ספרות אקדמית מובילה בתחום בינה מלאכותית מגדירה "בינה מלאכותית" כ"מחקר ועיצוב של סוכנים תבוניים", הגדרה הרואה בהתנהגות מכוונת-מטרה את מהות האינטליגנציה. סוכנים מכווני מטרה מתוארים גם באמצעות מונח השאול מכלכלה, "סוכן רציונלי".
לסוכן יש "פונקציית מטרה" הכוללת את כל היעדים של היחידה. סוכן כזה נועד ליצור ולבצע תוכנית כלשהי שתביא בסיומה למקסם את הערך הצפוי של פונקציית המטרה. לדוגמה, לסוכן למידת חיזוק יש "פונקציית תגמול" המאפשרת למפתחים לעצב את ההתנהגות הרצויה של ה-IA, וכן התנהגותו של אלגוריתם אבולוציוני מעוצבת על ידי "פונקציית כושר".
סוכנים תבוניים, בבינה מלאכותית קשורים קשר הדוק ל"סוכנים" מעולם הכלכלה, וגרסאות של פרדיגמת הסוכנים האינטליגנטים נלמדות במדעי הקוגניציה, האתיקה, הפילוסופיה של התבונה המעשית, כמו גם במודלים סוציו-קוגניטיביים בינתחומיים רבים ובסימולציות חברתיות ממוחשבות.
סוכנים תבוניים מתוארים לעיתים קרובות באופן סכמטי כמערכת פונקציונלית מופשטת הדומה לתוכנית מחשב. תיאורים מופשטים של סוכנים תבוניים נקראים סוכנים תבוניים מופשטים (AIA) כדי להבדיל אותם מהמימושים בעולם האמיתי שלהם. סוכן תבוני אוטונומי נועד לתפקד בהיעדר התערבות אנושית מכלשהי. סוכנים תבוניים קשורים קשר הדוק גם לסוכני תוכנה (תוכנת מחשב אוטונומית המבצעת משימות בשם המשתמשים).
הגדרה של בינה מלאכותית.
מדעי המחשב מגדירים מחקר בינה מלאכותית כמחקר של סוכנים חכמים . [lower-alpha 1] ספר הלימוד המוביל בינה מלאכותית מגדיר "סוכן" כ:
מגדיר "סוכן רציונלי" כ:
ומגדיר את תחום המחקר של "בינה מלאכותית" כ:
הגדרה דומה של AI ניתנת על ידי קפלן והאנליין: "היכולת של מערכת לפרש נכון נתונים חיצוניים, ללמוד מנתונים כאלה ולהשתמש בלמידה זו כדי להשיג מטרות ומשימות ספציפיות באמצעות התאמה גמישה".
פדגם וויניקוף (Padgham &amp; Winikoff 2005) מסכימים שסוכן תבוני ממוקם בסביבה ומגיב (בזמן, אם כי לא בהכרח בזמן אמת) לשינויים בסביבה. עם זאת, סוכנים תבוניים חייבים גם לרדוף באופן יזום אחר יעדים בצורה גמישה וחזקה. [lower-alpha 2] כללים אופציונליים כוללים שהסוכן יהיה רציונלי ושהסוכן יהיה בעל יכולת ניתוח של "אמונה-רצון-כוונה".
היתרונות של הגדרה זו.
מבחינה פילוסופית, הגדרה זו נמנעת מכמה שורות של ביקורת. בניגוד למבחן טיורינג, הוא אינו מתייחס לאינטליגנציה אנושית בשום צורה. לפיכך אין צורך לדון אם היא אינטליגנציה "אמיתית" לעומת "מדמה" (כלומר, אינטליגנציה "סינתטית" לעומת "מלאכותית"), ואינה מעידה על כך שלמכונה כזו יש שכל, תודעה או הבנה אמיתית (כלומר, זה לא מרמז על " השערת הבינה המלאכותית החזקה" של ג'ון סירל). זה גם לא מנסה למתוח קו הפרדה חד בין התנהגויות שהן "תבוניות" לבין התנהגויות שהן "לא תבוניות" - תוכניות צריכות להימדד רק במונחים של תפקודן האובייקטיבי.
חשוב מכך, יש לו מספר יתרונות מעשיים שעזרו לקדם את מחקר הבינה המלאכותית. הוא מספק דרך אמינה ומדעית לבדיקת תוכניות; חוקרים יכולים להשוות באופן ישיר או אפילו לשלב גישות שונות לבעיות בודדות, על ידי שאילת הגורם הטוב ביותר במקסום "פונקציית מטרה" נתונה. זה גם נותן להם שפה משותפת לתקשר עם תחומים אחרים - כמו אופטימיזציה מתמטית (שמוגדרת במונחים של "מטרות") או כלכלה (המשתמשת באותה הגדרה של "סוכן רציונלי").
