عامل هوشمند چیست و چه نقشی در دنیای هوش مصنوعی دارد؟

عامل هوشمند چیست؟

در علم کامپیوتر و هوش مصنوعی، عامل یا عامل هوشمند نرم‌افزار یا سامانه‌ای است که قادر به درک محیط، انجام عملیات و تصمیم‌گیری‌های مناسب بر اساس این درک است. عامل هوشمند می‌تواند برای انجام وظایف خاصی طراحی شده باشد و در محیط‌های مختلفی عمل کند. یک عامل هوشمند شامل چهار رکن اساسی است:

• دسترسی به محیط: عامل هوشمند باید بتواند اطلاعاتی از محیط خود دریافت کند. این اطلاعات می‌توانند از طریق حسگرها، داده‌های ورودی یا ارتباط با دیگر عامل‌ها دریافت شوند.
• درک محیط: عامل هوشمند باید توانایی درک محتویات دریافتی از محیط را داشته باشد. این فرآیند شامل تحلیل و پردازش داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها و تفسیر اطلاعات است.
• انتخاب و عمل: عامل هوشمند براساس درک خود از محیط، باید توانایی انتخاب و انجام کارهای مختلف را داشته باشد. این کارها می‌توانند شامل تغییر وضعیت عامل، تعامل با محیط، ارسال پیام یا هر فعالیت دیگری باشد.
• هدف‌گذاری: عامل هوشمند برای دستیابی به اهداف خود باید بتواند هدف‌ها را تعیین و برنامه‌ریزی کند. این فرآیند شامل تصمیم‌گیری برای انتخاب اقدامات مناسب و تعیین اولویت‌ها است.

ادراک در عامل هوشمند چیست؟

ادراک در عامل هوشمند به معنای توانایی درک و تفسیر اطلاعات دریافتی از محیط است. این توانایی به عامل امکان می‌دهد تا درک کاملی از محیط خود پیدا کند و بر اساس آن، تصمیم‌های مناسبی را اتخاذ کرده و عملیات مربوطه را انجام دهد. برای دستیابی به ادراک، عامل هوشمند از روش‌ها و الگوریتم‌هایی مانند پردازش سیگنال، استخراج ویژگی، تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌کند. در این فرآیند، اطلاعات ورودی از حسگرها یا داده‌های دریافتی از سایر عامل‌ها بررسی و تجزیه‌و‌تحلیل می‌شوند تا الگوها، ویژگی‌ها و ساختارهای مختلف مشاهده شوند.

به‌طور مثال، یک عامل هوشمند می‌تواند تصویری را از محیط دریافت کند و با استفاده از الگوریتم‌های بینایی ماشین، ویژگی‌های مختلف تصویر را استخراج کرده و اجسام، چهره‌ها، اشیاء یا الگوهای دیگر را تشخیص دهد. این اطلاعات درک شده و سپس به‌کار برده می‌شوند تا عامل بتواند عملیات مربوطه را انجام دهد. ادراک به عامل هوشمند کمک می‌کند تا بازتاب دقیقی از وضعیت محیط داشته باشد و عملیات خود را براساس این درک بهینه‌سازی کند.

انتخاب عمل توسط عامل هوشمند 

انتخاب عمل (Choice of Action) توسط عامل هوشمند به معنای انتخاب بهترین تصمیم در یک وضعیت خاص است. هنگامی که یک عامل هوشمند با محیط خود تعامل می‌کند و داده‌ها و اطلاعات لازم را جمع‌آوری و تحلیل می‌کند، باید تصمیم بگیرد که کدام عمل را انجام دهد. برای انتخاب عمل، عامل هوشمند معمولا از الگوریتم‌های تصمیم‌گیری و استدلال منطقی استفاده می‌کند. این الگوریتم‌ها می‌توانند شامل قوانین قابل برنامه‌ریزی، منطق فازی، شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، الگوریتم‌های یادگیری تقویتی و سایر الگوریتم‌های هوش مصنوعی باشند. هنگامی که عامل هوشمند باید عملی را انتخاب کند، اغلب با مسئله بهینه‌سازی روبه‌رو می‌شود. 

