ОПРЕДЕЛЕНИЕ ХАРАКТЕРА СРЕДЫ
Теперь, после разработки определения рациональности, мы почти готовы приступить к созданию рациональных агентов. Но вначале необходимо определить, чем является проблемная среда, по сути представляющая собой "проблему", для которой рациональный агент служит "решением". Начнем с демонстрации того, как определить проблемную среду, и проиллюстрируем этот процесс на ряде примеров. Затем в этом разделе будет показано, что проблемная среда может иметь целый ряд разновидностей. Выбор проекта, наиболее подходящего для программы конкретного агента, непосредственно зависит от рассматриваемой разновидности проблемной среды.
Определение проблемной среды
В приведенном выше исследовании рациональности простого агента-пылесоса нам пришлось определить показатели производительности, среду, а также исполнительные механизмы и датчики агента. Сгруппируем описание всех этих факторов под заголовком проблемная среда. Для тех, кто любит аббревиатуры, авторы сокращенно обозначили соответствующее описание как PEAS (Performance, Environment, Actuators, Sensors — производительность, среда, исполнительные механизмы, датчики). Первый этап проектирования любого агента всегда должен состоять в определении проблемной среды с наибольшей возможной полнотой.
Пример, в котором рассматривался мир пылесоса, был несложным; теперь рассмотрим более сложную проблему — создание автоматизированного водителя такси. Этот пример будет использоваться во всей оставшейся части данной главы. Прежде чем читатель почувствует тревогу за безопасность будущих пассажиров, хотим сразу же отметить, что задача создания полностью автоматизированного водителя такси в настоящее время все еще выходит за пределы возможностей существующей технологии. (См. с. 69, где приведено описание существующего робота-водителя; с состоянием дел в этой области можно также ознакомиться по трудам конференций, посвященных интеллектуальным транспортным системам, в названиях которых есть слова Intelligent Transportation Systems.) Полное решение проблемы вождения автомобиля является чрезвычайно трудоемким, поскольку нет предела появлению все новых и новых комбинаций обстоятельств, которые могут возникать в процессе вождения; это еще одна из причин, по которой мы выбрали данную проблему для обсуждения. В табл. 2.2 приведено итоговое описание PEAS для проблемной среды вождения такси. Каждый из элементов этого описания рассматривается более подробно в настоящей главе.
Прежде всего необходимо определить показатели производительности, которыми мы могли бы стимулировать деятельность нашего автоматизированного водителя. К желаемым качествам относится успешное достижение нужного места назначения; минимизация потребления топлива, износа и старения; минимизация продолжительности и/или стоимости поездки; минимизация количества нарушений правил дорожного движения и помех другим водителям; максимизация безопасности и комфорта пассажиров; максимизация прибыли. Безусловно, что некоторые из этих целей конфликтуют, поэтому должны рассматриваться возможные компромиссы.
Затем рассмотрим, в чем состоит среда вождения, в которой действует такси. Любому водителю такси приходится иметь дело с самыми различными дорогами, начиная с проселков и узких городских переулков и заканчивая автострадами с двенадцатью полосами движения. На дороге встречаются другие транспортные средства, беспризорные животные, пешеходы, рабочие, производящие дорожные работы, полицейские автомобили, лужи и выбоины. Водителю такси приходится также иметь дело с потенциальными и действительными пассажирами. Кроме того, имеется еще несколько важных дополнительных факторов. Таксисту может выпасть участь работать в Южной Калифорнии, где редко возникает такая проблема, как снег, или на Аляске, где снега на дорогах не бывает очень редко. Может оказаться, что водителю всю жизнь придется ездить по правой стороне или от него может потребоваться, чтобы он сумел достаточно успешно приспособиться к езде по левой стороне во время пребывания в Британии или в Японии. Безусловно, чем более ограниченной является среда, тем проще задача проектирования.
Исполнительные механизмы, имеющиеся в автоматизированном такси, должны быть в большей или меньшей степени такими же, как и те, которые находятся в распоряжении водителя-человека: средства управления двигателем с помощью акселератора и средства управления вождением с помощью руля и тормозов. Кроме того, для него могут потребоваться средства вывода на экран дисплея или синтеза речи для передачи ответных сообщений пассажирам и, возможно, определенные способы общения с водителями других транспортных средств, иногда вежливого, а иногда и не совсем.
Для достижения своих целей в данной среде вождения таксисту необходимо будет знать, где он находится, кто еще едет по этой дороге и с какой скоростью движется он сам. Поэтому в число его основных датчиков должны входить одна или несколько управляемых телевизионных камер, спидометр и одометр. Для правильного управления автомобилем, особенно на поворотах, в нем должен быть предусмотрен акселерометр; водителю потребуется также знать механическое состояние автомобиля, поэтому для него будет нужен обычный набор датчиков для двигателя и электрической системы. Автоматизированный водитель может также иметь приборы, недоступные для среднего водителя-человека: спутниковую глобальную систему навигации и определения положения (Global Positioning System— GPS) для получения точной информации о местонахождении по отношению к электронной карте, а также инфракрасные или ультразвуковые датчики для измерения расстояний до других автомобилей и препятствий. Наконец, ему потребуется клавиатура или микрофон для пассажиров, чтобы они могли указать место своего назначения.
В табл. 2.3 кратко перечислены основные элементы PEAS для целого ряда других типов агентов. Дополнительные примеры приведены в упр. 2.5. Некоторым читателям может показаться удивительным то, что авторы включили в этот список типов агентов некоторые программы, которые функционируют в полностью искусственной среде, ограничиваемой вводом с клавиатуры и выводом символов на экран. Кое-кто мог бы сказать: "Разумеется, это же не реальная среда, не правда ли?" В действительности суть состоит не в различиях между "реальными" и "искусственными" вариантами среды, а в том, какова сложность связей между поведением агента, последовательностью актов восприятия, вырабатываемой этой средой, и показателями производительности. Некоторые "реальные" варианты среды фактически являются чрезвычайно простыми. Например, для робота, предназначенного для контроля деталей, проходящих мимо него на ленточном конвейере, может использоваться целый ряд упрощающих допущений, например, что освещение всегда включено, что единственными предметами на ленте конвейера являются детали того типа, который ему известен, и что существуют только два действия (принять изделие или забраковать его).
В отличие от этого некоторые программные агенты (называемые также программными роботами или софтботами) существуют в сложных, неограниченных проблемных областях. Представьте себе программный робот, предназначенный для управления тренажером, имитирующим крупный пассажирский самолет. Этот тренажер представляет собой очень детально промоделированную, сложную среду, в которой имитируются движения других самолетов и работа наземных служб, а программный агент должен выбирать в реальном времени наиболее целесообразные действия из широкого диапазона действий. Еще одним примером может служить программный робот, предназначенный для просмотра источников новостей в Internet и показа клиентам интересующих их сообщений. Для успешной работы ему требуются определенные способности к обработке текста на естественном языке, он должен в процессе обучения определять, что интересует каждого заказчика, а также должен уметь изменять свои планы динамически, допустим, когда соединение с каким-либо из источников новостей закрывается или в оперативный режим переходит новый источник новостей. Internet представляет собой среду, которая по своей сложности соперничает с физическим миром, а в число обитателей этой сети входит много искусственных агентов.