Агентские технологии

Повышенное внимание агентским технологиям начали уделять около 10 лет назад, но и за такое сравнительно короткое время интерес к ним уже переместился из области академических исследований в сферу коммерческих и промышленных приложений. При этом идеи и методы, лежащие в их основе, быстро мигрировали из теории искусственного интеллекта в практику разработки программного обеспечения реальных коммерческих приложений (персональные помощники, обработчики почты, программы для электронной коммерции, компьютерные игры, системы управления и контроля сложными процессами в медицине, промышленности, системы для поиска и обработки информации).

В рамках агентного подхода существует два направления развития теории. С точки зрения классического искусственного интеллекта (ИИ) агент обладает некоторым глобальным видение проблемы, действует в целях ее решения и ему доступны необходимые знания, навыки и ресурсы. В распределенном искусственном интеллекте организация агентных систем предполагает мультиагентность, когда решение сложной проблемы осуществляется набором агентов, каждый из которых имеет представление лишь о некоторой части общей проблемы и действует в целях решения выделенной локальной подзадачи. В мультиагентных системах концептуальной новизной является социальный аспект, поскольку для решения общей задачи агентам необходимо определенным образом взаимодействовать. Подобные способы организации с общением агентов и вызывают наибольший интерес, поскольку позволяют реализовывать весьма сложные, но в то же время эффективно работающие системы.

Простая программа отличается от агента тем, что не утруждает себя целевым поведением и анализом достигнутых результатов. Тогда как агент, представляя интересы пользователя, «заинтересован» в том, чтобы задание было выполнено. В случае неудачи или какого-то сбоя он должен повторить попытку позднее или иметь про запас альтернативный вариант решения проблемы.

Главная особенность интерфейса, формы и способов представления информации, которые могут предоставить агенты, состоит в том, что они оказываются персонифицированными. Это достигается за счет того, что интеллектуальные агенты способны к обучению. В одном случае они могут целенаправленно анкетировать пользователя, в другом ‑ агент получает информацию о привычках пользователя путем наблюдения за его действиями.

В принципе, многие задачи агенты могут выполнять и без использования методов искусственного интеллекта, однако ряд проблем без них просто не может быть решен. На данный момент существует ряд технологий, таких как нейронные сети и генетические алгоритмы, нечеткая логика и другие, которые успешно применяются в различных специализированных системах, агентах и мультиагентных системах (рис. 4).

Рис. 4. Технологии, используемые интеллектуальными агентами