ОГЛЯД СТРУКТУР ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ АГЕНТІВ ТА ІННОВАЦІЙНИЙ ПІДХІД ДО ІНТЕГРАЦІЇ РЕКУРЕНТНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ У АРХІТЕКТУРУ BDI

Анотація

Інтелектуальні агенти стали центральною темою сучасних досліджень у сфері штучного інтелекту. Вони є важливим компонентом сучасних інформаційних технологій, що використовуються для автоматизації складних завдань, таких як обробка даних, прийняття рішень та адаптивне навчання. Розробка інтелектуальних агентів є складним, багатогранним процесом, що включає вибір архітектури, розробку алгоритмів прийняття рішень та інтеграцію з середовищем. Протягом останніх десятиліть з'явилося багато нових технологій та підходів, які дозволяють значно покращити ефективність агентів у реальних застосуваннях. Досліджуються концептуальні засади інтелектуальних агентів, різні підходи до їх проєктування та ключові технології, що дозволяють створювати автономні та адаптивні системи. Авторами розглядається загальний алгоритм функціонування інтелектуального агента, його основні етапи та архітектура. Представлено огляд концепції інтелектуальних агентів, включаючи їх базові властивості, моделі взаємодії з навколишнім середовищем та адаптивні механізми. У статті представлено огляд сучасного стану проєктування інтелектуальних агентів, підкреслюючи значні досягнення та основні виклики у цій галузі. Основна увага зосереджена на архітектурі BDI (Belief-Desire-Intention), яка є однією з найпоширеніших та ефективних підходів до створення інтелектуальних агентів. Переконання, бажання та наміри агентів моделюються для забезпечення більш адаптивної та гнучкої поведінки у динамічних середовищах. Стаття пропонує новий підхід до інтеграції рекурентних нейронних мереж (RNN) у архітектуру BDI для покращення здатності агентів до обробки послідовних даних та врахування контексту попередніх подій. RNN забезпечують ефективне запам'ятовування та аналіз тимчасових залежностей, що є ключовим для прийняття рішень в умовах невизначеності та змінних обставин. Інтеграція RNN дозволяє агентам не лише оновлювати свої переконання в режимі реального часу, а й покращувати процеси формування бажань та намірів, роблячи їх більш точними та адаптивними. Основні результати дослідження демонструють, що впрова-дження RNN у BDI архітектуру значно підвищує ефективність та продуктивність агентів, дозволяючи їм швидко адаптувати свої стратегії до нових умов. Це відкриває нові можливості для застосування таких агентів у різних сферах, включаючи кібербезпеку, управління енергією, охорону здоров'я та багато інших. Загалом, ця стаття робить важливий внесок у розвиток теорії та практики проєктування інтелектуаль-них агентів, пропонуючи інноваційний підхід до інтеграції рекурентних нейронних мереж у архітектуру BDI, що забезпечує більшу адаптивність та гнучкість у динамічних середовищах.