Zeki Vekiller (Akıllı Ajanlar, Intelligent Agents, Zeki Etmenler )

Yazan : Şadi Evren ŞEKER

Zeki vekiller (etmenler, ajanlar) kavram olarak, bilgisayar bilimlerine, felsefe, biyoloji ve ekonomi alanındaki çalışmalardan sonra girmiştir. Bu alanlardaki anlamı ve kullanımı, genellikle herhangi bir işin farklı bir vekil tarafından yürütülmesi olarak anlaşılabilir.

Bilgisayar bilimlerin açısından zeki kelimesi, bir vekilin herhangi bir işlemi belirli inisiyatifler kullanarak yerine getirmesidir. Örneğin zeki olmayan bir vekil, her adımda ve her işlemde kullanıcıya bir şeyler sorarken, zeki vekilde daha çok otonom bir yapıdan (autonomous) bahsedilebilir.

Bu anlamda her zeki vekilin (intelligent agent) , çalıştığı ortam ile iletişimini sağladığı ve bu iletişim üzerinde karar verdiği bir mekanizması vardır denilebilir.

Yukarıdaki temsili resimde, bir zeki vekil, çizgili alanda gösterilen üç ana unsurdan ibarettir. Bunlar kısaca vekilin çalıştığı ortamı gözlediği algı (perception) , vekilin bu ortamda bir işlem yapmasını sağlayan eylem (action) ve vekilin bu ortamdaki algısına göre nasıl bir eylem yapacağına karar vermesini sağlayan karar mekanizmasıdır. Bu karar mekanizması çoğu zaman bir kurallar listesi (rule base) olabileceği gibi bazı durumlarda basit bir if – else bloğu da olabilmektedir.

Russel ve Norving tarafından 2003 yılında yayınlanan yapay zeka kitabında, zeki vekiller 5 seviyede listelenmiştir. Bu seviyeleri basitten karmaşığa doğru aşağıdaki şekilde sıralayabiliriz:

1. Fiil-i Münakıs Vekiller (reflex agents)
2. Fiil-i Münakıs Kalıp Vekiller (Model-based reflex agents)
3. Hedef vekilleri ( goal-based agents)
4. Fayda vekilleri ( utility-based agents)
5. Öğrenen vekiller ( learning agents)

Reflex Agents

Basit bir koşul ve eylem sıralamasından ibaret olan vekiller. Belirlenen koşul gerçekleşince yine daha önceden belirlenen fiili yerine getirir. Kurulu bir düzenek olarak düşünülebilir. Örneğin fare kapanı, bir insan için fareyi yakalayan bir vekildir ve farenin peyniri yemesiyle birlikte fareyi yakalar. Buradaki peynir yenmesi koşul ve farenin yakalanması fiil olarak düşünülebilir. Bazı refleks ajanlarında durum takibi de yapılabilir. Örneğin fare kapanı misalinde olduğu gibi kapanın kurulu olma durumu, kapanın fareyi yakalamış olma durumu gibi durumlar ayrı ayrı tahlil edilebilir.

Model Bazlı Refleks etkenler

Bu tip ajanlarda (etkenlerde) ise içinde çalışılan ortam modellenir. Yani ajan kendi yapısına göre ortamı anlamaya ve bir modelini kendi hafızasında tutmaya çalışır. Bu ajanlar modeldeki durumlara göre davranış sergilerler. Yani bir önceki tipte olan refleks ajanlarının ortamdan aldıkları doğrudan koşullarından farklı olarak bu ajanların modellerinde bazı refleksler tanımlıdır.

Hedef Güdümlü Vekiller

Bu vekiller ise belirli bir hedefe ulaşmak için bir dizi şart-fiil gerçekleştirirler. Basit bir durum-geçiş diyagramı (state transition diagram) olarak düşünülebilecek yapılarına göre, ortamı algılayarak mevcut yapılarındaki bir duruma benzetir ve bu durumu ulaşmak istedikleri hedefe en uygun şekilde eylemlerle değiştirmeye çalışır.

Çıkar Amaçlı Vekiller

Hedef amaçlı vekillerden farklı olarak, durumlar arasındaki geçişin oransal olması durumudur. Yani hedef güdümlü ajanlarda bir durumdan her zaman diğer duruma geçiş hedeflenir. Çıkar amaçlı vekillerde bundan farklı olarak oransal bir fonksiyon kullanılması söz konusudur. Bu fonksiyona çıkar fonksiyonu ( fayda fonksiyonu, utility function) ismi verilir.

Öğrenen Etkenler

Bu etken tipinde, ortamda yapılan bazı eylemlerin beklenen sonuca nasıl hizmet ettiğine göre yeni kurallar tanımlanır. Ajanın çalıştığı ortamın bilinmemesi halinde kullanılışlıdırlar. Kendi kurallarını ve durum makinelerini oluşturabilir veya değiştirebilirler.