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이 사진 아닌 것 같긴 한데 구글에 the structure of agents 치면 나오길래… Model-based reflex agents 부분 관찰 가능성(partial observability)을 다루는 가장 효과적인 방법은 에이전트가 현재 볼 수 없는 세계의 부분을 추적하는 것 즉, 에이전트는 지각 이력(percept history)에 의존하는 일종의 **내부 상태(internal state)**를 유지해야 하며, 이를 통해 현재 상태에서 관찰되지 않는 측면을 어느정도 반영할 수 있어야 함 Knowledge required to update internal state 세계가 어떻게 변하는지에 대한 정보 에이전트의 행동이 미치는 영향: 핸들을 시계 방향으로 돌리면 차가 오른쪽으로 회전함 에이전트와 무관하게 세계가 어떻게 진화하는지: 비가 오면 카메라가 젖을 수 있음 **전이 모델(transition model)**이라고 불리며, 간단한 불리언 회로(boolean circuits)나 완전한 과학 이론으로 구현될 수 있음 세계의 상태가 에이전트의 지각에 어떻게 반영되는지에 대한 정보 예를 들어, 앞차가 제동을 시작하면 전방 카메라 이미지에 하나 이상의 빨간 영역이 나타남 카메라 젖으면 이미지에 물방울 모양의 물체가 나타나 도로를 부분적으로 가림 **센서 모델(sensor model)**이라고 불림 Role of Model-based agent ...

이 사진 아닌 것 같긴 한데 구글에 the structure of agents 치면 나오길래… 에이전트의 내부 작동 방식 보통 에이전트(인공지능 주체)를 설명할 때 주로 행동에 초점을 맞춰서 이야기함 즉, 에이전트가 특정 지각(percepts) 시퀀스를 받은 후 어떤 **행동(action)**을 하는지에 대해 다뤘음 예를 들어, “문이 보이면 문을 연다” 그런데 에이전트의 내부가 어떻게 작동되는지, 어떻게 설계되고 만들어지는지에 대해 알아보겠음 인공지능(AI)의 주요 역할은 **에이전트 프로그램(agent program)**을 설계하는 것 이 프로그램은 **에이전트 함수(agent function)**을 구현하는데, 에이전트 함수란 쉽게 말해 지각을 행동으로 연결하는 규칙 ...