Agent
프로 운동선수들은 에이전트가 있으며 영화 스타들도 에이전트가 있고 ...... 우리 각자도 에이전트가 있다. 에이전트는 당신을 대신하여 어떤 일을 맡길수 있을 만큼 믿음을 주는 전문성을 가진 사람들이며, 마찬가지로 당신의 컴퓨팅 경험을 최대로 하도록 도와주는 컴퓨터 (Computer) 프로그램을 "agents" 라고 부른다. 인터넷에서 특정 정보를 찾을 때 당신이 흥미를 느끼고 있는 것을 알고있고 당신의 시간이 얼마나 중요한지를 아는 당신만의 에이전트를 상상해보라. 인공지능 (Artificial Intelligence) 과학자들이 수행하는 연구는 더욱더 섬세하고, 독립적이며, 더 도움을 줄수있는 에이전트를 만들어 능력을 부여하는 것이다. ............ 우리는 단지 지능적으로 생각하는 것 (thinkers) 이 아니라 지능적으로 행동하는 것 (actors) 을 만들기를 원한다. 전혀 행동하지 않는 시스템에서 지능 (Intelligence) 을 어떻게 추정할수 있는가? 달리 말하면, 행동이 없는 시스템이 지능을 어떻게 보여줄수 있는가는 명확치 않다 (Martha Pollack)............ (AI Topics : Agents)
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"Agent 는 자신의 센서 (Sensor) 를을 통해 환경 (environments) 을 지각 (Percept) 하여 작용기 (effectors) 를 통해 그 환경에 대해 반응 (action) 하는 시스템을 말한다" (Russel 1994)
Agent는 인공지능 분야에서 오래 전부터 연구되어 온 분야로서 1990년대 초부터 독립된 분야로 인식되기 시작한 분야이다. agent는 최근 통신 및 컴퓨터의 보급이 증대됨에 따라 개인 비서 역할을 하기 위해 등장한 개념으로, 특히 분산 환경에 적당하다.
완전한 기능을 하는 Agent 는 그것이 생물이든 소프트웨어든 로봇 (Robot) 이든간에 다양하면서도 서로 연관된 기능을 하나의 통합된 구조 (architecture) 로서 가질 것을 요구한다. 현재는 AI 의 대부분의 작업에서 그런 구조의 하나의 component (예를들면 컴퓨터비전 (Computer Vision), 자연어 이해 (Natural Language Understanding), 기계학습 (Machine Learning), 계획 (Planning) 등등) 만을 가지거나, 많은 component 에 의해 사용되는 표현과 추론 (Reasoning) 메카니즘 (논리 (Logic), 신경망 (Neural Network), 유전알고리즘 (Genetic Algorithm) 등등) 을 가진다. 모든 것이 서로 연관되는 것에 관한 연구는 매우 필요하다.
다중에이전트 시스템 (Multi-Agent System) 은 많은 지능적 Agent 들이 서로 작용하도록 하는 시스템이다. 그 Agent 들은 소프트웨어 프로그램이나 로봇 (Robot) 처럼 자율적인 개체 (autonomous entities) 인것으로 간주된다. 그 상호작용은 서로 이기적일 수도 있고 협력적일 수도 있다. 즉 그 Agent 들은 공통의 목적을 (개미의 집단처럼) 가질 수도 있고 그들 자신의 이익을 추구할 수도 있다 (자유 시장 경제처럼). Multi-agent system 연구자들은 의사교환을 위한 언어와 상호 작용을 위한 프로토콜을 개발하고 Multiagent system 의 개발을 쉽게하는 에이전트 구조 (architecture) 를 개발한다. 예를 들면 Multiagent system연구자들은 각 개미들이 가장 효과적인 방법으로 음식물을 개미집으로 가져오게 하려면 각 개미들이 어떻게 프로그램 되어야 하는지를 연구한다. 또한 이기적인 에이전트 집단이 주어진 작업을 수행하기 위해 함께 일하려면 어떻게 규칙 (rule) 을 만들어야 하는지를 연구한다. 그들은 AI 이외의 분야 즉 생물학, 사회학, 경제학, 철학, 경영학등의 많은 분야에서 아이디어를 얻는다.