第9章分布式人工智能与Agent
人工智能经典习题集及各章总结
人工智能经典习题集及各章总结第一部分绪论习题解答：1．什么是人工智能？进展过程中经历了什么阶段？解：人工智能是计算机科学的一个重要分支，也是一门正在进展中的综合性前沿学科，它是由计算机科学、操纵论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而进展起来的，目前正处于进展阶段尚未形成完整体系。
进展过程中经历的阶段有：第一阶段（40年代中～50年代末）神经元网络时代第二阶段（50年代中～60年代中）通用方法时代第三阶段（60年代中～80年代初）知识工程时代第四阶段（80年代中～90年代初）新的神经元网络时代第五阶段（90年代初～现在）海量信息处理与网络时代2．人工智能研究的基本内容是什么？解：基本内容是：搜索技术、知识表示、规划方法、机器学习、认知科学、自然语言懂得与机器翻译、专家系统与知识工程、定理证明、博弈、机器人、数据挖掘与知识发现、多Agent系统、复杂系统、足球机器人、人机交互技术等。
3．人工智能要紧有哪几大研究学派？解：（１）符号主义学派：由心理学途径产生，符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认识（智能）的基本元素是符号，而智能行为则是符号运算的结果。
（２）连接主义学派：由生理学途径产生，连接主义又称之仿生学派，认为人工智能的基本元素是神经元，智能产生于大量神经元的并行分布式联结之中，而智能行为则是联结计算的结果。
（３）行为主义学派：由生物演化途径产生，行为主义认为人工智能起源于操纵论，提出智能取决于感知与行为，取决于对外界复杂环境的习惯，而不是表示与推理。
４．人工智能有什么要紧的研究领域？解：（１）问题求解（２）逻辑推理与定理证明（３）自然语言懂得（４）自动程序设计（５）专家系统（６）机器学习（７）神经网络（８）机器人学（９）模式识别（１０）机器视觉（１１）智能操纵（１２）智能检索（１３）智能调度与指挥（１４）分布式人工智能与Ａｇｅｎｔ（１５）计算智能与进化计算（１６）数据挖掘与知识发现（１７）人工生命（１８）系统与语言工具第2部分知识与知识表示本章小结：习题解答：1 设有如下问题：（1）有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E，如图所示；（2）某人从A地出发，去其它四个城市各参观一次后回到A;（3）找一条最短的旅行路线请用产生式规则表示旅行过程。
大数据与人工智能智慧树知到答案章节测试2023年哈尔滨商业大学
第一章测试1.在数据量单位中，1PB等于（）。
A:1024TBB:256TBC:512TBD:2048TB答案:A2.大数据的最终价值体现（）。
A:思想B:理论C:技术D:实践答案:D3.人工智能起源于（）。
A:40-50年代B:70-80年代C:50-60年代D:60-70年代答案:C4.被称为XCON的“专家系统”是由（）发明。
A:牛津大学B:卡内基梅隆大学C:哈佛大学D:麻省理工学院答案:B5.大数据具有4V特点包括（）。
A:高速B:多样C:精确D:密度高E:大量答案:ABCE6.自然语言处理包括（）。
A:解码B:理解C:编码D:翻译E:解析答案:AC7.在大数据时代，经常使用的数据量衡量单位为TB。
A:对B:错答案:B8.模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
A:对B:错答案:A9.机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能。
A:错B:对答案:B10.在分布式人工智能系统中，每一个Agent又是一个全自治系统。
A:错B:对答案:A第二章测试1.数据的多样性包括（）。
A:数据格式的多样性B:数据用途的多样性C:数据内容的多样性D:数据表达方式的多样性E:数据来源的多样性答案:ABE2.最普通也是最常见的数据类型是（）。
A:视频数据B:文本C:音频数据D:图片答案:B3.将不同数据源的数据自动收集到一个装置中是指（）。
A:数据获取B:数据清洗C:数据建模D:数据存储答案:A4.数据分析，是指从海量的数据中利用数据挖掘的方法，获取有用的有价值的数据信息。
A:错B:对答案:B5.数据量测方法有（）。
A:变化周期B:变化地点C:定时式D:非接触式E:接触式答案:DE6.直接附加存储的英文缩写是（）。
A:DASB:SANC:ＢＡＳD:NAS答案:A7.企业的数据处理大致分为（）。
