Искусственный интеллект. Основные понятия. Джейд Картер

пути, он может автоматически реагировать, изменяя свою траекторию движения или снижая скорость, чтобы избежать столкновения. Эти решения принимаются исходя из данных, полученных от различных сенсоров, таких как радары, камеры и лидары, которые постоянно сканируют окружающую среду в реальном времени.

      В стабильной и предсказуемой дорожной среде, где препятствия редко появляются и маловероятны внезапные изменения условий, реактивная стратегия может обеспечить быстрое и безопасное движение автомобиля без необходимости в сложных моделях окружающей среды или долгосрочном планировании маршрута. Это делает такой подход эффективным для повседневного использования автономных автомобилей в условиях городского движения или на открытых автомагистралях.

      Стратегии на основе знаний представляют собой альтернативный подход к принятию решений, где агент использует заранее известные правила, законы или модели для принятия обоснованных действий в окружающей среде. В отличие от реактивных стратегий, которые реагируют только на текущее состояние среды, стратегии на основе знаний позволяют агенту учитывать более широкий контекст и делать выводы на основе предварительно загруженных знаний о среде и ее функционировании.

      Этот подход может быть особенно полезен в ситуациях, где агенту доступны определенные знания о своей среде и типичных сценариях поведения. Например, в медицинских экспертных системах агент может использовать заранее определенные медицинские протоколы и базы данных заболеваний для диагностики и рекомендации лечения пациентам. Также стратегии на основе знаний могут быть применены в робототехнике для выполнения задач, требующих точного знания среды, таких как навигация в лабиринте или управление манипуляторами для выполнения сложных манипуляций.

      Хотя стратегии на основе знаний могут быть более эффективными в предсказуемых средах или при выполнении задач с четкими правилами и моделями, они могут быть менее гибкими в ситуациях, где среда изменчива или неопределенна. В таких случаях агенту может потребоваться способность адаптироваться к новым условиям и обучаться на лету, что может быть более сложно с использованием жестких заранее определенных стратегий.

      Примером применения стратегий на основе знаний может служить автономный мобильный робот, предназначенный для навигации в большом складском помещении. Предположим, что в складе установлена система навигации, которая предоставляет роботу информацию о расположении различных полок, препятствий и точек назначения.

      В этом случае робот может использовать заранее известные карты склада и алгоритмы планирования маршрута для эффективной навигации внутри помещения. На основе этих данных робот может выбирать оптимальные пути для доставки товаров с полок на точки назначения или для выполнения других задач, например, инвентаризации или перемещения грузов.

      Предположим, что роботу необходимо доставить товары