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人工智慧报告
* * * * 人工智慧報告 Teacher :謝銘原 Student ID : MA020213 Student : 莊沛語 目錄 人工智慧介紹 智慧型代理人 智慧型代理人的特性 智慧型代理人之種類 智慧型代理人的應用 智慧型代理人.類型 參考文獻 人工智慧介紹 目前 AI 的發展與其說是“人工智慧” 不如說是“人工知識庫”來得貼切, 我們離真正的智慧還有很大的一段距離要克服. 但到目前為止, AI 的技術己經應用到許多的領域上了。 以下是部份重要的範圍: 1. 專家系統(Expert System) 2. 自然語言處理(Natural Language Understanding) 3. 電腦視覺(Computer Vision) 4. 語音辨識(Speech Understanding) 5. 機器人應用(Robotic Application) 6. 類神經網路(Artificial Neural Network) 7. 智慧型代理人(Intelligent Agent) 智慧型代理人 智慧型代理人具有人類處理事情的能力,以多重代理人來負責來作各知識系統間的協調與運作。在工作領域上,不同學者有不同的看法,但一般認為軟體代理人 智慧型代理人的特性 智慧型代理人具有如下幾個特性 自主性(Autonomy) 反應性(Reactivity) 積極性(Proactiveness) 社會能力(Social ability) 誠實性(Veracity) 和傳統軟體不同之處,在於他們是個人化(personalized) 自動化(autonomous) 需求導向(proactive) 連續執行(continuously running) 可調適的(adaptive) 除此以外,智慧型代理人還需具備人類的心智活動,例如:知識(Knowledge)、認知(Belief)、意圖(Intention)、情感(Emotion)。 智慧型代理人之種類 智慧型代理人可區分為兩種: 單一智慧型代理系統體(Single-Agent System, SAS): SAS 是一種採用中央集權式的代理人系統,整個系統中只有一個代理人。這種系統通常是應用在小規模的區域網路或個人工作環境中。 另一種為多重智慧型代理系統體(Multi-Agent System, MAS):MAS 是一種採用分散式架構的代理人系統,整個系統包含了兩個以上的代理人,每個代理人皆必須負責其特定任務與功用,並具有互相溝通的特性,共同完成任務。此種系統適合應用在多人操作的網路環境或大型分散式網路(如Internet)上。 智慧型代理人的應用 使用者介面 心理學 工程學為基礎的科學 生物學 作業系統代理人 試算表代理人 工作流程與工作管理代理人 軟體發展 電子商務中的交涉 智慧型代理人.類型 搜尋、過濾型智慧代理人 交易型智慧代理人 談判型智慧代理人 學習型智慧代理人 搜尋、過濾型智慧代理人 交易型智慧代理人 在購買之前可以與賣方進行議價 可和不同的系統互動得到最有利的交易結果 學習代理人 使用者代理人負責記錄及更新學習者學習資訊,並傳送學習者的進度和程度,讓學習代理人找出適性化教材,更將此資訊存入資料庫以利資料挖掘代理人找出學習者所需的課程。此代理人負責與學習者溝通,當學習者感興趣的討論文章有新的回覆時,能及時傳送訊息告之學習者。 代理人運用在提供學習者適性程度的課程,以增加學習成效,並藉由過去的學習路徑,提供學習者最佳學習路徑,以縮短學習時間。學習代理人主要提供「適性化課程」、「學習指引」與「知識管理活動」。 課程測驗:課程及測驗是依學習者學習能力的不同,提供對應程度的課程,以減輕學習困惑之因素。學習代理人所提供課程及測驗,是依學習者前測後所得到學習者程度,經由使用者代理人將此資訊傳送給學習者代理人,學習者代理人從學習資料庫中教材元件與測驗元件挑選經由教學者設計教材程度。 個人化課程及測驗產生過程 個人化課程與測驗:個人化教材與測驗是為了有效補救學習者某個觀念,而提供此學習教材,以增進學習成效。回饋代理人提供個人化教材與測驗,是根據資料挖掘代理人分析學習者學習歷程檔與測驗歷程檔的結果,回饋代理人透過此分析資訊做為個人化課程的依據,再從教材資料庫挑選課程元件。 未來展望 全球化競爭時代的來臨人工智慧代理人若能結合到控制或工業等,更能進一步地往電機整合的知識創新邁進。 參考文獻 導入智慧型代理人於適性化學習之研究 國際學報 運用智慧型多重代理人技術於數位典藏的資源搜尋與管理( 國立台灣大學) * * * * * * * * * * * * * *
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