人工智能中的情景环境与顺序环境

人工智能中的情景和顺序环境是人工智能软件代理运行的区域。这些环境的不同之处在于代理的经验如何构建以及它们影响后续行动和行为的程度。了解这些环境的特征为设计针对不同任务的人工智能系统和解决各种问题奠定了坚实的基础。

人工智能中的情景环境
在情景环境中运行的人工智能代理沉浸在各种任务中，这些任务可以定义为代理的整体体验被分割成几个独立且独立的片段或试验。在每一集中，主体都是一个独立的身份，主体在某一集中所做的事情和所看到的与扩展完全无关，而扩展是情景性的。

当智能体处于起始状态时，它发现自己处于一个刚刚开始的情景环境中。通过与环境激活行动的互动以及接收观察和奖励，情节结束。它要么达到最终状态，要么在预定数量的步骤后停止。情节结束后，环境恢复到初始状态，并启动新的情节。

人工智能情景环境的特征
人工智能中情景环境的主要特征如下：

• 情节重置：在每个新情节开始时，环境都会重置为随机初始化状态，确保代理之前的操作和观察不会影响新情节。
• 独立剧集：每一集都是独立的，与下一集已经发生或将要发生的事情无关。环境的状态和动态不会受到游戏过程中智能体的观察和行动的显着影响。
• 终止状态：通常，直到达到终止或最终状态（成功或失败）或截止日期已过，场景才会结束。
• 清晰的边界：不同情节之间有明确的输入，此过程有助于智能体从早期情节中汲取教训，并在即将到来的情节中调整其行为。

人工智能中的顺序环境
在人工智能环境中，顺序性是指代理的状态和控制通过先前的状态和动作连接（依赖）的任务或环境。在顺序环境中学习时，当前代理的观察和行动的结果会受到过去的观察和行动的影响。
顺序环境中的一个明显区别是，情景设置（情景作为自主和自我维持的实体）与顺序设置不同，在顺序设置中，智能体当前的行动或决策可以继续影响这些环境中的未来事件。
AI中顺序环境的特征
顺序环境的主要特征如下：

• 时间依赖性：刺激-输出-奖励循环至关重要，其中代理过去的状态和行为决定了环境的当前状态，并为代理创造奖励。
• 不可重置环境：每次情节或试验结束时，代理运行的环境不会重复重新初始化为某个固定的初始值。相反，世界随着智能体对其当前状态做出反应而动态发展，其行为会影响未来状态。
• 长期后果：代理人的行为可能会产生深远的影响，但影响不会立即显现出来，因此要求代理人始终考虑其决策的长期影响。
• 持久状态：环境维护一个持久状态，为每个步骤设置背景上下文，代理的操作和感知的结果基于该永久状态。

人工智能中的情景环境与顺序环境区别
时间依赖性

• 情景环境：每集都是独立的
• 顺序环境：随着时间的推移，行动和观察是相互关联的。

剧集结构：

• 情景环境：分为独立剧集
• 顺序环境：连续的动作序列

状态依赖性

• 情景环境：跨剧集没有状态依赖性
• 顺序环境：存在状态依赖性

长期后果

• 情景环境：没有长期后果
• 顺序环境：行动会产生长期后果

复位状态

• 情景环境：环境在每集开始时重置
• 顺序环境：环境保持连续性

例子

• 情景环境：图像分析
• 顺序环境：国际象棋、NLP 任务、自动驾驶汽车

结论
在人工智能中，选择情节式环境还是顺序式环境取决于问题领域和当前任务的性质。偶发环境非常适合可以独立处理每个实例的任务，不需要长期记忆或上下文。而顺序环境则更适合需要保持上下文并考虑行动的长期后果的任务。