A:操作性处理B:分析性处理C:测试性处理D:数据编辑E:数据库处理答案:AB8.数据仓库特点包括（）。
分布式人工智能和Agent技术
分布式人工智能和Agent技术7.1 分布式人工智能分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，DAI）的研究始于20世纪70年代末，主要研究在逻辑上或物理上分散的智能系统如何并行地、相互协作地实现问题求解。
其特点是：（1）系统中的数据、知识以及控制，不但在逻辑上而且在物理上分布的，既没有全局控制，也没有全局的数据存储。
（2）各个求解机构由计算机网络互连，在问题求解过程中，通信代价要比求解问题的代价低得多。
（3）系统中诸机构能够相互协作，来求解单个机构难以解决，甚至不能解决的任务。
分布式人工智能的实现克服了原有专家系统、学习系统等弱点，极大提高知识系统的性能，可提高问题求解能力和效率，扩大应用范围、降低软件复杂性。
其目的是在某种程度上解决计算效率问题。
它的缺点在于假设系统都具有自己的知识和目标，因而不能保证它们相互之间不发生冲突。
近年来，基于Agent的分布式智能系统已成功地应用于众多领域。
7.2 Agent系统Agent提出始于20世纪60年代，又称为智能体、主体、代理等。
受当时的硬件水平与计算机理论水平限制，Agent的能力不强，几乎没有影响力。
从80年代末开始，Agent理论、技术研究从分布式人工智能领域中拓展开来，并与许多其他领域相互借鉴及融合，在许多领域得到了更为广泛的应用。
M.Minsky曾试图将社会与社会行为的概念引入计算机中，并把这样一些计算社会中的个体称为Agent，这是一个大胆的假设，同时是一个伟大的、意义深远的思想突破，其主要思想是“人格化”的计算机抽象工具，并具有人所有的能力、特性、行为，甚至能够克服人的许多弱点等。
90年代，随着计算机网络以及基于网络的分布计算的发展，对于Agent及多Agent系统的研究，已逐渐成为人工智能领域的一个新的研究热点，也成为分布式人工智能的重要研究方向。
目前，对于Agent系统的研究正在蓬勃的发展可分为基于符号的智能体研究和基于行为主义的智能体研究。
人工智能本科习题
图8.22机械手堆积木规划问题
8-8指出你的过程结构空间求得的图8.23问题的路径，并叙述如何把你在上题中所得结论推广至包括旋转情况。
图8.23一个寻找路径问题
第一章绪论
1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
1-2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？
1-4.现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？
1-5.你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？
1-6.人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？
3-16下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则：
(1)两个全等三角形的各对应角相等。
(2)两个全等三角形的各对应边相等。
(3)各对应边相等的三角形是全等三角形。
(4)等腰三角形的两底角相等。
第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算
4-1计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？
5-2试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。
5-3如何利用遗传算法求解问题，试举例说明求解过程。
5-4用遗传算法求的最大值
5-5进化策略是如何描述的？
5-6简述进化编程的机理和基本过程，并以四状态机为例说明进化编程的表示。
5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？
5-8人工生命是否从1987年开始研究？为什么？
2-10试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。
第三章搜索推理技术
3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么?
