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とよみうづき
5 years ago
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1 知的エージェントとは? 知的エージェントの特徴とは? どのように知的エージェントをデザインするか? 知的エージェントの例デモ 1

2 エージェントとは何か? エージェントはセンサーを通じて環境を知覚しエフェクターを通じて環境に行動することができるものです環境知覚行動センサー : 目, カメラ, エージェント例 : 人による運転ロボットによる運転プログラムによる運転エフェクター : 手, モーター一般的なエージェントの仕組み 2

3 知的エージェントとは何かエージェントはタスクを実行するために常に一定量の知識を必要とします従って知的エージェントと呼ばれます知的処理入力 ( 知覚 ) ブラックボックス出力 ( 行動 ) 最上位レベルではエージェントは主に以下の3つのカテゴリに区別されます人間エージェントハードウェアエージェントソフトウェアエージェント. 例えば, 旅行代理店, ロボット, 自動化されたタクシー 3

4 知的なソフトウェアエージェント知的なソフトウェアエージェントはユーザーのために特定のタスクを果たすことができまた有効な方法で自律的にタスクの部分的な処理を実行する知性を備えているソフトウェアプログラムであると定義されますソフトウェアエージェントに活用される知能とは何か? 人のように考えるプログラム人のように行動するプログラム合理的に考えるプログラム合理的に行動するプログラム知性における非常に広いバリエーションは低い知能を持つ単純なエージェントから高い知能を持つ複雑なエージェントまであらゆるものが想定されます AI (artificial intelligence) の分野は知性の本質の理解に取り組んでいます 4

5 知的エージェントの特徴内部の特徴学習 / 推論 : エージェントはこれまでの経験から学び順次自分の行動を環境に適応させることができます反応性 : エージェントは環境からの情報に影響を受けたり適切に反応することができなければなりません自律性 : エージェントは自分の内部状態と行動の両方を制御する必要がありますエージェントの自律性の度合いを指定することもでき重要な意思決定のためにユーザーの介入が必要になる場合もあります目的指向 : エージェントは目的が明確に定義されていて徐々に環境に影響を及ぼしながら自分の目的を達成していきます 5

6 続き外部の特徴通信 : エージェントはタスクを成し遂げるために環境に対する例えば人間他のエージェントなどの任意の情報源などに対し相互作用をしばしば要求します協力 : 複数のエージェントが協力することにより単一のエージェントの能力を超えて複雑なタスクに対しより早くより良いソリューションを可能にします移動性 : エージェントは電子通信ネットワーク内を移動することができます性格 : 人のようにエージェントは可能な限り多くの人間の性格に合った外的な振る舞いを示すかもしれません従来のソフトウェアプログラムとソフトウェアエージェントは何が違うのか? 認識 : ソフトウェアエージェントは環境の変化を認識します自律性 : ソフトウェアエージェントは主に自律的に仕事を果たします学習 : ソフトウェアエージェントは知識を吸収 ( 経験を通じて学習 ) します通信 : ソフトウェアエージェントはユーザーや他のエージェントと通信します 6

7 影響範囲意思決定理論自律性ネットワーク通信移動性通信特徴協力性格学習推理反応性人工知能 (AI) 心理学分散 AI 7

8 応用例情報検索とフィルタリングニュースの購読友人発見支援エージェント買い物支援エージェントスケジューリング支援エージェント Webドキュメント補修エージェント 8

9 どのようにエージェントをデザインするかエージェント = アーキテクチャ + エージェントプログラム一般的にアーキテクチャは以下の機能を持ちます使用可能なセンサーからプログラムに知覚を生成するプログラムを実行するプログラムの行動の選択をエフェクターに供給するアーキテクチャは以下のものです普通のコンピューター専用のハードウェアいくつかのソフトウェアエージェントプログラムは知覚から行動にエージェントのマッピングを実装する機能ですこれはアーキテクチャ上で実行されます入力 : 知覚出力 : 行動エージェントプログラム 9

10 例 : 自動化されたタクシーのデザイン知覚するもの行動するもの目的環境カメラ, 速度計, GPS, ソナー ( 超音波探知機 ) ハンドル, アクセル, ブレーキ目的地までの安全に運転すること信号他の車歩行者日本タクシー運転エージェントとその PAGE の説明 Percepts,Actions,Goals,Environment エージェントプログラムには以下の4つがあります - 単純反射エージェント - 環境保存エージェント -ゴール主導エージェント - 効用主導エージェント 10

11 単純反射エージェント現在の状況がルールの条件と一致するとそのルールに関連付けられている行動を実行します function SRAgent(percept) return action センサー static: rules, a set of condition-action rules 行動を取るルールの条件環境の状況行動環境 state <- INTERPRET-INPUT(percept) rule <- RULE-MATCH(state, rules) action <- RULE-ACTION[rule] return action エージェントエフェクター 11

