От рефлексов к планированию

В эволюции проектирования агентов мы переходим от рефлекторных агентов, которые сопоставляют восприятия непосредственно с действиями на основе простых правил (например, «Если впереди идущий автомобиль тормозит, инициируй торможение»), к агентам решения задач. Рефлекторные агенты действуют на основе текущего контекста, тогда как агенты решения задач являются целеориентированными. Они учитывают будущие последствия своих действий, чтобы найти последовательность, удовлетворяющую конкретной цели.

• Рефлекторный агент: $Action = Function(Percept)$
• Планирующий агент: $Action\_Sequence = Search(State, Goal)$

Атомарное представление состояния

На этом фундаментальном уровне агенты используют атомарное представление. Это означает, что состояние мира рассматривается как чёрный ящик — единый узел без внутренней структуры, видимой алгоритму поиска. Агент рассуждает только о:

• Состояния ($S$): Снимки окружающей среды.
• Действия ($A$): Переходы между состояниями.
• Проверка цели: Булева проверка, находится ли состояние $s \in S_{goal}$.

Цикл решения задач

Агент решения задач следует чёткому четырёхэтапному циклу для навигации в окружающей среде:

1. Формулирование цели: Определение, какую цель преследовать на основе текущей ситуации.
2. Формулирование задачи: Абстрагирование реального мира в математическую модель (состояния и действия).
3. Поиск: Моделирование последовательностей действий для поиска оптимального пути.
4. Выполнение: Выполнение действий, найденных на этапе поиска, без дальнейших размышлений (при условии статичной среды).