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Un agente razionale è un’entità che conosce il mondo e in base a ciò che percepisce ed è in grado di svolgere delle azioni per modificare lo stato del mondo. In altri termini, possiamo definire un agente come una funzione che collega le percezioni che è in grado di ottenere dal mondo esterno con una successiva lista di azioni che gli permettano di arrivare a definire la miglior soluzione possibile a un dato problema. In termini più concisi, un agente è definito come
f:P^*\rightarrow A
A parole: un agente è una funzione f che da un insieme di informazioni ottenute dal mondo (percepts) P^* riesce a generare delle azioni A.
Naturalmente, tale definizione è molto generale, e per ogni classe di problemi sarà necessario trovare un’appropriata formulazione di cosa deve effettivamente fare un agente per arrivare a raggiungere l’obiettivo prestabilito. Naturalmente, come peraltro succede con gli esseri umani, anche un algoritmo sarà limitato nel raggiungimento della perfetta razionalità dalla presenza di limitazioni fisiche computazionali che non gli permetteranno di trovare sempre delle soluzioni perfette ai problemi che gli vengono posti.
Nella risoluzione di un problema, un agente ha bisogno di fare tre passaggi fondamentali:
- Convertire gli stimoli del mondo esterno in rappresentazioni interne
- Manipolare, tramite dei processi cognitivi, tali stimoli sotto forma di rappresentazioni interne
- Tradurre tali rappresentazioni interne (dopo averle elaborate) in delle azioni
Abbiamo perciò bisogno di trovare un modo per rappresentare la conoscenza, trasformando le percezioni (percepts) ottenute dal mondo esterno tramite dei sensori in una forma computazionale che ci permetta poi di trasformarla in delle azioni tramite degli attuatori (actuators).
Chiamiamo inoltre l’intera storia di ciò che l’agente ha percepito percept sequence.
La razionalità di un agente è determinata sulla base di 4 diverse metriche a cui si fa stesso riferimento tramite l’acronimo PEAS:
- P: metriche per misurare le Performance
- E: conoscenza a priori dell’Environment
- A: possibili Azioni dell’agente
- S: Sensori per acquisire i percepts dal mondo
Funzione-agente vs. Programma-agente
La funzione agente si riferisce al comportamento dell’agente in risposta agli stimoli provenienti dall’ambiente. È una descrizione astratta del modo in cui l’agente dovrebbe comportarsi.
Il programma agente invece è l’implementazione concreta della funzione agente, ovvero il codice o il software che definisce il comportamento dell’agente. Al programma agente vengono dati in input i dati dell’ambiente, che vengono poi elaborati per generare delle azioni.
In poche parole
✅ Un agente razionale è un’entità che percepisce il mondo ed esegue azioni per raggiungere una soluzione ottimale a un dato problema. L’agente converte gli stimoli del mondo esterno in rappresentazioni interne, manipola queste rappresentazioni tramite processi cognitivi e le traduce in azioni. La conoscenza è rappresentata tramite percezioni ottenute dai sensori e l’intera storia delle percezioni è chiamata sequenza di percezioni. Le metriche PEAS (Performance, Environment, Actions, Sensors) descrivono la razionalità dell’agente per un dato problema.