20、预防性状态预测框架：从理论到实践

预防性状态预测框架：从理论到实践

在现实生活中，我们常常会根据对未来的预期来调整自己的行为，以避免不理想的情况发生。例如，当我们看到天空布满乌云，就会预测可能会下雨，为了避免被淋湿感冒，我们会带上雨伞再出门。在人工智能领域，也有类似的概念，即预防性状态预测，让智能体能够根据对未来不利情况的预期来调整自身行为。

1. 预测系统基础

预测系统是一种包含自身和/或环境预测模型的系统，它可以根据模型对未来时刻的预测来改变当前状态。理想的预测系统的下一个状态是过去和未来状态的函数，而因果系统仅依赖过去的状态。但在现实世界中，智能体通常无法获得关于未来状态的真实知识，因此只能通过对未来状态的预测来近似实现预测系统。

Rosen提出了一种简单的预测系统类，它包含一个普通的因果动态系统S和一个与之关联的动态系统M，M是S的模型，且M的状态序列由一个比实时更快的时间变量参数化。通过观察M在时间t的状态，我们可以估计S在稍后时间的状态。此外，M配备了一组效应器E，可用于改变S的动态特性。

当M的轨迹进入“不理想”区域时，效应器系统会被激活，以改变S的动态，使S的轨迹远离“不理想”区域。

2. 预防性状态预测智能体

将这种预测系统转换到智能体框架中，需要进行一些必要的补充和更改。首先，需要一个元级组件来运行和监控模型，评估预测结果，并决定如何改变S或其输入，我们将这个组件称为预测器（Anticipator）。其次，为了预测S的未来环境输入，需要将模型M扩展到包含环境。

2.1 预防性状态预测智能体架构

在建议的框架中，一个预测智能体主要由三个实体组成：
- 对象系统（