פונקציית מטרה.
סוכן שמוקצה לו "פונקציית מטרה" מפורשת נחשב לתבוניי יותר אם הוא נוקט בעקביות פעולות המצליחות לשפר ובפרט למקסם את פונקציית המטרה המתוכנתת שלו. המטרה יכולה להיות פשוטה ("1 אם ה-IA ינצח במשחק של Go,או 0 אחרת") או מורכבת ("בצע פעולות דומות מתמטית לאלו שהצליחו בעבר"). "פונקציית המטרה" מכילה את כל המטרות שהסוכן מונע לפעול לפיהן; במקרה של סוכנים תבוניים, הפונקציה מכילה גם את "שיקול הדעת" המקובל בין השגת מטרות סותרות הסותרות זו לזו. (הטרמינולוגיה משתנה; לדוגמה, סוכנים מסוימים מבקשים למקסם או למזער " פונקציית התועלת", "פונקציית מטרה" או "פונקציית הפסד".)
ניתן להגדיר במפורש מטרות. אם ה-AI מתוכנת ל"לימוד חיזוק ", יש לו "פונקציית תגמול" המעודדת סוגים מסוימים של התנהגות ו"מענישה" אחרים. לחלופין, מערכת אבולוציונית יכולה ליצור מטרות על ידי שימוש ב"פונקציית כושר" כדי לבצע מוטציה ושכפול מועדף של מערכות בינה מלאכותית בעלות ניקוד גבוה, בדומה לאופן שבו בעלי חיים התפתחו לרצונות מלידה במטרות מסוימות כמו מציאת מזון. מערכות בינה מלאכותיות מסוימות, כגון השכן הקרוב ביותר, במקום סיבה באנלוגיה, למערכות אלו אין בדרך כלל יעדים, אלא אם המטרות משתמעות בנתוני האימון שלהן. עדיין ניתן למדוד מערכות כאלה אם המערכת ללא-מטרה ממוסגרת כמערכת ש"מטרתה" היא לבצע את משימת הסיווג המצומצמת שלה.
מערכות שאינן נחשבות באופן מסורתי לסוכנים, כגון מערכות ייצוג ידע, נכללות לעיתים בפרדיגמה על ידי מסגורן כסוכנים שמטרתם (למשל) לענות על שאלות בצורה מדויקת ככל האפשר; המושג "פעולה" מורחב כאן כך שיכלול את ה"מעשה" של מתן תשובה לשאלה. כהרחבה נוספת, ניתן למסגר מערכות מונעות מימיקה כסוכנים אשר מייעלים "פונקציית מטרה" על סמך עד כמה ה-IA מצליח לחקות את ההתנהגות הרצויה. ברשתות הג'נרטיביות של שנות ה-2010, רכיב "מקודד"/"מחולל" מנסה לחקות ולאלתר חיבור טקסט אנושי. המחולל מנסה למקסם פונקציה המנקדת עד כמה הוא יכול לשטות ברכיב "מנבא"/"אבחנה" אנטגוניסטי.
סווגים של סוכנים תבוניים.
הסיווג של ראסל ונורוויג.
ראסל ונורוויג (2003) קיבצו סוכנים ל-5 מחלקות בהתבסס על רמת יכולת התפיסה שלהם והיכולות של:
סוכן רפלקס פשוט.
סוכני רפלקס פשוטים פועלים רק על בסיס התפיסה הנוכחית, ומתעלמים משאר היסטוריית התפיסה. פונקציית הסוכן מבוססת על כלל "תנאי-פעולה": "אם תנאי, אז פעולה".
פונקציית סוכן זו מצליחה רק כאשר הסביבה ניתנת לצפייה מלאה. סוכני רפלקס מסוימים יכולים גם להכיל מידע על מצבם הנוכחי המאפשר להם להתעלם מתנאים שהמפעילים שלהם כבר מופעלים.
לולאות אינסופיות הן לרוב בלתי נמנעות עבור סוכני רפלקס פשוטים הפועלים בסביבות הניתנות לצפייה חלקית. הערה: אם הסוכן יכול לעשות את פעולותיו באופן אקראי, ייתכן שיהיה אפשר להימנע מלולאות אינסופיות.
סוכני רפלקס מבוססי מודל.
