인공지능에서 사용되는 agent 용어 정리

인공지능에서는 agent라는 용어를 사용합니다. 과연 이 agnet 는 무엇이며 어떤 의미일까요??

 

agent :

현재 상태 즉 환경을 인식하고, 그것을 바꾸기 위해 특정한 액션을 수행한다.

 

agent function :

agent가 환경을 인식하고 액션으로 대응시킨다.

 

agent program :

agent function은 agent program으로 구현된다. 즉 agent function을 물리적으로 실행될 수 있게 구체적으로 구현하는 것

 

rationality : agent가 가용한 정보와 불확실성, 잠재적 비용 및 편익을 고려하고 최상의 조치를 선택하여 최선의 액션을 수행하는 것

 

autonomy :

자율성. 주변 환경을 관측하고, 판단해서 행동하는 단계를 사람의 개입 없이 스스로 결정할 수 있는 것

 

reflex agent :

미래를 내다보지 않고 현재 어떻게 행동을 할지 고려하는 방법. 미리 프로그래밍 된, 예를들면 if의 조건에 따라 정해진 행동을 하는 agent.

 

model-based agent :

model-based agent는 정보를 수집하고, 분석하여 특정 모델을 구축한다. 이를 통해 주어진 환경에서 가능한 모든 상태와 행동을 포착하며, 이를 기반으로 최적의 행동을 선택

 

goal-based agent :

reflex agent, model-based agent 는 구체적인 목적 없이 규칙에 맞을때만 행동을 취하지만 goal-based agent는 원하는 목표가 미리 설정되어 있고 해당 목표를 최대값으로 이루기 위해 행동을 하는 agent.

 

utility-based agent :

목표만을 가진 agent는 매 상황에서 최선의 선택을 할 수 없기 때문에 utility를 추가한 것. 즉 결과만 중시하는 것이 아닌 utility를 추구하는 agent.

 

learning agent :

learning agent는 시간이 지남에 따라 환경, 경험과의 상호작용을 기반으로 성능을 향상시키는 agent. 또한 4가지 구성 요소로 나눌 수 있다. learning element, performance element, critic, problem generator

 

이 정도로 의미를 정리할 수 있습니다,