人工智能驱动智能体的感知过程使其能够对现实世界的变化做出反应，适应动态环境并有效地处理复杂的任务。
首先，智能体感知环境，然后处理收集的数据以采取行动。没有感知能力的人工智能智能体，将是一个基于规则或逻辑驱动的程序，仅依赖预定义的输入和内部状态运行，而无法与环境进行动态交互。
换句话说，它不会是一个智能体。感知是使人工智能智能体真正智能且在现实应用中有用的核心部分。
根据其目的和可用传感器，AI 系统可通过视觉、声音、文本、环境因素和预测分析来感知世界。
这些不同类型的感知使 AI 智能体能够与周围的世界交互，从而优化工作流、增强自动化等等。
视觉感知可支持智能体通过图像、视频和其他视觉数据解释世界并对其做出响应。这种能力模仿人类视觉，使 AI 能够识别物体和理解环境。
计算机视觉和深度学习的进步增强了 AI 的视觉感知，从而在自动驾驶汽车、医疗保健和机器人技术等众多领域取得突破。
随着 AI 模型变得更加复杂，AI 智能体将越来越多地展现出与人类相似的视觉理解能力，从而能够在复杂的真实场景中自主安全地运行。
听觉感知使智能体能够处理和理解声音。这种能力让 AI 能够解读语音、识别环境噪音，并通过语音通信与用户进行互动。
自然语言处理 (NLP) 和深度学习的进步极大地增强了 AI 的听觉感知，从而使 AI 应用程序广泛应用于虚拟助理、无障碍工具和监控系统。
人工智能听觉感知的主要技术之一是自动语音识别 (ASR)。ASR 系统可将口语转换为文本，使 Siri、Alexa 和 Google Assistant 等语音助手能够理解和响应用户命令。
这些系统依靠神经网络和大量数据集来提高准确性，即使是在嘈杂的环境或有不同口音的情况下也是如此。
除了语音之外，AI 还可以分析其他声音，例如通过呼吸音分析来诊断医疗状况，或检测工厂设备中的异常。
文本感知使智能体能够处理、理解和生成文本。智能体使用 NLP 从文本中提取含义并促进各种应用程序（例如聊天机器人、搜索引擎和自动摘要工具）中的通信。基于转换器的大语言模型 (LLM)（如 GPT -4）的进步提高了 AI 理解和推理文本的能力。
文本感知的关键组成部分之一是语义理解，它使人工智能能够超越对单词的识别，理解其在特定语境中的含义。这对于机器翻译、情感分析以及法律或医疗文档分析等用例至关重要。
此外，Named Entity Recognition (NER) 允许 AI 识别特定的人员、地点和组织，增强其从大型数据集中提取有价值洞察分析的能力，这在营销和客户体验等用例中是一项宝贵的能力。
AI 智能体的环境感知不同于听觉和视觉感知，因为它涉及对环境更广泛、多模态的理解，除了视觉和听觉之外，还会整合来自各种传感器的数据。
计算机视觉、传感器融合和机器学习方面的进步显著提高了 AI 感知物理世界并与之交互的能力。
与单独的视觉或听觉不同，环境感知融合了多种感觉输入（视觉、声音、LiDAR、触摸），以创造对环境的整体理解。它使 AI 智能体能够使用现实世界的物理原理绘制周围的环境并于其中导航，而视觉和听觉感知则更多地侧重于被动识别。
虽然视觉和听觉模仿人类主体的能力，但环境感知通过结合雷达、温度传感器和压力检测实现了对模仿的超越，让 AI 能够感知人类无法感知的东西。
预测性感知允许智能体根据观测到的数据预测未来事件。与侧重于解释当前环境的传统感知不同，预测性感知使 AI 能够预测变化、推断意图并主动调整行为。
AI 中的预测能力通常更多地属于分析、预测或推理，而非传统意义上的感知。然而，预测感知可以被视为一个独特的类别，其中 AI 不仅感知环境，还能预测环境将如何变化，将感知与前瞻性推理相结合。
预测性感知的核心是机器学习 (ML) 模型、深度学习、概率建模和强化学习。AI 系统通过分析历史和实时数据来识别模式并做出预测。