סוכן מבוסס מודל יכול להתמודד עם סביבות הניתנות לצפייה חלקית. המצב הנוכחי שלו מאוחסן בתוך הסוכן תוך שמירה על מבנה כלשהו שמתאר את החלק של העולם שלא ניתן "לראות". הידע הזה על "איך העולם עובד" נקרא מודל של העולם, ומכאן השם "סוכן מבוסס מודל".
סוכן רפלקס מבוסס מודל צריך לשמור על מודל פנימי כלשהו שתלוי בהיסטוריה של התפיסה ובכך משקף לפחות חלק מההיבטים הלא נצפים של המצב הנוכחי. ניתן לקבוע היסטוריית תפיסה והשפעה של פעולה על הסביבה באמצעות המודל הפנימי. לאחר מכן הוא בוחר פעולה באותו אופן כמו סוכן רפלקס.
סוכן עשוי גם להשתמש במודלים כדי לתאר ולחזות התנהגויות של סוכנים אחרים בסביבה.
סוכן מבוסס מטרה.
סוכנים מבוססי מטרה מרחיבים עוד יותר את היכולות של הסוכנים מבוססי המודל, על ידי שימוש במידע "מטרה". מידע יעד מתאר מצבים רצויים. זה מספק לסוכן דרך לבחור בין מספר אפשרויות, לבחור את זו שמגיעה למצב יעד. חיפוש ותכנון הם תת-התחומים של בינה מלאכותית המוקדשים למציאת רצפי פעולה המשיגים את מטרות הסוכן.
סוכנים מבוססי שירות.
סוכנים מבוססי מטרה מבחינים רק בין מצבי מטרה ומצבים ללא מטרה. אפשר גם להגדיר מדד למישקול של מצב מסוים. מדד זה יכול להתקבל באמצעות שימוש "בפונקציית תועלת" אשר ממפה מצב למדד של התועלת של המצב. מדד ביצועים כללי יותר אמור לאפשר השוואה בין מצבי העולם השונות לפי עד כמה הן עמדו במטרות הסוכן. ניתן להשתמש במונח עזר כדי לתאר עד כמה הסוכן "מאושר".
סוכן מבוסס תועלת תבוני בוחר את הפעולה שממקסמת את התועלת הצפויה של תוצאות הפעולה - כלומר, מה שהסוכן מצפה להפיק, בממוצע, בהתחשב בהסתברויות והתועלת של כל תוצאה. סוכן המבוסס על כלי עזר צריך למדל ולעקוב אחר הסביבה שלו, משימות שכללו הרבה מחקר על תפיסה, ייצוג, חשיבה ולמידה.
סוכן לומד.
ללמידה יתרון בכך שהיא מאפשרת לסוכנים לפעול בתחילה בסביבות לא ידועות ולהיות מוכשרים יותר ממה שהידע הראשוני שלה לבדו עשוי לאפשר. ההבחנה החשובה ביותר היא בין "אלמנט הלמידה", שאחראי על ביצוע שיפורים, לבין "אלמנט הביצוע", האחראי על בחירת פעולות חיצוניות.
אלמנט הלמידה משתמש במשוב מה"מבקר" על מצבו של הסוכן וקובע כיצד יש לשנות את אלמנט הביצוע, או "השחקן", כך שיצליח בעתיד. אלמנט הביצוע הוא מה שהחשבנו בעבר כסוכן כולו: הוא קולט תפיסות ומחליט על פעולות.
המרכיב האחרון של סוכן הלמידה הוא "מחולל הבעיות". היא אחראית להציע פעולות שיובילו לחוויות חדשות ואינפורמטיביות.
הסיווג של וייס.
וייס (2013) הגדיר ארבע מחלקות סוכנים:
Sip It
Sip It הוא שיר של הראפרית האוסטרלית איגי אזליה והראפר האמריקאי טייגה, שיצא ב-2 באפריל 2021, בהוצאת אמפייר דיסטריביושן ובאד דרימס רקורדס, עם וידאו קליפ שיצא באותו היום. זהו הסינגל המוביל מתוך אלבום האולפן השלישי של אזליה, "The End of an Era" (2021). "Sip It" נכלל במהדורת הדלוקס שלו. השיר דוגם את השיר של אזליה עצמה, "Pussy", שיצא לאור בשנת 2011 כחלק ממיקסטייפ הבכורה שלה, "Ignorant Art". זהו שיתוף הפעולה השני שלה עם טייגה, כשהקודם, "Kream", יצא לאור בשנת 2018.
רקע וכתיבה.