人工智能中的环境类型

人工智能中的环境是代理的周围。代理通过传感器从环境中获取输入，并通过执行器将输出传递给环境。有几种类型的环境：

• 完全可观察 vs 部分可观察
• 确定性与随机性
• 竞争与合作
• 单代理 vs 多代理
• 静态与动态
• 离散 vs 连续

1. 完全可观察与部分可观察

• 当代理传感器能够在每个时间点感知或访问代理的完整状态时，它被称为完全可观察的环境，否则它是部分可观察的。
• 维护一个完全可观察的环境很容易，因为不需要跟踪周围的历史。
• 当代理在所有环境中都没有传感器时，该环境被称为不可观察的。
• 例子：
  • 国际象棋 -棋盘是完全可观察的，对手的动作也是如此
  • 驾驶 -环境是部分可观察的，因为即将发生的事情是未知的。

2. 确定性与随机性

• 当代理当前状态的唯一性完全确定代理的下一个状态时，环境被称为确定性的。
• 随机环境本质上是随机的，它不是唯一的，不能完全由代理决定。
• 例子：
  国际象棋 -在当前状态下，硬币只有几种可能的走法，并且可以确定这些走法
  自动驾驶汽车——自动驾驶汽车的动作不是唯一的，它会不时变化

3. 竞争与合作

• 当一个代理与另一个代理竞争以优化输出时，它被称为处于竞争环境中。
• 国际象棋游戏具有竞争力，因为代理相互竞争以赢得作为输出的游戏。
• 当多个代理合作产生所需的输出时，我们就说一个代理处于协作环境中。
• 当在道路上发现多辆自动驾驶汽车时，它们会相互协作以避免碰撞并到达目的地，这是所需的输出。

4. 单代理 vs 多代理

• 仅由一个代理组成的环境称为单代理环境。
• 一个人独自留在迷宫中是单代理系统的一个例子。
• 涉及多个代理的环境是多代理环境。
• 足球比赛是多智能体的，因为它涉及每支球队的 11 名球员。

5. 动态 vs 静态

• 当代理开始执行某些操作时不断改变自身的环境被称为动态环境。
• 过山车是动态的，因为它开始运动，环境每时每刻都在不断变化。
• 状态没有变化的空闲环境称为静态环境。
• 空房子是静态的，因为当特工进入时，周围环境没有变化。

6. 离散 vs 连续

• 如果一个环境由有限数量的动作组成，这些动作可以在环境中经过深思熟虑以获得输出，则称其为离散环境。
• 国际象棋游戏是离散的，因为它只有有限的步数。每场比赛的移动次数可能会有所不同，但仍然是有限的。
• 执行操作的环境无法编号，即。不是离散的，称为连续的。
• 自动驾驶汽车是连续环境的一个例子，因为它们的动作是驾驶、停车等，无法编号。