3-2试举例比较各种搜索方法的效率。
人工智能agent
agentagent范本1. 引言1. 背景介绍：简要说明（Artificial Intelligence，）的发展背景和重要性。
2. 目的与目标：明确本文档旨在提供关于agent相关信息，并指导读者如何使用该技术。
2. 概述1. 定义：解释什么是agent以及其基本原理。
2. 分类：a) 单Agent系统: 描述单个独立运行的 agent；b) 多Agent系统: 解释多个相互协作或竞争的 agents之间交互合作方式。
3.功能特点在这一章节中详细描述了不同类型、用途和领域下，各种具体应用场景所需实现功能。
例如：- 自动驾驶车辆中，包括感知环境、决策制定等方面；- 社交媒体推荐算法中，包括用户画像分析、内容推送等方面；4.设计与开发流程这一部分主要讲解了一个完整项目从开始到结束需要经历哪些阶段,每个阶段都有怎样具体操作:需求调研->数据收集/准备->模型选择/设计->训练与优化->集成部署和测试 -> 持续改进5.技术要点这一章节主要介绍了agent的核心技术，例如： - 机器学习：包括监督学习、无监督学习等；- 自然语言处理（NLP）: 包括文本分析、情感识别等；- 计算机视觉：包括图像分类、目标检测等。
6. 应用案例在这个章节中并详述几个典型应用场景,如医疗领域下的辅助诊断系统，工业制造过程中质量控制方面使用 agent进行自动检测及调整。
7. 监管法律规定描述相关国家或地区对于agent在不同行业内运营所需遵守的法律条款以及隐私保护政策。
8. 总结与展望简单总结全文内容，并提出未来发展趋势和可能带来影响。
9.附件:列表说明所有涉及到该文件需要引入参考资料或者数据集合列表.10. 法律名词解释：a) ：的缩写；b) NLP: 自然语言处理（Natural Language Processing）。
第八章 Agent(艾真体)
湖南科技大学计算机学院
戴祖雄
5
(4)开放性。通过网络互连和系统的分布,便于扩 充系统规模,使系统具有比单个系统更大的开放 性和灵活性。 (5)容错性。系统具有较多的冗余处理节点、通信 路径和知识,能够使系统在出现故障时,仅仅通 过降低响应速度或求解精度,就可以保持系统正 常工作,提高工作可靠性。 (6)独立性。系统把求解任务归约为几个相对独立 的子任务,从而降低了各个处理节点和子系统问 题求解的复杂性,也降低了软件设计开发的复杂 性。
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戴祖雄
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2.艾真体的要素 艾真体必须利用知识修改其内部状态(心理状态),以适应 环境变化和协作求解的需要。艾真体的行动受其心理状态驱 动。人类心理状态的要素有认知(信念、知识、学习等)、情 感(愿望、兴趣、爱好等)和意向(意图、目标、规划和承诺等) 三种。着重研究信念(belief)、愿望(desire)和意图(intention) 的关系及其形式化描述,力图建立艾真体的BDI(信念、愿望和 意图)模型,已成为艾真体理论模型研究的主要方向。 信念、愿望、意图与行为具有某种因果关系,如图8.2所 示。其中,信念描述艾真体对环境的认识,表示可能发生的状 态；愿望从信念直接得到,描述艾真体对可能发生情景的判断； 意图来自愿望,制约艾真体,是目标的组成部分。
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戴祖雄
7
上述对分布式人工智能的分类并非绝对和完善。 有些人认为MAS基本上就是分布式人工智能,DPS仅是 MAS研究的一个子集,他们提出,当满足下列三个假设 时,MAS就成为DPS系统：①Agent友好；②目标共同； ③集中设计。显然,持这种看法的人大大扩展了MAS的 研究和应用领域。正是由于MAS具有更大的灵活性,更 能体现人类社会的智能,更适应开放和动态的世界环境, 因而引起许多学科及其研究者的强烈兴趣和高度重视。 目前对Agent和MAS的研究有增无减,仍是一个研究 热点。要研究的问题包括Agent的概念、理论、分类、 模型、结构、语言、推理和通信等。
agent
BDI关系图
艾真体的特性
（1）行为自主性 艾真体能够控制它的自身行为， 艾真体能够控制它的自身行为， 其行为是主动的、自发的和有目标和意图的， 其行为是主动的 、 自发的和有目标和意图的 ， 并 能根据目标和环境要求对短期行为做出规划。 能根据目标和环境要求对短期行为做出规划。 也叫反应性， （ 2） 作用交互性 也叫反应性 ， 艾真体能够与 环境交互作用，能够感知其所处环境， 环境交互作用 ， 能够感知其所处环境 ， 并借助自 己的行为结果，对环境做出适当反应。 己的行为结果，对环境做出适当反应。 （ 3） 环境协调性 艾真体存在于一定的环境中 ， 艾真体存在于一定的环境中， 感知环境的状态、事件和特征， 感知环境的状态 、 事件和特征 ， 并通过其动作和 行为影响环境，与环境保持协调。 行为影响环境，与环境保持协调。 （ 4） 面向目标性 艾真体不是对环境中的事件 做出简单的反应， 做出简单的反应 ， 它能够表现出某种目标指导下 的行为，为实现其内在目标而采取主动行为。 的行为，为实现其内在目标而采取主动行为。
