인공지능 에이전트의 합리성(Rationality)은 에이전트가 주어진 정보와 목표에 따라 최적의 결정을 내리고 행동하는 정도를 나타낸다. 이것은 에이전트가 주어진 상황에서 가장 효과적인 방법으로 목표를 달성하려는 논리적인 사고 및 행동을 의미한다.
사전 지식(Built-in Knowldege)과 Percept Sequence가 주어졌을 때 성능 기준(Performance measure)을 최대화 시키는 Agent의 행동을 선택하는 기준이 된다.
에이전트의 합리성 특징
1. 논리적 추론
- 에이전트는 주어진 정보를 기반으로 논리적으로 추론하고, 모순 없이 논리적 결론을 도출하려고 노력한다.
2. 목표 지향성
- 에이전트는 목표나 태스크를 달성하거나 최적화하기 위해 행동한다.
- 목표는 다양한 유형일 수 있으며, 예를 들어 게임에서 승리, 문제 해결, 의사 결정, 계획 수립, 지능적 작업 수행 등이 될 수 있다.
3. 정보 활용
- 에이전트는 주어진 정보를 최대한 활용하여 합리적인 결정을 내린다.
- 이 정보는 센서나 데이터 입력을 통해 수집 되며, 문제 해결 및 의사 결정에 사용된다.
4. 환경과 상호작용
- 에이전트는 주어진 환경에서 목표를 달성하기 위해 상호작용 하며, 환경의 변화나 상황의 변화를 감지하고 반응한다.
5. 시간과 자원 관리
- 합리성은 에이전트가 주어진 자원(시간, 메모리, 처리 능력)을 효율적으로 활용하려는 것을 포함한다.
