人工知能(AI)は間違いなくほとんどの人の好奇心を刺激し、一般的ユーザーであってもその技術について学びたいと思っているでしょう。AIの中心にはエージェントの用語があり、単純な日常活用例から複雑なシステムまで、多くの分野で見られます。本記事では、人工知能におけるエージェントの概要を説明し、その構造などを理解しましょう。

人工知能におけるエージェントの概要

人工知能におけるエージェントとは

人工知能におけるエージェントは、センサーを通じて環境を自律的に認識し、エフェクターを通じてアクションを実行するように設計されたシステムまたはソフトウェアです。エージェントは、人間のオペレーターから直接指導されずに、経験から学習し、新しい状況に適応し、目標に基づいて意思決定を行う能力を備えています。

では、センサーやエフェクターとは一体どんなものでしょうか？

• センサー: センサーは、エージェントが環境の状態を認識または感知できるようにするデバイスまたはメカニズムです。エージェントの入力チャネルとして機能し、周囲の世界に関する情報を提供します。センサーは、視覚、聴覚、触覚、さらには抽象的な情報を含む、様々な種類のデータをキャプチャできます。
• エフェクター: アクチュエーターとも呼ばれ、エージェントがその環境でアクションを実行できるようにする部分です。エフェクターは、物理的なアクションを実行したり、環境に影響を与える可能性のある出力を生成したりすることができます。これらにより、その目標と決定に基づいて環境と対話し、環境を変更できるようになります。
•  

例えば、自律型配送ロボットを考えてみましょう。センサーとしてカメラ、GPS、近接センサーなどの感覚器が完備されています。このようなセンサーは、視覚データ、位置データ、物体への近接性など、ロボットの周囲に関する情報を収集します。一方、ロボットのエフェクターはモーター、車輪、ロボットアームで構成されます。これにより、ロボットはそれぞれ移動、環境内をナビゲート、オブジェクトを操作できるようになります。

人工知能におけるエージェントの構造

知的エージェントの構造を理解するには、アーキテクチャとエージェントプログラムの概念を理解することが重要です。アーキテクチャとは、エージェントが動作する基盤となる機械を指します。これには、センサーやエフェクターを備えたロボットカー、カメラ、コンピューターなどの物理デバイスが含まれます。前述したように、これらのセンサーによりエージェントはその環境を認識できるようになり、エフェクターはエージェントがその環境内でアクションを実行できるようになります。

対照的に、エージェントプログラムはエージェント機能を導入したものです。エージェント機能は、エージェントがこれまでに知覚したすべての情報の履歴を表す知覚シーケンスから適切なアクションへのマッピングとして機能します。より簡単に言うと、エージェント プログラムは、エージェントが受信した知覚をどのように処理し、対応するアクションを決定するかを指示します。

要約すると、知的エージェントの構造は下記の通りです。

エージェント = アーキテクチャ + エージェントプログラム

知的エージェントを設計する時、人工知能の主なタスクは、目的のエージェント機能を効果的に実装するエージェント ログラムを作成することです。これには、エージェントが環境を認識し、入ってくる情報について推論し、タスクを実行するための適切な決定を下せるようにするアルゴリズムとプロセスの開発が含まれます。

人工知能エージェントの種類

特定のタスクや機能を実行するように設計されたさまざまなタイプのエージェントがあります。これらのエージェントは、次のような特性と機能に基づいて分類できます。

• 単純反射エージェント
• ゴールベースエージェント
• 知識ベースエージェント
• 効用ベースエージェント

単純反射エージェント

単純反射エージェントは、知覚履歴を考慮せず、現在の知覚のみに基づいて意思決定を行い、アクションを実行する知的エージェントのタイプです。特定の条件または状態が適切なアクションにマッピングされる条件アクションルールを採用しています。条件が true の場合、対応するアクションが実行されます。それ以外の場合、アクションが実行されません。ただし、このタイプは、エージェントが環境の状態を完全に把握している、完全に監視可能な環境でのみ有効です。

単純反射エージェントの重大な制限の1つは、知能が非常に限られていることです。環境の非知覚的面を推論したり考慮したりする能力に欠けています。さらに、行動を管理するルールのコレクションは非常に大きくなり、生成や保存が困難になる可能性があります。また、環境に変化があった場合は、それに応じてルールを更新する必要があり、これは複雑で時間のかかる作業となる可能性があります。