（ 5） 存在社会性 艾真体存在于由多个艾真体构 成的社会环境中，与其它艾真体交换信息、 成的社会环境中，与其它艾真体交换信息、交互作 用和通讯。 用和通讯。艾真体的存在及其每一行为都不是孤立 甚至表现出人类社会的某些特性。 的，甚至表现出人类社会的某些特性。 各艾真体合作和协调工作， （6）工作协作性 各艾真体合作和协调工作，求 解单个艾真体无法处理的问题， 解单个艾真体无法处理的问题，提高处理问题的能 在协作过程中，可以引入各种新的机制和算法。 力。在协作过程中，可以引入各种新的机制和算法。 艾真体的程序在起动后， （7）运行持续性 艾真体的程序在起动后，能够 在相当长的一段时间内维持运行状态， 在相当长的一段时间内维持运行状态，不随运算的 停止而立即结束运行。 停止而立即结束运行。 艾真体不仅能够感知环境， （8）系统适应性 艾真体不仅能够感知环境，对 环境做出反应， 环境做出反应，而且能够把新建立的艾真体集成到
蔡自兴人工智能课后参考答案
人工智能作业题1 － 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
1 － 4 现在人工智能有哪些学派？它们的任知观是什么？1 － 6 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？2 － 6 用谓词演算公式表示下列英文句子 ( 多用而不是省用不同谓词和项。
例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子 ) 。
A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.2 － 7 把下列语句表示成语义网络描述：(1) All man are mortal.(2) Every cloud has a silver liming.(3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.2 － 9 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。
补充题：1 、张某被盗，公安局派出五个侦察员去调查。
研究案情时，侦察员 A 说“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员 B 说“钱与孙中至少有一人作案”；侦察员 C 说“孙与李中至少有一人作案”；侦察员 D 说“赵与孙中至少有一人与此案无关”；侦察员 E 说“钱与李中至少有一人与此案无关”。
如果这五个侦察员的话都是可信的，试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。
3 －4 如何通过消解反演求取问题的答案？3 － 11 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式？各自的特点为何？3 － 6 下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则：(1) 两个全等三角形的各对应角相等。
(2) 两个全等三角形的各对应边相等。
3 － 17 把下列句子变换成子句形式：4 － 1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？4 － 6 构作一个神经网络，用于计算含有两个输入的 XOP 函数。
人工智能及其应用第四版答案
人工智能及其应用第四版答案【篇一：人工智能及其应用习题参考答案第9章】txt>9-1 分布式人工智能系统有何特点？试与多艾真体系统的特性加以比较。
分布式人工智能系统的特点：(1) 分布性系统信息(数据、知识、控制)在逻辑上和物理上都是分布的(2) 连接性各个子系统和求解机构通过计算机网络相互连接(3) 协作性各个子系统协调工作(4) 开放性通过网络互连和系统的分布，便于扩充系统规模(5) 容错性具有较多的冗余处理结点、通信路径和知识，提高工作的可靠性(6) 独立性系统把求解任务归约为几个相对独立的子任务，降低了问题求解及软件开发的复杂性9-2 什么是艾真体？你对agent的译法有何见解？agent是能够通过传感器感知其环境，并借助执行器作用于该环境的实体，可看作是从感知序列到动作序列的映射。
其特性为：行为自主性，作用交互性，环境协调性，面向目标性，存在社会性，工作协作性，运行持续性，系统适应性，结构分布性，功能智能性把agent 译为艾真体的原因主要有：(1) 一种普遍的观点认为，agent是一种通过传感器感知其环境，并通过执行器作用于该环境的实体。
(2) “主体”一词考虑到了agent具有自主性，但并未考虑agent还具有交互性，协调性，社会性，适应性和分布性的特性(3) “代理”一词在汉语中已经有明确的含义，并不能表示出agent的原义(4) 把agent译为艾真体，含有一定的物理意义，即某种“真体”或事物，能够在十分广泛的领域内得到认可(5) 在找不到一个确切和公认的译法时，宜采用音译9-3 艾真体在结构上有何特点？在结构上又是如何分类的？每种结构的特点为何？真体＝体系结构+程序(1) 在计算机系统中，真体相当于一个独立的功能模块，独立的计算机应用系统。
