Анализ агентов

Модели информации и данных. Атом и универсум информации

Как я упоминал выше, агенты в общей картине мира представляют собой чёрный ящик. Подобно принципу инкапсуляции в объектно-ориентированном программировании, все входящие данные должны быть обработаны внутренними механизмами агента и через них помещены во внутреннюю память, а выходящие – сформированы внутренними механизмами агента. То есть прямая запись и чтение в/из внутренней памяти недопустимы: извне не должно быть прямого доступа к хранилищу данных агента.

Тем не менее, структуры данных агента, процедуры обработки данных агента и накопленные данные агента представляют интерес для нас с точки зрения получения очищенных данных. Под очищенными данными имеется ввиду информация с отсеченной интерфейсной частью сообщений и отфильтрованная от различных конвенций и правил, связанных с общепринятыми правилами коммуникации, в том числе и языком коммуникации. То есть мы предполагаем, что внутренняя структура данных агента должна быть выстроена в соответствии с нашими требованиями, как архитекторов агента. Таким образом, мы сможем понимать, как организованы данные и, в частности, сможем получить ответ на вопросы «почему», «зачем», как и другие аналитические вопросы. Внутренняя логика агента должна быть в состоянии дать ответ на этот вопрос.

Противопоставлением логическим агентам, дающим такую возможность, выступают нейронные сети. Нейронные сети могут давать оптимальные решения, однако нейронные сети основаны на адаптивных механизмах обучения и, соответственно, они могут дать количественные характеристики выходящим данным, но не качественные. А, соответственно, мы не сможем узнать у них ответ на ключевой вопрос «почему?».

Далее рассмотрим реализацию агента. Будем подразумевать, что реализуется именно агент, однако будет рассматривать его с точки зрения интеллектуальной системы.