単純反射エージェントは、部分的に観察可能な環境で動作する場合に困難に直面します。多くの場合、無限ループに陥り、進歩せずに同じアクションを繰り返します。この問題を軽減するために、アクションのランダム化を導入して、エージェントがこれらのループから抜け出せるようにすることができます。それにもかかわらず、環境の変化に適応することに苦労していて、経験から学ぶ能力が欠けています。

ゴールベースエージェント/人工知能における問題解決エージェント

問題解決エージェントとしても知られ、望ましい目標または状況への現在の近さに基づいて意思決定を行う知的エージェントです。目標に近づくためのアクションに優先順位を付け、複数の可能性の中から最適なパスを選択できるようにします。単純反射エージェントとは異なり、ゴールベースエージェントは、意思決定がサポートされ、変更を可能にする明示的な知識を持っています。多くの場合、最適なアクションの順序を決定するために、検索および計画の技術が使用されます。また、動作は適応しやすいため、より柔軟に目標を達成できます。

ゴールベースエージェントの主な特徴は、特定の目標の達成に集中することです。現在の状態に加えて目標情報を組み込むことで、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。これは、現在の環境だけでは意思決定に不十分な場合に特に有益です。ゴールベースのアプローチにより、エージェントは最も効果的なアクションを計画および検索できるため、目標の追求に積極的に取り組むことができます。

ゴールベースエージェントの柔軟性は、状況の変化に基づいて行動を調整する能力によって例証されます。目標が変化した場合、それに応じてアクションを変更し、動的な適応が可能になります。

知識ベースエージェント/人工知能における論理エージェント

知識ベースエージェントは、現実世界に関する知識を利用して意思決定を行い、効率的に行動する知的エージェントです。知識の内部状態を維持し、その知識を推論し、観察に基づいて知識を更新し、それに応じて行動を起こす能力を持っています。

知識ベースエージェントの2つの主な部分は、知識ベース (KB) と推論システムです。 KB には、知識表現言語で表現された世界に関する事実が保存されます。推論システムまたは推論エンジンは、環境からの入力を処理し、KB と通信し、KB に保存されている知識を使用して意思決定を行います。知識ベースエージェントの学習要素は、新しい知識を組み込むことによってKBを定期的に更新します。

知識ベースエージェントは、知識レベル、論理レベル、導入レベルなど、様々なレベルで表示できます。知識レベルでは、エージェントの知識と目標が指定され、動作が決定されます。論理レベルでは、知識は論理的な文にエンコードされ、導入レベルでは、その知識とロジックを物理的に導入してアクションを実行します。

全体として、人工知能における知識ベースのエージェントは、知識の明示的な表現、その知識に基づく推論を持ち、特定のタスクや環境の要件に基づいて知的に行動します。

効用ベースエージェント

効用ベースエージェントは、各状態の優先やユーティリティに基づいてアクションに優先順位を付ける知的システムです。目標を達成するだけでなく、スピード、安全性、費用対効果などの要素も考慮します。最高度の幸福につながる行動を選択することで、期待される効用を最大化します。効用関数を使用して状態を実数にマッピングし、成功や幸福の尺度を提供します。効用ベースエージェントは、目標とそれを達成する手段の両方を考慮するため、目標ベースのエージェントよりも改良されており、より効率的な意思決定が可能になります。

複数の選択肢がある状況では、効用ベースエージェントが最適なアクションを選択する上で重要な役割を果たします。最短ルート、快適さ、ユーザーの好みなどの要素を考慮して、エージェントの全体的な成功を決定します。多くのオプションに関連する幸福度を定量化して比較することで、効用ベースエージェントは情報に基づいた意思決定を行うことができます。これは、矛盾する目標がある場合や、目標達成に不確実性がある場合に特に役立ちます。適切なトレードオフを支援し、最適な選択を選択すことができます。

結論

知的エージェントは人工知能の重要な部分であり、多数の領域で自律的な認識、意思決定、アクションを可能にします。様々な種類のエージェントはぞれぞれ特定の長所と制限があり、問題解決への異なるアプローチを提供します。知的エージェントの構造と機能を理解することで、AI システムの機能と可能性についての洞察が得られます。