin pohtiessa Esim. ristisanatehtävän n ratkonta on staattista Diskreetti vs. jatkuva Esim. shakin maailma koostuu diskreeteistä tiloista Yksi vs. moniagenttiympärist ristö Competitive vs. co-operative operative Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 12
Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 13
Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 14
Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 15
Millainen on reaalimaailma? Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 16
Agentin rakenne Agentti = Arkkitehtuuri + Ohjelma Taulukkoperustainen agentti: Ratkaisee teoriassa kaikki ongelmat!? Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 17
Taulukkoperustaisuuden ongelmia Tekoäly = yritetää ään n korvata taulukko pienellä ja tehokkaalla agenttiohjelmalla Vrt. esim. logaritmitaulut ja taskulaskin Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 18
Agenttiohjelmien 4 perustyyppiä Kompleksisuusjärjestyksess rjestyksessä Simple reflex agent (heijasteagentti) Model-based reflex agent (malliperustainen h.) Goal-based agent (tavoitteellinen a.) Utility-based agent (hyötyperustainen a.) Näistä voidaan luoda myös s oppivat versiot Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 19
Heijasteagentti Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 20
VRT. TAULUKKO! Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 21
Rajoituksia Oikeaa toimenpidettä ei useinkaan voi tehdä yksittäisen isen havainnon perusteella Agentti ei tunne ympärist ristöään Joka ei muista historiaa on tuomittu sitä toistamaan Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 22
Malliperustainen heijasteagentti Kuten heijasteagentti, mutta condition-action action-säännön ehto-osan osan argumenttina havainnon lisäksi sisäinen inen tila (state) Agentilla malli siitä,, miten maailma muuttuu agentin toimien seurauksena ja agentista riippumatta Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 23
Malliperustainen heijasteagentti Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 24
Malliperustaisuus vs. ympärist ristön n heijastelu Agentille on vaikeaa muodostaa täydellistt ydellistä maailmankuvaa Malliperustaisuuden skaalautuvuusongelma Äly ly syntyy vuorovaikutuksessa ympärist ristön n kanssa Herbert Simonin muurahainen R. Brooksin Mars-mönkij nkijät Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 25
Tavoiteperustainen agentti Pelkkä tilan luonne ei riitä kriteeriksi seuraavan toimenpiteen valitsemiseen Monesta vaihtoehdosta on voitava valita tavoitteen mukaan Edellyttää eri skenaarioiden selvittämist mistä -> haku (search)) ja suunnittelu (planning) Joustavuus eri tilanteissa -> äly Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 26
Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 27
Hyötyperustainen agentti Pelkkä tavoitteenmukainen lopputulos ei riitä Vaihtoehtoisilla tavoitteen toteuttavilla ratkaisuilla on eri hyötyarvo Esim. eri kulkuyhteydet keskustasta Kumpulaan Tavoite toteutuu, mutta toiset ovat hitaampia, kalliimpia, turvallisempia jne. kuin toiset Tavoitteen osittainen saavuttaminen (utility( function) Päästään n vain lähelle l Kumpulaa Hyödyn ja todennäköisyyden yhdistäminen Esim. tilanteissa, jossa ympärist ristöä ei voida havainnoida täsmt smällisesti Esim. epätarkka kartta Ristiriitaisten hyötyjen arvottaminen Esim. hinta vs. nopeus (taksi vs. bussi) Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 28
Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 29
Oppiva agentti Vähentää ohjelmoimisen tuskaa Vrt. ihmisen kehitys Joustavuus toimia uusissa ja muuttuvissa olosuhteissa -> älykkyys Eri agenttimallien eri osiin voi liittyä oppimista Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 30
- Esimerkiksi autolla ajo Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 31
Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 32
Lähteet S. Russell,, P. Norvig: Artificial Intelligence, a Modern Approach. Prentice-Hall Hall,, 2003. S. Russell,, Tekoälykurssin kalvot Berkleyn yliopistossa, 2004. Tekoäly, Eero Hyvönen, 2004 33