PEAS- 지능형 에이전트를 이해하기위한 프레임 워크 :
* 성능 : 이것은 목표 를 나타냅니다 에이전트의. 달성하려는 것은 무엇입니까? 예를 들어, 체스 플레이 AI의 성능 목표는 게임에서이기는 것입니다.
* 환경 : 이것은 문맥입니다 에이전트가 작동하는. 물리적 환경 (공장의 로봇과 같은) 또는 가상 환경 (웹 사이트의 챗봇과 같은) 일 수 있습니다.
* 액추에이터 : 이것들은 행동 입니다 에이전트는 환경과 상호 작용할 수 있습니다. 체스 AI의 액추에이터가 보드에서 조각을 움직일 수 있습니다.
* 센서 : 이것들은 에이전트 가 인식하는 방법입니다 환경. 체스 AI는 센서를 사용하여 보드의 조각 위치를 인식 할 수 있습니다.
예 :
자율 주행 차를 고려해 봅시다 :
* 성능 : 안전하고 효율적으로 도로를 탐색합니다.
* 환경 : 도로, 교통, 보행자, 기상 조건.
* 액추에이터 : 스티어링 휠, 가속기, 브레이크.
* 센서 : 카메라, 레이더, LIDAR, GPS.
요약 :
Peas는 지능형 에이전트의 구성 요소와 이들이 함께 작동하는 방법에 대해 생각하는 유용한 방법을 제공합니다. 이러한 요소를 이해함으로써 AI 시스템을 더 잘 설계하고 분석 할 수 있습니다.
탐색하고 싶은 다른 AI 개념이 있으면 알려주세요!
