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	주소: http://www.kernel.bz/maruchi/mr03/ai0200.htm
	제목: 인공지능(AI) 에이전트
	작성: 정재준(rgbi3307(at)nate.com)	최근수정일:2011-10-29

재미있는 인공지능(AI) 이야기

2. 지능적인 에이전트(Agent)

글: 정재준(rgbi3307(at)nate.com) / 커널연구회(www.kernel.bz)

(저자와 출처를 반드시 표기해 주시기 바랍니다.)

에이전트는 센서를 통하여 환경을 감지하고 구동기를 사용하여 행동한다.

에이전트를 사람에 비유하면, 센서는 눈, 귀, 코등이고, 구동기는 손, 다리, 성대 등이 될 수 있다.

에이전트를 로보트에 비유하면, 센서는 카메라, 적외선 거리 측정기등이고,

구동기는 각종 모터가 될 수 있다.

에이전트를 소프트웨어에 비유하면, 센서는 키보드, 파일, 네트워크등에서 발생하는 입력 데이터이고,

구동기는 출력장치들을 통한 출력 데이터가 될 수 있다.

에이전트의 동작을 정리하면 다음과 같다.

환경 --> 센서 --> 인지 --> 행동 --> 구동기 --> 환경

좋은 에이전트는 합리적인 인지와 행동을 한다.

에이전트의 여러가지 형태:

(1)택시 기사:

수행능력: 안전, 신속, 준법, 편안, 최대이익

환경: 도로, 교통흐름, 보행자, 손님

센서: 속도계, GPS, 카메라, 엔진상태표시

구동기: 핸들, 가속페달, 브레이크, 경적

(2)의료진단 장비:

수행능력: 환자의 건강 점검, 비용절감

환경: 병원, 환자, 의료진

센서: 판독, 환자의 응답, 발견

구동기: 검사, 진단, 질문, 정보표시

(3)인공위성 이미지 분석:

수행능력: 정확한 이미지 선별, 분석

환경: 인공위성으로부터 이미지 다운로드

센서: 화소, 색상 배열

구동기: 이미지 표시 장치

(4)로봇 선별기:

수행능력: 선별의 정확성

환경: 바구니가 달린 컨베이어 벨트

센서: 카메라, 조립된 각도 센서

구동기: 조립된 팔과 손

(5)정유 제어장치:

수행능력: 순수성, 순도, 선별성, 안전성

환경: 정유 작동기

센서: 온도, 압력, 화학적 센서

구동기: 밸브, 펌프, 표시장치

(6)대화형 영어 교사:

수행능력: 학생의 시험점수

환경: 학생들, 시험기관

센서: 키보드 입력, 발음

구동기: 연습문제, 제안, 교정

환경의 여러가지 형태:

(1)전체관찰(Fully observable) / 부분관찰(Partially observable)

(2)단일 에이전트(Single agent) / 다중 에이전트(Multiagent)

(3)결정적(Deterministic) / 추론적(Stochastic)

(4)가끔발생(Episodic) / 연속발생(Sequential)

(5)부분적(Discrete) / 연속적(Continuous)

(6)알려짐(Known) / 모름(Unknown)

환경의 여러가지 종류:

(1)퍼즐 게임:   전체관찰, 단일 에이전트, 결정적, 연속발생, 부분적

(2)체스 게임:   전체관찰, 다중 에이전트, 결정적, 연속발생, 부분적

(3)포커 게임:   부분관찰, 다중 에이전트, 추론적, 연속발생, 부분적

(4)주사위 게임: 전체관찰, 다중 에이전트, 추론적, 연속발생, 부분적

(5)택시 운전:   부분관찰, 다중 에이전트, 추론적, 연속발생, 연속적

(6)의료 진단:   부분관찰, 단일 에이전트, 추론적, 연속발생, 연속적

(7)이미지 분석: 전체관찰, 단일 에이전트, 결정적, 가끔발생, 연속적

(8)로봇 선별기: 부분관찰, 단일 에이전트, 추론적, 가끔발생, 연속적

(9)정유 장치:   부분관찰, 단일 에이전트, 추론적, 연속발생, 연속적

(10)영어 교사:  부분관찰, 다중 에이전트, 추론적, 연속발생, 부분적

에이전트 구조:

에이전트 = 아키텍쳐 + 프로그램.

에이전트 종류:

(1)단순 반응 에이전트

(2)모델 기반 반응 에이전트

(3)목표 기반 에이전트

(4)도구 기반 에이전트

(5)학습 에이전트

(1)단순 반응 에이전트

function SIMPLE-REFLEX-AGENT(percept) returns an action

persistent, rates, a set of condition?action rules;

state = INTERPRET-INPUT(percept);

rule = RULE-MATCH(state, rules);

action = rule.ACTION;

return action

(2)모델 기반 반응 에이전트

function MODEL-BASED-REFLEX-AGENT(percept) returns an action

persistent  state, the agent's current conception of the world state;

model,  a description of how the next state depends on current state and action;

rules, a set of condition?action rules;

action, the most recent action, initially none;

state = UPDATE-STATE(state, action, percept, model);

rule = RULE-MATCH(state);

action = rule.ACTION;

return action

계속…

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