براساس هدف و وظیفه عامل، یک معیار ارزیابی تعریف می‌شود که نشان می‌دهد کدام عمل بهترین نتیجه را به‌همراه دارد. سپس، عامل با استفاده از الگوریتم تصمیم‌گیری، این معیار را برای انتخاب عمل بهینه استفاده می‌کند.

به‌عنوان مثال، یک عامل هوشمند در یک خودرو خودران ممکن است هدفش رسیدن به مقصد در کوتاه‌ترین زمان ممکن با حداقل مصرف سوخت باشد. عامل با جمع‌آوری اطلاعات از حسگرها، مانند دوربین‌ها و تحلیل آن‌ها اقدامات مختلف را بررسی می‌کند که از آن جمله باید به تغییر سرعت، تغییر مسیر یا تعامل با سایر خودروها اشاره کرد. سپس، با استفاده از الگوریتم تصمیم‌گیری، عملی را انتخاب می‌کند که بهینه‌ترین نتیجه را با توجه به معیار مشخص‌شده داشته باشد. انتخاب عمل توسط عامل هوشمند بسته به مسئله و وظیفه مورد نظر می‌تواند متنوع باشد و بر اساس الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف بهبود یافته یا تطابق پیدا کند. 

قانون‌های عامل هوشمند چیستند‌؟

قوانین به مجموعه قواعدی اشاره دارند که توسط طراحان یا برنامه‌نویسان تعریف می‌شوند و به عامل در انجام کارها کمک می‌کنند. این قوانین برای تصمیم‌گیری و انتخاب عمل در مواجهه با وضعیت‌های مختلف اعمال می‌شوند. قوانین می‌توانند به‌صورت دستورات شرطی (IF-THEN rules) یا در ساختارهای دیگری تعریف شوند. برخی از قوانین رایج در این زمینه به‌شرح زیر هستند: 

• قوانین شرطی: به این صورت عمل می‌کنند که اگر شرط A رخ داد، آنگاه عمل B را انجام بده. به‌عنوان مثال، در یک عامل هوشمند مسیریابی خودرو، یک قانون به این صورت تعریف شود: اگر ترافیک خسته‌کننده است و مقصد در فاصله‌ای نزدیک است، آنگاه مسیر جایگزین با ترافیک کمتر را انتخاب کن.
• قوانین تابع: در این نوع قوانین، تابعی به‌عنوان قاعده تعریف می‌شود. این تابع معیارها و ورودی‌های مختلف را ارزیابی می‌کند و عمل مورد نظر را بر اساس این ارزیابی انجام می‌دهد. به‌عنوان مثال، در یک عامل هوشمند معامله‌گر بازار سهام، می‌توان قانونی به این شکل تعریف کرد: عمل خرید یا فروش بر اساس تابع سود و ضرر و همچنین میزان ریسک در معامله انتخاب شود.
• قوانین پویا: عامل قادر به تطبیق و تغییر قوانین با تغییرات محیط است. به عبارتی، قوانین می‌توانند به‌صورت پویا تغییر کنند و عامل با تجربه و یادگیری، قوانین بهتر و بهینه‌تری را تولید کند. این قوانین می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی یا تکاملی بهبود یابند.

قوانین عامل هوشمند بسته به نوع وظیفه و مسئله‌ای که عامل با آن روبه‌رو است، می‌توانند متنوع باشند. در طراحی قوانین، معیارهای ارزیابی، داده‌های ورودی و تجربه‌های گذشته عامل مورد استفاده قرار می‌گیرند. 

عامل‌های هوشمند چگونه کار می‌کنند؟

عامل‌های هوشمند از سه مولفه کلیدی حس‌گرها، عملگرها و کنشگر‌ها  برای حل مسائل و انجام وظایف خاص استفاده می‌کنند. این عامل‌ها بر اساس مفاهیم و تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین عمل می‌کنند. در حالت کلی، یک عامل هوشمند عملکردی به‌شرح زیر دارد: 

