小结

本章是人工智能的旋风之旅，在这个过程中我们认为人工智能是智能体设计的科学。本章要回顾的要点如下。

● 智能体 是在环境中感知和行动的事物。智能体的 智能体函数 指定智能体在响应任意感知序列时所采取的动作。

● 性能度量 评估智能体在环境中的行为。给定到目前为止所看到的感知序列， 理性智能体 的动作是为了最大化性能度量的期望值。

● 任务环境 规范包括性能度量、外部环境、执行器和传感器。在设计智能体时，第一步必须始终是尽可能完整地指定任务环境。

● 任务环境在几个重要维度上有所不同。它们可以是完全可观测的或部分可观测的、单智能体的或多智能体的、确定性的或非确定性的、回合式的或序贯的、静态的或动态的、离散的或连续的、已知的或未知的。

● 在性能度量未知或难以正确指定的情况下，智能体优化错误目标的风险很大。在这种情况下，智能体设计应该反映真实目标的不确定性。

● 智能体程序 实现智能体函数。存在各种基本的智能体编程，反映了决策过程中明确使用的信息类型。这些设计在效率、紧凑性和灵活性方面各不相同。智能体程序的适当设计取决于环境的性质。

● 简单反射型智能体 直接响应感知，而 基于模型的反射型智能体 保持内部状态以跟踪当前感知中不明晰的世界状态。 基于目标的智能体 采取行动来实现目标，而 基于效用的智能体 试图最大化自己期望的“快乐”。

● 所有智能体都可以通过 学习 提升性能。

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