技术控必看：人工智能是怎么思考的

　　4、合理地行动

　　为了说明行动这个具有行为要素的概念，我们需要引入一个叫Agent的概念，它是一种能够行动的东西。

　　我们平时所说的机器人只是Agent的一种表现形式，会写新闻稿的那段程序也是Agent的一种表现形式。所以合理Agent是一个为了实现最佳结果，或者当存在不确定性时，为了实现最佳期望结果而行动的Agent。

　　总体来看，“合理的行动”相对于“像人一样”避免了人类思维和行动上的缺陷，也避免了“合理地思考”的局限性，故合理Agent可以看做是对人工智能最好的一种逼近。

　　在实现人工智能“思维法则”的途径中，一个很重要的部分就是正确地推理，而且做出正确的推理也是合理Agent的重要组成部分——因为合理行动的一种方法就是逻辑地推理出给定行动将实现其目标的结论，然后遵照这个结论进行行动。

　　但是在这里需要注意的一点是，正确的推理只能是合理性的一部分，因为有些事情是合理的，但是它并不需要推理，正确推理是合理性的充分不必要条件。

　　例如手被火苗烫了一下，缩手就是一种反射行为，并且这也是一种合理行动，但是我们不能说这里面涉及了推理，而且这种行为比仔细考虑后采取的较慢的行为更成功。

　　合理Agent这个维度的定义与以上三种维度定义主要有两大优点：

　　第一点是合理地行动比合理地思考具有更加普遍的适用性。

　　因为它允许“可能性”这种机制的存在，当我们遇到一个没有 “百分之百”的决策的时候，我们可以通过先验概率和后验概率，得出一个实现最佳期望结果的决策。这样，我们世界中基本上所有的事情就都可以通过这种方法而使Agent有所行动了。

　　第二点就是这种途径比“像人一样”，即基于人类行为或者人类思维的途径更经得起科学发展的检验。

　　合理性的标准在数学上定义十分明确而且完全通用，所以这种情况就完全避免了人的主观性，这种合理性是可以通过科学方法验证能够实现的，“能被客观证明”这种特质也是“合理地行动”这个维度定义的一大优点。

　　二、小结

　　虽然第四种维度的定义普遍被认为是对人工智能的一种很好的逼近，但是如果把一个合理Agent放到一个十分复杂的环境中，由于环境参数巨大，决策难度和复杂度都超过了计算的限度。

　　这个时候，如果我们还想要实现完美的合理化，即总做正确的事情，恐怕这并不可行。不过我相信，随着算法的简化以及计算能力的提升，我们距离真正实现合理Agent人工智能的目标也一定会越来越近的。