• دریافت ورودی: عامل هوشمند ورودی‌های محیط را دریافت می‌کند. این ورودی‌ها ممکن است اطلاعاتی از حسگرها، داده‌های ساختاریافته یا ورودی‌های کاربر مثل نظارت و درخواست‌ها باشند.
• فهم و تفسیر ورودی: عامل هوشمند باید ورودی‌ها را تفسیر کند و معنا و مفهوم آن‌ها را درک کند. این مرحله شامل استخراج ویژگی‌ها، تحلیل و تفسیر داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلف برای فهم و تفسیر اطلاعات است.
• تصمیم‌گیری: پس از فهم و تفسیر ورودی‌ها، عامل براساس دانش و قوانینی که به آن داده شده است، تصمیم‌های مناسبی را برای عمل در محیط انتخاب می‌کند. این تصمیم‌گیری ممکن است بر اساس قوانین شرطی، تابع هدف، الگوریتم‌های یادگیری، استنتاج منطقی و سایر مکانیزم‌های تصمیم‌گیری صورت بگیرد.
• اقدام: در این مرحله، عامل هوشمند عملی را انجام می‌دهد. این عمل ممکن است تعامل با محیط، ارسال دستورات به عناصر محیطی، انجام عملیات محاسباتی، ارسال پاسخ‌ها به کاربر یا فعالیت‌های دیگر باشد.
• بازخورد و تعامل: پس از اقدام، عامل هوشمند بازخورد محیط و نتیجه عمل خود را دریافت می‌کند. این بازخورد ممکن است اطلاعاتی درباره عملکرد، موفقیت یا شکست در رسیدن به هدف و سایر اطلاعات مرتبط با محیط باشد.
• یادگیری و بهبود: یکی از ویژگی‌های مهم عامل‌های هوشمند، قابلیت یادگیری و بهبود است. بر اساس بازخورد دریافتی از محیط، عامل می‌تواند دانش خود را بهبود بخشد و در طول زمان عملکرد بهتری ارائه کند. 
• تکرار: عامل هوشمند برای انجام بهتر کارها بر مبنای یک رویکرد تکرارشونده کار می‌کند که با دریافت ورودی جدید، فهم و تفسیر آن، تصمیم‌گیری و اقدام مجدد را انجام می‌دهد. این فرایند تکرارشونده در گذر زمان عملکرد عامل را به‌شکل قابل توجهی ارتقاء می‌دهد. 

انواع عامل‌های هوشمند در هوش مصنوعی

همان‌گونه که اشاره کردیم خاستگاه عامل هوشمند، هوش مصنوعی است و طبیعی است در کهکشان هوش مصنوعی، انواع مختلفی از عامل‌های هوشمند را داریم. برخی از عامل‌های هوشمند پرکاربرد در این زمینه به‌شرح زیر هستند: 

• عامل‌های مبتنی بر قوانین (Rule-Based Agents): این عامل‌ها بر اساس مجموعه قوانینی عمل می‌کنند. هر قانون شرایطی را تعیین می‌کند و با برآورد شرایط، عمل مناسبی را انتخاب کرده و انجام می‌دهد. این نوع عامل بیشتر در سیستم‌های برنامه‌پذیر و خبره مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• عامل‌های مبتنی بر گراف (Graph-Based Agents): این عامل‌ها بر اساس ترکیبی از قوانین و ساختارهای گرافی مانند درخت‌ها عمل می‌کنند. آن‌ها معمولا برای حل مسائل مسیریابی یا جست‌وجو در فضای حالت تعریف و استفاده می‌شوند.
• عامل‌های مبتنی بر سیستم‌های خبره (Expert Systems): این عامل‌ها شامل مجموعه قوانین، اصول و روش‌هایی هستند که همانند عامل‌های مبتنی بر قانون، توسط سیستم‌های خبره استفاده می‌شوند. 
• عامل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning Agents): این عامل‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین، از جمله یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت‌شده عمل می‌کنند. آن‌ها با تحلیل داده‌ها و تجربه‌ها عملکردشان بهبود پیدا می‌کند تا بتوانند وظایف پیچیده‌تر را انجام دهند. 
• عامل‌های مبتنی بر تفسیر (Interpretive Agents): این عامل‌ها برای تحلیل و تفسیر اطلاعات توسط پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شوند. آن‌ها قادر به تشخیص و فهم متون و محتواها هستند. 