12 環境保存エージェント ( 知覚と格納された内部状態によって定義された ) 現在の状況がルールの条件と一致するとそのルールに関連付けられている行動を実行します (car model evolving) function SRSAgent(percept) return action 前の状態空間の進化行動履歴行動を取るルールの条件センサー空間の状態の更新行動環境 static: current world state rules, a set of condition-action rules state <- UPDATE-STATE(state, percept) rule <- RULE-MATCH(state, rules) action <- RULE-ACTION[rule] state <- UPDATE-STATE(state, action) エージェントエフェクター return action 12

13 ゴール主導エージェント最終目標に向かって意思決定をしていきます function Goal-Agent(percept) return action 前の状態からどのような行動をするべきか判断センサー空間の状態の更新 static: current world state rules, a set of condition-action rules 行動を取るルールの条件行動環境 state <- UPDATE-STATE(state, percept) do { rule <- RULE-MATCH(state, rules) エージェントゴールかどうか? エフェクター action <- RULE-ACTION[rule] state <- UPDATE-STATE(state, action) }while (not goals? <- state) return action 13

14 効用主導エージェント意思決定を量で評価することで動作しますユーティリティは状態を質を表す実数にマッピングします function Utility-Agent(percept) return action センサー static: current world state 前の状態からどのような行動をするべきか判断空間の状態の更新 rules, a set of condition-action rules 行動を取るルールの条件行動環境 state <- UPDATE-STATE(state, percept) do { rule <- RULE-MATCH(state, rules) ユーティリティーエージェントゴールかどうか? エフェクター action <- RULE-ACTION[rule] state <- UPDATE-STATE(state, action) }while ((not goals? <- state) (not good quality?)) return action 14

15 環境の特性アクセス可能 vs. アクセス不可能決定論的 vs. 非決定論的一時的 vs. 非一時的静的 vs. 動的離散 vs. 連続 15

16 マルチエージェントシステム田村さんのスマートエコホーム 16

17 Agent 閉じるように提案人の性格 Agent 家のシミュレーション Agent ボブは何をしているか? Agent 推薦エンジン通知冷蔵庫が開いてる!!! ボブはテレビを見ているが冷蔵庫が開いてる Agent Agent Space Person Device Time living Bob 19:52 living Bob light 19:52 living Bob light, air-conditioner 19:53 living living Hand Hip 構築されたログ Sofa Cup Air TV Remote conditioner controller Hand Hip Hand Hip Sofa Cup Air TV Remote Device log conditioner controller Sofa - Hand Hip Cup Sofa Cup Air conditioner - TV ボブはテレビを見ている data データの集合 Bob Bob 行動行列によるデータマイニング Hand Hip Sofa Cup Air conditioner TV Remote controller Hand Hip Sofa Cup Air conditioner Space log light, air-conditioner, refrigerator light, air-conditioner, refrigerator, TV Person log Person Device Time Bob light 19:52 Bob air-conditioner 19:53 Bob refrigerator 19:55 Bob TV 19: TV :55 19:58 Device State Detail Time light on - 19:52 air-conditioner on 25 19:53 refrigerator on open 19:55 TV on ch1 19:58 Air Remote controller conditioner Generating activity インテリジェントエンティ TV matrix ティプール Remote controller Remote controller Drinking Hand Hip Sofa Cup Air conditioner TV Remote controller Hand Hip Sofa 推薦エンジン解析された人の行動のログ人の行動の抽出 Cup Air conditioner TV Remote controller Watching TV

18 実世界でのアプリケーションデモ探索問題の解決ゲーム : コンピューターがプレイヤーにスマートガーデン宝を見つけるエージェント迷路ロボット : 出口を発見する自動的な会話 18

19 Work in Class ホームページにある 1~6 のアプレットを実行してみましょう Read: Think: Image if there are all driverless cars are on road in future, what may be the problems and how to solve the problems? もし将来すべての車が自動で運転されるようになったら何が問題になるかまたその問題をどのように解決するか想像してみましょう 19

20 Home work The Google driverless car is a project by Google that involves developing technology for autonomous cars. The software powering Google's cars is called Google Chauffeur. Google 自動運転カープロジェクトはグーグルによる車の自動運転技術に関連したプロジェクトですこの車を制御しているソフトウェアを "Google Chauffeur" といいます Q: How does AI technology play important role in developing software Google Chauffeur? Please write a report and submit it on 10/24 (before lecture). "Google Chauffeur" において AI 技術はどのような重要な役割を果たしていますか? レポートにまとめて10 月 24 日の講義が始まる前に提出してください 20

ロボット技術の紹介

ロボット技術の紹介賢いロボットの作り方 ~ 自分で考えて行動するロボットをつくる ~ 関東学院大学理工学部 ( 届出設置書類提出中 ) 准教授元木誠夢ナビライブ東京賢いロボットの作り方 1 本日の講義内容周囲の状況を認識し, 自分で考えて行動するロボットのことを知能ロボットといいます知能ロボットは賢さのレベルによって作り方が違います生物の脳をモデルにしたシステム ( ニューラルネットワーク ) で作る方法を紹介します!