虽然预测性分析依赖于历史数据和统计模型，但预测感知涉及实时感知与预测相结合，使其更具动态性，可对周围环境做出更好的响应。虽然这是一个混合概念，但预测感知弥合了感知与预测之间的差距，使 AI 智能体不仅能够了解现在，而且能够实时为未来做好准备。
AI 智能体可以在其他工具、应用程序和框架的生态系统中工作。它们通过应用程序编程接口 (API) 进行连接，这使它们能够与外部知识库和系统集成。在软件开发等场景中，AI 智能体有助于优化代码、改善延迟并自动执行特定任务。
在生成式 AI 中，这些智能体可以根据它们感知到的输入，使用经过大量数据训练的深度学习模型创建文本、图像或音乐等输出。
然而，在这一切发生之前，智能体必须先进行感知。虽然过程因设计和智能体类型而异，但以下是智能体感知的基本步骤：
AI 智能体从各种来源收集原始数据，例如摄像头（用于视觉）、麦克风（用于声音）、LiDAR 和雷达（用于空间感知）以及压力或温度传感器（用于环境传感）。这种感觉信息构成了感知的基础。
收集后，会对数据进行预处理，以消除噪声并突出重要特征。例如，在计算机视觉中，卷积神经网络 (CNN) 分析图像以检测物体、面部或动作。在语音识别中，深度学习模型将音频波转换为文本。
通过使用机器学习算法，AI 可以检测模式、关系和上下文提示。NLP 模型（如转换器）帮助 AI 理解和生成人类语言，而强化学习则使机器人能够动态感知和适应周围的环境。
感知引领行动。AI 智能体使用推理模型，根据感知到的数据来决定如何做出反应。例如，自动驾驶汽车可以识别行人和交通标志，然后进行实时驾驶调整。
智能体的功能和感知方式会因智能体的类型、目的和所采用技术的不同而有很大差异，从对即时刺激做出反应的简单反射智能体，到随着时间推移适应和改进感知的复杂学习智能体，不一而足。
反应型反射智能体通过传感器感知环境，并根据预定义的规则直接做出反应，通常使用执行器，而不保留对过去事件的任何记忆。它们的感知通常仅限于当前的感觉输入。
配备模型的反射智能体通过维护世界的内部模型来改进简单反射智能体。它们通过传感器感知环境，同时也利用内部状态跟踪世界随时间的变化。
以目标为导向的智能体对环境的感知方式使它们能够努力实现特定的目标。它们使用传感器收集信息，并评估当前状态与其目标的一致性。
基于效用的智能体不仅要努力实现目标，还要根据效用函数来评估不同的可能行动，效用函数可以衡量每种行动实现目标的程度。这些智能体利用感知来评估环境，然后选择能使其整体满意度或性能最大化的行动。
学习智能体感知环境并根据传感器输入和过去的体验做出决策。它们有一个组件，如学习算法，可以让它们通过从交互中学习，随着时间的推移提高性能。这些智能体根据反馈调整其感知和决策过程。
多智能体系统 (MAS) 通过支持多个自主智能体共享信息、协作和共同解释环境来实现感知。
多智能体系统不依赖于单个智能体的感觉输入，而是使用分布式的、有时是分层的感知方法，其中每个智能体可能感知环境的不同方面，并为共有理解贡献信息。
这种集体感知增强了系统处理复杂多变环境的整体能力。
此外，多智能体系统中通常采用传感器融合技术，以组合来自不同智能体的感知数据，并创建更准确和更全面的环境感知。
这种方法还可以包括分布式推理等技术，即智能体分享其观察结果，根据分享数据更新其内部模型，并共同做出集体决策，例如在搜救任务或分布式监控系统中。
多智能体架构也采用协作学习。随着智能体之间的互动和信息交换，它们可以从彼此的经验中学习，完善系统的集体感知和决策。这种分布式感知使 MAS 更具适应性，可扩展，并能够以最少的人为干预解决复杂的问题。
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