عامل هوشمند از چه روش‌هایی برای بهبود انتخاب عمل استفاده می‌کنند؟ 

عامل‌های هوشمند از الگوریتم‌ها و روش‌های مختلفی برای انتخاب بهترین گزینه برای انجام درست کارها استفاده می‌کنند. از الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها رایج در این حوزه به موارد زیر باید اشاره کرد:

• الگوریتم‌های تصمیم‌گیری: این الگوریتم‌ها براساس قوانین و معیارهای مشخص، عملی را انجام می‌دهند. الگوریتم‌های شرطی (مانند IF-THEN rules)، درخت تصمیم (Decision Trees) و منطق فازی از الگوریتم‌های معروف در این زمینه هستند. 
• الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: این روش‌ها بر پایه تعامل عامل با محیط و دریافت پاداش و جریمه، کاری را انجام می‌دهند. عامل تلاش می‌کند با آزمایش و خطا، عملی را کشف کند که بهترین پاداش را به‌همراه دارد. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بر اساس مفهوم «تجربه-عمل» رفتار می‌کنند و معمولا در مسائلی که فضای حالت بزرگی دارند مورد استفاده قرار می‌گیرند. الگوریتم Q-Learning و الگوریتم SARSA از معروف‌ترین الگوریتم‌های یادگیری تقویتی هستند.
• الگوریتم‌های استدلال منطقی: در این روش، قوانین و قواعد منطقی برای استنتاج و انتخاب عمل به‌کار می‌روند. این قوانین می‌توانند با استفاده از منطق کلاسیک یا منطق فازی تعریف شوند.
• الگوریتم‌های بهینه‌سازی: این الگوریتم‌ها براساس تابع هدف و معیارهای بهینه‌سازی، بهترین عمل را انتخاب می‌کنند. از الگوریتم‌های معروف در این زمینه باید به الگوریتم‌های ژنتیک، جست‌وجوی محلی و بهینه‌سازی مبتنی بر گره‌های اشتراکی اشاره کرد. 
• یادگیری ماشین: این الگوریتم‌ها بر اساس تحلیل داده‌ها و الگوها، قوانینی را برای پیش‌بینی، دسته‌بندی و تصمیم‌گیری مورد استفاده قرار می‌دهند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین شامل الگوریتم‌های خوشه‌بندی، الگوریتم‌های کاوش داده، مدل‌های گرافیکی و غیره هستند.

این الگوریتم‌ها و روش‌ها به‌شکل ترکیبی توسط عامل هوشمند استفاده می‌شوند. همچنین، در برخی موارد، از روش‌های ترکیبی دیگری مثل تابع ارزش، DQN سرنام Deep Q-Networks و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی خط‌مشی‌محور مثل A2C سرنام Advantage Actor-Critic و PPO سرنام Proximal Policy Optimization نیز استفاده می‌شود.

مهم‌ترین نکته در انتخاب عمل توسط عامل هوشمند، تطابق روش بهینه متناسب با مسئله است. هر مسئله ممکن است ویژگی‌ها و محدودیت‌های خاص خود را داشته باشد و بنابراین روش‌ها باید با دقت و توجه به این ویژگی‌ها انتخاب شوند تا به بهترین نتیجه رسید.

ویژگی‌های عامل هوشمند چیست؟

به‌طور معمول، عامل هوشمند شامل مجموعه‌ای از قابلیت‌ها و ویژگی‌ها است و شامل موارد زیر می‌شود:

• تشخیص و درک محیط: عامل هوشمند باید قادر باشد به‌طور خودکار اطلاعاتی از محیط جمع‌آوری کند و آن را درک کند. این فرآیند شامل تشخیص و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، درک و تفسیر تصاویر و صداها، تشخیص الگوها و مدل‌سازی محیط است.
• برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری: یک عامل هوشمند باید بتواند بر اساس اطلاعات جمع‌آوری‌شده تصمیم‌های مناسبی را بگیرد و وظایف خود را برنامه‌ریزی کند. 
• تعامل با محیط و کاربران: عامل هوشمند باید قادر باشد با محیط خود و کاربران یا سایر عامل‌های هوشمند تعامل برقرار کند. 
• یادگیری و بهبود: عامل هوشمند باید بتواند از طریق تجربه و کنش با محیط نکات جدید را یاد گرفته و عملکرد خود را ارتقاء دهد. 
• پیش‌بینی و تحلیل: عامل هوشمند باید بتواند بر مبنای داده‌ها و اطلاعات موجود، پیش‌بینی‌هایی را ارائه کند و تحلیل‌هایی را انجام دهد. برای این منظور از تکنیک‌های استنتاج، مدل‌سازی احتمالاتی و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. 

