理性智能体方法

智能体（agent）就是某种能够行动的东西（agent这个英文单词源于拉丁语agere，意为“去做”）。但是人们期待计算机智能体有其它区别于简单“程序”的属性，诸如自主控制的操作、感知环境、持续能力、适应变化、以及有能力承担其它智能体的目标。理性智能体则要通过自己的行动获得最佳结果，或者在不确定的情况下，获得最佳期望结果。

AI的“思维法则”方法中，强调的是正确的推论。做出正确推论有时也是理性智能体的部分功能，因为实现理性行动的一个途径就是通过逻辑推理得出指定行动能达成目标的结论，再付诸实施。另一方面，正确的推论并不是理性的全部内容，因为在许多情况下，没有能证明正确性的事情可做，但是仍然必须有所行动。还有一些完成理性行动的方式不能说与推论过程有关。例如，从灼热的火炉上拿开手，是一种反射活动，它通常要比经过仔细思考后采取的相对缓慢的行动更有成效。

图灵测试中需要的所有技能都是为了做出理性行为。从而，我们需要表示知识并用之进行推理的能力，因为只有这样我们才能在多种不同的环境中制定出好的决策。我们需要生成可理解的自然语言语句的能力，因为只有这样才能够被复杂的社会接受。我们需要学习，不只是为了博学，而是因为对世界运转的更好理解使得我们可以找到解决问题的更有效的策略；我们需要视觉感知，不仅仅因为世界是缤纷多彩的，更是为了对行为的可能后果有更好的了解——例如，能看到可口的食物，会帮助人接近它。

由于上述原因，将 AI 的研究视为理性智能体的设计过程至少有两个好处。首先，它比“思维法则”方法更加通用，因为正确的推论只是实现理性的几种可能的机制之一。其次，它比建立在人类行为或者思维基础上的方法更经得起科学发展的检验，因为理性的标准有着清楚的定义并且是十分普遍的。另一方面，人类行为可以很好地适应特定环境，并且部分取决于还远远未达到完善程度的复杂而未知的进化过程。因此，本书将着重讨论理性智能体的通用原则以及构造此类智能体所需的组成部分。可以看出，尽管对于问题的描述是非常简单明了的，要解决问题的时候仍然会遇到各种各样的困难。第二章里将进一步阐述这些问题。

应该牢记的一个重点是：我们将看到很长一段时间内实现完美的理性——即总能做正确的事情——在复杂的环境下是不可行的。这对运算能力的要求实在太高了。不过，在本书的大部分内容中，我们将采用可行的假设，即完美理性是分析的合适出发点。这样可以简化问题，并提供领域中大多数基本素材的适当设置。在第六章和第十七章里将明确讨论有限理性的问题——即在没有足够的计算时间的前提下采取正确的行动。