(2) 真体的核心部分是决策生成器或问题求解器，起到主控作用(3) 真体的运行是一个或多个进程，并接受总体调度(4) 各个真体在多个计算机cpu上并行运行，其运行环境由体系结构支持。
人工智能习题答案
第一章绪论1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
从学科角度来看：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
从能力角度来看：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？控制论之父维纳1940年主张计算机五原则。
他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。
系统地创建了控制论，根据这一理论，一个机械系统完全能进行运算和记忆。
帕梅拉·麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979)中曾经指出：在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。
著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父,图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。
提出了著名的图灵测试。
数理逻辑从19世纪末起就获迅速发展；到20世纪30年代开始用于描述智能行为。
计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。
1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型。
60-70年代，联结主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过热潮，控制论思想早在40-50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。
到60-70年代，控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子。
1-3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。
Agent(艾真体)
MAS的协调机制
• 仲裁法是由“仲裁者”根据特定的准则在 相互冲突的解决方案中选出一个，强制所 有Agents接受。仲裁依据的准则有多种， 如：“多数制胜原则”、“模糊多目标 法”、各种系统评价法等。仲裁法多采用 隐式协调方式。
MAS的组织结构
• 研究MAS的理论路线有两种，一种是从研究单个 Agent入手，主要研究Agent的特征、特征的形式 表达和推理的定义，从而再扩展到MAS和MAS社 会，我们称这种研究路线为微观路线，其理论研 究的基础是传统AI的认知学、逻辑学等。另一种 是直接从MAS的社会性质来研究，主要从整体上 对多Agent的群体行为的性质进行分析和定义，着 重研究的问题包括开放信息系统语义，联合行为 的建模，多Agent协商以及Agent通讯等。其理论 研究的基础是社会学、经济学、生存学以及对策 论等，我们称这种研究为宏观路线。
9.5 多艾真体系统
•
多艾真体的学习与规划
– – 多艾真体的学习 多艾真体的规划
MAS的协调机制
• 协调是MAS的中心问题。MAS的协调是保 证多Agent构成的团体以一致性的方式行动 的过程 ；是对活动间互相依赖关系的管理， 包括对其目标、资源、思维状态等的合理 安排 , 体现在共享资源约束、同时性约束、 生产者/消费者关系、任务/子任务关系。通 过调整各自的行为，最大程度地实现各自 目标。
信念
愿望
意图
…
行为
Fig9.2 BDI关系图
• 艾真体的特性
行为自主性 作用交互性 环境协调性 面向目标性 存在社会性 工作协调性 运行持续性 系统适应性 结构分布性 功能智能性
艾真体的结构（Architecture of
Agent） • 艾真体的结构特点
人工智能考点整理
5． 人工智能的基本技术 1. 推理技术 对推理的研究往往涉及到对逻辑的研究。逻辑是人脑思维的规律，从而也是推理的理论基础。 机器推理或人工智能用到的逻辑，主要包括经典逻辑中的谓词逻辑和由它经某种扩充、发展而来的 各种逻辑。后者通常称为非经典或非标准逻辑 2. 搜索技术 搜索就是为了达到某一“目标” ，而连续地进行推理的过程，搜索技术就是对推理进行引导和 控制的技术。所有智能活动的过程，都可看作或抽象为一个“问题求解”过程。而所谓“问题求解” 过程，实质上就是在显式的或隐式的问题空间（状态图、与或图等逻辑网络）中进行搜索的过程。 搜索技术也是一种规划技术。因为对于有些问题，其解就是由搜索而得到的“路径” 。 3. 知识表示与知识库技术 知识表示是指知识在计算机中的表示方法和表示形式，它涉及到知识的逻辑结构和物理结构。 知识库类似于数据库，所以知识库技术包括知识的组织、管理、维护、优化等技术。对知识库的操 作要靠知识库管理系统的支持。显然，知识库与知识表示密切相关。知识表示实际也隐含着知识的 运用，知识表示和知识库是知识运用的基础，同时也与知识的获取密切相关 4. 归纳技术
