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器等就是其传感器，而使机器人 能进 行动 作的 各种 马达 就是 效 应器；对 于一 个 软件 Ａｇｅｎｔ， 可以通过字符串编码实现感知和作用。 图１０．３ Ａｇｅｎｔ可看做一个黑箱 Ａｇｅｎｔ不仅要与环境发生交互作用，更主要的是处理和解释接收的信息，达到自己的目 的。一旦 Ａｇｅｎｔ接收到外部信息，信息处理过程就 成了 Ａｇｅｎｔ的核 心，因为 它反映 了 Ａｇｅｎｔ 的真正功能。信 息 处 理 的 目 的 就 是 解 释 可 用 的 数 据，形 成 具 体 的 动 作 规 划。 由 此 可 见， Ａｇｅｎｔ可以定义 为 一 个 从 感 知 序 列 到 Ａｇｅｎｔ所 能 发 出 的 动 作 序 列 的 映 射。 如 果 设 Ｓ 是 Ａｇｅｎｔ可注意到的感知集合，Ｄ 是 Ａｇｅｎｔ在外 部世界 能完 成的 可能动 作集 合，则 Ａｇｅｎｔｆ可 表示为 ｆ：Ｓ→Ｄ 人工智能的任 务就 是 设 计 建 造 Ａｇｅｎｔ程 序，实 现 从 感 知 到动 作 的 映 射。 下 面 从 建 造 Ａｇｅｎｔ的角度出 发，对单 个 Ａｇｅｎｔ的 结构进 行讨 论，一般 情况下，单 个 Ａｇｅｎｔ的 结构 可分 为 思考型 Ａｇｅｎｔ、反应型 Ａｇｅｎｔ和混合型 Ａｇｅｎｔ。 （１） 思考型 Ａｇｅｎｔ 思考型 Ａｇｅｎｔ（ＤｅｌｉｂｅｒａｔｉｖｅＡｇｅｎｔ）又称 慎思型 Ａｇｅｎｔ或认知 型 Ａｇｅｎｔ，是一 个显 式表 示 ３６４ 第十章 数据挖掘与Ａｇｅｎｔ技术 的关于世界的符号模型，包括环境和智能行 为的逻 辑推 理能 力。它保 持了经 典人 工智 能的 传统，是
一种基于知识的系统。这意味着 思考 型 Ａｇｅｎｔ的 设计应 该遵 循物理 符号 系统 的假 设，以符号 ＡＩ的方法来实现 Ａｇｅｎｔ的表示和推理。 人们设计基于 Ａｇｅｎｔ系统的目的之一就是希望把 Ａｇｅｎｔ作为人类个体或社会行为 的智 能代理，那么，系统中的 Ａｇｅｎｔ就应该（或必须）能模拟或表现出被代理者所具有的意识 态度 （ｉｎｔｅｎｔｉｏｎａｌｓｔａｎｃｅ），如信念、愿望、意图（包括 联合 意图）、目 标、承 诺、责任 等。而 能 够模 拟 人类意识态度恰恰是思考型 Ａｇｅｎｔ的特点，已经有很多学者认为，将思考型 Ａｇｅｎｔ看做 是一 种意识系统（ＩｎｔｅｎｔｉｏｎａｌＳｙｓｔｅｍ）来研究是合理的。意识态度 和意识系 统概念 的引入更 有助 于研究者们以一种自然而又直观的方法来 理解、描 述、规范、推理 和预 测基 于 Ａｇｅｎｔ系 统的 内部 结构、运 行规 律 和变 化 状 态等。 选择 什 么样 的 意识 态 度 来刻 画 Ａｇｅｎｔ是 建 造思 考 型 Ａｇｅｎｔ所首先要考虑的问题。不同的意识态度模型就 会导致 不同的 Ａｇｅｎｔ模型，反 过来，不 同的 Ａｇｅｎｔ模型或系统又会对意识态 度有 不同的 认识 和分 类观点。Ｓｈｏｈａｍ 等人
根据 应用 的特点将意识态度分为信 息类（刻画 Ａｇｅｎｔ所具有的信息）、动机类（Ａｇｅｎｔ的动作选 择）、社 会类（与 Ａｇｅｎｔ的社会、道德和理性行为有关）和其他类（如欢喜、恐惧等）。而 Ｗｏｏｌｄｒｉｄｇｅ等 人则把单个 Ａｇｅｎｔ应具有的意识态度（或精神 状态）分为两 大类：信 息态 度和积 极态 度。前 者是指 Ａｇｅｎｔ所拥有的关于自己、环境及 其他 Ａｇｅｎｔ的信 息和 知识，如信 念和 知识等；后者 是指那些能导致 Ａｇｅｎｔ执行动作的状态，如愿望、目标、意图、承诺、责任、能力等。他们 还指 出，一个理性的 Ａｇｅｎｔ总是基于信息态度去采取积极态度，如根据信念去选择目标和形 成意 图。 Ｒａｏ和 Ｇｅｏｒｇｅｆｆ提出的 ＢＤＩ（Ｂｅｌｉｅｆ－Ｄｅｓｉｒｅ－Ｉｎｔｅｎｔｉｏｎ：信念－期 望－意 图）模型是 目前 较具代表性的思考型 Ａｇｅｎｔ模型，它用信念、愿望和意图这三类意识态度来描 述 Ａｇｅｎｔ的结 构。基于 ＢＤＩ结构的 Ａｇｅｎｔ模 型 可以 通 过 以 下 要素 来 描 述：① 一 组 关于 世 界 的 信 念；② Ａｇｅｎｔ当前打 算达 到的 一组目 标；③ 一 个描 述怎 样达到 目标 和怎样 改变 信念 的规划 库；④ 一个描述 Ａｇｅｎｔ当 前 怎 样 达 到 它 的 目 标 和 改 变 信 念 的 意 图 结 构。ＢＤＩ 模 型 的 结 构 如 图 １０．４所示。 图１０．４ ＢＤＩ模型