Grundlagen der Künstlichen Intelligenz an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Grundlagen der Künstlichen Intelligenz an der TU München

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explain omniscience, learning and autonomy

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what is a rational agent?

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which agent types exist?

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how to create a task environment? what are its properties?

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when can an agent always succeed?

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difficulties in thinking rationally?

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Tabular agent function

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difference between performance measure and utility function?

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What's a Percept sequence?


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Agent function

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how to write agent functions and agent programs?

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Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

explain omniscience, learning and autonomy

  • omniscient agent: knows outcome of his actions
  • learning: learn from perception
  • autonomous: if rational agent  less dependet on prior knowledge

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

what is a rational agent?

  • has an ideal performance
  • rational agent should select action maximizing its performance measure, given prior percept sequence and its knowledge

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

which agent types exist?

  • simple reflex agents: select action by current percept
  • model-based reflex agents: ^ + keeping track of environment
  • goal-based agent: ^ + goal of agent is considered
  • utility-based agents: ^ + achieving goal state with maximum utility

learning agents: makes improvements based on gained experience, anyone can be learning agent

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

how to create a task environment? what are its properties?

  • we need performance measure, environment, actuators, sensors

properties:

  • fully observable vs. partially observable
  • single vs. multi agent
  • deterministic vs. stochastic
  • episodic vs. sequential
  • discrete vs. continuous
  • static vs. dynamic
  • known vs. unknown

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

when can an agent always succeed?

if fully observable and deterministic

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

difficulties in thinking rationally?
  • informal knowledge has to be formalized
  • computational effort might be infeasible

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Tabular agent function

Hard-coded program implementation based truth-tables or percept-sequences

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

difference between performance measure and utility function?

  • performance measure tells agent what he should do
  • utility function tells agent how to optimally maximize the performance measure

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

What's a Percept sequence?


Complete history(log) of agents perception

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Agent function

  • Maps any percept-sequence to an action
  • Fully describes agent behavior
  • Implemented by Agent programs

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Rationality (Agents)

  • does the “right thing”
  • ideal performance
    bases on:
    • performance measure
    • (prior) knowledge
    • possible actions
    • percept seq

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

how to write agent functions and agent programs?

  • Percept sequence: complete history of perception
  • agent function: maps given percept sequence to an action

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