力学、进化和环境适应。 人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”(life as it could be)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(life as we know it)的实质。 人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计 算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。 8. 机器视觉 机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科；在视觉方面，已 经给计算机系统装上电视输入装置以便能够“看见”周围的东西。 机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模 与识别、实时图像压缩传输和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。
人工智能术语 agent 的精准译解及其哲学意义
人工智能术语 agent 的精准译解及其哲学意义一、概述随着人工智能技术的快速发展，人们对于人工智能术语的理解和翻译也变得越来越重要。
其中，agent 是人工智能领域中的一个重要概念，其在人工智能系统中扮演着至关重要的角色。
本文旨在对 agent 这一术语进行精准翻译，并探讨其哲学意义。
二、agent 的定义1. 在计算机科学领域，agent 通常被定义为一种能够感知其环境并能够作出相应行为的实体。
这些行为可能通过软件或者硬件来实现，代表了 agent 对于其所处环境的理解与交互。
在人工智能领域，agent 往往被用来指代具有自主决策能力的实体，可以是机器人、虚拟角色等。
2. 除了在计算机科学领域中的定义，agent 这一概念在哲学上也有着广泛的意义。
在哲学中，agent 被视作是能够拥有自主意识和自主行为的实体，其行为不仅仅是受到外部环境的影响，同时也受到内在的意志和目的的驱动。
三、agent 的精准翻译1. 根据 agent 的定义，我们可以将其精准翻译为“代理”或者“智能体”。
在计算机科学领域，将 agent 翻译为“代理”更能够准确地表达其在系统中扮演的角色，即代表系统与环境进行交互和决策。
而在哲学层面，将其翻译为“智能体”则更能突出其拥有自主意识和行为的特征。
2. 事实上，agent 这一术语的精准翻译对于人工智能领域的理论研究和应用实践都具有着极其重要的意义。
准确理解和使用 agent 这一术语不仅有助于推动人工智能技术的发展，同时也有利于加深对于人工智能系统的理解和探讨。
四、agent 的哲学意义1. 在哲学层面，agent 的概念涉及到了自主性和意识性的问题。
作为一种能够感知和行动的实体，agent 涉及到了自我决定和行为选择的问题。
在此意义下，agent 不仅仅是对于外部环境的反应，同时也是对于内在目的和意志的表现。
2. agent 的哲学意义还涉及到了人与机器之间的关系。
随着人工智能技术的发展，agent 的概念引发了人们对于人类自身的特征和机器智能的区别的深入思考。
人工智能答案终极版
人工智能复习参考（2015工程硕士）1-1.什么是人工智能？它的研究目标是什么？人工智能（Artificial Intelligence）,简称AI，又称机器智能（Machine Intelligence，MI），主要研究用人工的方法和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展人的智能、生物智能、自然智能，实现机器的智能行为。
近期目标：人工智能的近期目标是实现机器智能。
即先部分地或某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用。
远期目标：人工智能的远期目标是要制造智能机器。
具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题解决问题和发明创造的能力。
1-2.人工智能有哪些研究方法和途径？简单描述它们的特点。
一、传统划分法1.符号主义：以人脑的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种符号，采用符号推演的方法，宏观上模拟人脑的推理、联想、学习、计算等功能，实现人工智能。
2.连接主义：不仅要求机器产生的智能和人相同，产生的过程和机理也应该相同。
人或某些动物所具有的智能皆源自于大脑，通过对大脑微观结构的模拟达到对智能的模拟，这是一条很自然的研究人工智能的途径。
3.行为主义：模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自适应，自寻优、自学习、自组织等，以此来研究和实现人工智能。
二、现代划分法1.符号智能：是对智能和人工智能持狭义的观点，侧重于研究任何利用计算机软件来模拟人的抽象思维过程，并把思维过程看成是一个抽象的符号处理过程。