مثال‌هایی از عامل‌های هوشمند 

اکنون که تا حدودی با مفهوم عامل هوشمند در دنیای هوش مصنوعی آشنا شدید، وقت آن رسیده به ذکر مثال‌هایی در این زمینه بپردازیم:

• سیستم‌های پشتیبانی مشتری: این سامانه‌ها از عامل‌های هوشمند استفاده می‌کنند تا بتوانند به مشتریان پاسخ می‌دهند. آن‌ها می‌توانند پرسش‌های رایج را درک کرده و پاسخ‌های مناسب را ارائه دهند.
• خودران‌ها: در خودران، عامل‌های هوشمند برای تشخیص محیط، تصمیم‌گیری در مورد حرکت و کنترل خودرو و ارتباط با سایر خودروها استفاده می‌شوند.
• ربات‌های کارگر: ربات‌هایی که در هتل‌ها، فروشگاه‌ها، بیمارستان‌ها و سایر مکان‌ها برای ارائه خدمات به مردم استفاده می‌شوند از عامل‌های هوشمند برای درک مفهوم پرسش‌های مردم و انجام وظایف خاص استفاده می‌کنند. 
• سیستم‌های توصیه‌گر: سیستم‌هایی که بر اساس تحلیل داده‌ها و سابقه کاربران، پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده را به کاربران ارائه می‌دهند. 
• سیستم‌های هوشمند اداری: سیستم‌هایی که برای مدیریت اطلاعات، برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری‌های مربوط به سازمان‌ها استفاده می‌شوند.

الگوریتم‌ها و روش‌های تصمیم‌گیری عامل هوشمند 

همان‌گونه که اشاره کردیم، الگوریتم‌ها و روش‌های تصمیم‌گیری نقش مهمی را برای عامل‌های هوشمند بازی می‌کنند. این الگوریتم‌ها و روش‌ها به عامل هوشمند کمک می‌کنند بر اساس اطلاعات واردشده، تجزیه‌و‌تحلیل کند و تصمیم‌های مناسبی را اتخاذ کند. برخی از الگوریتم‌ها و روش‌های تصمیم‌گیری رایج در این زمینه به‌شرح زیر هستند:

• الگوریتم‌های درخت تصمیم (Decision Trees): در این روش، یک درخت تصمیم برای تقسیم تصمیم‌ها به‌صورت سلسله‌مراتبی ساخته می‌شود. در هر گام، بر اساس ویژگی‌های ورودی، تصمیم‌هایی مانند تقسیم بر اساس شرایط مختلف یا مقادیر آستانه اتخاذ می‌شود. این الگوریتم معمولا در مسائل دسته‌بندی استفاده می‌شوند.
• الگوریتم‌های بیز (Bayesian Algorithms): این الگوریتم‌ها بر اساس قوانین بیزین کار می‌کنند تا احتمال وقوع یک رویداد را بر اساس اطلاعات موجود تخمین بزنند. آن‌ها معمولا در مسائل تشخیص و پیش‌بینی استفاده می‌شوند.
• شبکه‌های عصبی (Neural Networks): این الگوریتم‌ها بر اساس ساختار شبکه‌ای از نورون‌های مصنوعی که به‌صورت لایه‌های متصل به یک‌دیگر هستند، عمل می‌کنند. آن‌ها قادرند الگوهای پیچیده را در داده‌ها تشخیص دهند و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری کنند.
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): در این روش، عامل هوشمند از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش یا تنبیه، یاد می‌گیرد که چگونه تصمیم‌های بهتری را اتخاذ کند.

مهم‌ترین نکته در مورد الگوریتم‌ها و روش‌های تصمیم‌گیری این است که هیچ الگوریتم کامل و مناسبی برای تمامی مسائل وجود ندارد. بنابراین، انتخاب صحیح الگوریتم و تنظیم پارامترهای آن به نیازهای مسئله و محیط مورد نظر بستگی دارد. همچنین، ترکیب چند الگوریتم و استفاده ترکیبی از آن‌ها بهبود عملکرد عامل هوشمند را به‌همراه دارد.