2.计算智能:计算机智能又重新回到依靠数值计算解决问题的轨道上来，它是对符号智能中符号推演的再次否定。
3.群体智能：它认同智能同样可以表现在群体的整体特性上，群体中每个个体的智能虽然很有限，但通过个体之间的分工协作和相互竞争，可以表现出很高的智能。
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述6种功能:输入符号；输出符号；存储符号；复制符号；建立符号结构；条件性迁移：反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能，这种智能指的是人类所具有的那种智能。
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基于效果的真体
只有目标实际上还不足以产生高质量的作用。如果一个世界 状态优于另一世界状态，那么它对真体就有更好的效果 （utility）。
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9.2.1 Agent的定义和译法
1. Agent的定义 定义9.1 社会中某个个体经过协商后可求得问题 的解，这个个体就是agent. 定义9.2 是一种通过传感器知其环境，并通过执 行器作用于该环境的实体，因此，可以把真体定 义为一种从感知序列实体动作的映射。 定义9.3 是一种具有智能的实体
独立性 系统把求解任务归约为几个相对独立的 子任务，从而降低了各处理节点、子系统问题 求解和软件设计开发的复杂性。
Central South University Artificial Intelligence
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Types of 分类
分布式问题求解（DPS）
Central South University Artificial Intelligence
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基于目标的真体结构
真体 目标
真 体 世界发 影响世 展 真 界信息 体信息
原有 内部 状态
行为决策 行为影响世界 世界现状
执行器
环境
传感器
Fig 9. 6 一个具有显式目标的真体
Central South University Artificial Intelligence
Central South University Artificial Intelligence
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人工智能的任务就是设计真体程序，实现从感知到
动作的映射函数。这种真体程序需要在某种称为结构的 计算设备上运行。一般上，体系结构使得传感器的感知 对程序可用、运行程序并把该程序的作用选择反馈给执
行器。可见，真体、体系结构和程序之间具有如下关系：
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慎思式真体结构
目标 作用决策
知识库
状态
规划
信息融合
执行器
环境
传感器
Fig 9. 4 慎思式真体结构
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1. 真体的要素
信念、愿望、意图与行为的因果关系，如图9.2 所示。其中，信念描述真体对环境的认识，表示 可能发生的状态。愿望从信念直接得到，描述真 体对可能发生情景的判断。意图来自愿望，制约 真体，是目标的组成部分。
与其它真体交换信息、交互作用和通讯。各真体通过社会承诺， 进行社会推理，实现社会意向和目标。
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2. 真体的特性（续）
工作协调性 各真体合作和协调工作，求解单个真体无法处
理的问题，提高处理问题的能力。
运行持续性 真体的程序在起动后，能够在相当长的一段时
并行分布处理技术应运而生
Features of Distributed AI 分布式人工智能的特点
分布性 系统信息无论在逻辑上或者物理上都是分 布的，系统能够并行地求解问题，从而提高子系 统的求解效率。
连接性 在问题求解过程中，各个子系统和求解机 构通过计算机网络相互连接，降低了求解问题的 代价。
协作性 各子系统协调工作，能够求解单个机构难 以解决或者无法解决的困难问题，提高求解能力， 扩大应用领域。
真体
体系结构
程序
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9.3.2 真体结构的分类
反应式真体
反应式（reflex或reactive）真体只简单地对外部 刺激产生响应，没有任何内部状态。每个真体 既是客户，又是服务器，根据程序提出请求或 做出回答。图9.3表示反应式真体的结构示意图， 图中，真体的条件-作用规则使感知和动作连接 起来。把这种连接称为一条条件-作用规则。
间内维持运行状态，不随运算的停止而立即结束运行。
系统适应性 真体不仅能够感知环境，对环境做出反应，而
且能够把新建立的真体集成到系统中而无需对原有的多真体系 统进行重新设计，因而具有很强的适应性和可扩展性。
结构分布性 在物理上或逻辑上分布和异构的实体（或真
体），如主动数据库、知识库、控制器和执行器等，在多真体 系统中具有分布式结构，便于技术集成、资源共享、性能优化 和系统整合。
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基于目标的真体
仅仅了解现有状态对决策来说往往是不够的，真 体还需要某种描述环境情况的目标信息。真体的 程序能够与可能的作用结果信息结合起来，以便 选择达到目标的行为。这类真体的决策基本上与 前面所述的条件－作用规则不同。反应式真体中 有的信息没有明确使用，而设计者已预先计算好 各种正确作用。对于反应式真体，还必须重写大 量的条件－作用规则。基于目标的真体在实现目 标方面更灵活，只要指定新的目标，就能够产生 新的作用。图9.6表示基于目标真体的结构。
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慎思式真体
慎思式（deliberative）真体又称为认知式（cognitive） 真体，是个具有显式符号模型的基于知识的系统。 其环境模型一般是预先知道的，因而对动态环境存 在一定的局限性，不适用于未知环境。
慎思式真体的结构如图9.4所示。真体接收的外部环 境信息，依据内部状态进行信息融合，以产生修改 当前状态的描述；然后，在知识库支持下制订规划， 再在目标指引下，形成动作序列，对环境发生作用。
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Features of Distributed AI
开放性 通过网络互连和系统的分布，便于扩充 系统规模，使系统具有比单个系统广大得多的 开发性和灵活性。
容错性 系统具有较多的冗余处理节点、通讯路 径和知识，能够在系统出现故障时保持正常的 基本工作状况，以提高工作可靠性。
则相关的作用。这种结构叫做跟踪世界真体或跟踪式真体。
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跟踪式真体结构
真体 条件-作用规则
真体 影响世 界信息
世界发 展真 体信息
原有 内部 状态
作用决策
世界现状
执行器
环境
传感器
Fig 9.5 具有内部状态的真体结构
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2. Agent 的译法
建议把agent译为“(艾)真体”的理由：
（1）Agent是一种通过传感器感知其环境，并通过执行器作用于 该环境的实体。 这个“实体”也可叫做“真体”。因此，可以 把真体定义为一种从感知序列到实体动作的映射。
（2）译为“主体”可能是考虑到agent具有自主性。但交互性、 协调性、社会性、适应性和分布性等不可能在译名上全部反映出 来，因而是片面的。
（3）译为“代理”是受到社会科学和管理科学的影响。也不能 表示出agent的原义。
（4）音译不失为一种可取方法。
（5）有一定的物理意义。
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Ch.9 Distributed Artificial Intelligence and Agent
第九章 分布式人工智能与Agent
9.1 分布式人工智能 9.2 Agent及其要素 9.3 真体的结构 9.4 真体通信 9.5 移动真体和多真体系统 9.6 小结
9.1 分布式人工智能 Distributed Artificial Intelligence
研究如何在多个合作的和共享知识的模块、 节点或子系统之间划分任务，并求解问题。 多真体系统（MAS)
研究如何在一群自主的agent间进行智能行 为的协调。
两者的共同点在于研究如何对资源、知识、控制等 进行划分。
两者的不同点在于，DPS往往需要有全局的问题、概 念模型和成功标准；而MAS则包含多个局部的问题、概 念模型和成功标准。
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反应式真体的软件结构
条件-作用规则
真体
作用决策
世界现状
执行器 环境
传感器
Fig 9.3 反应式真体结构
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并借助自己的行为结果，对环境做出适当反应。
环境协调性 真体存在于一定的环境中，感知环境的状态、
事件和特征，并通过其动作和行为影响环境，与环境保持协调。 环境和真体互相依存，互相作用。
面向目标性 真体能够表现出某种目标指导下的行为，为
实现其内在目标而采取主动行为。
存在社会性 真体存在于由多个真体构成的社会环境中，
信念
愿望 意图 …
Fig. 9.2 BDI关系图
行为
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2. 真体的特性
行为自主性 能够控制自身行为，其行为是主动的、自发
的/有目标和意图的，并能根据目标和环境要求对短期行为做 出规划。
作用交互性 能够与环境交互作用，能够感知其所处环境，
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9.2.2 真体的要素和特性