智能軟件
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能會編寫一個規則，将包含“會議”這個詞語的所有信息的副本轉發給管理助理。
這種最小代理的價值完全依賴于其所有者的主動性和編程能力。
人工智能研究者長期以來一直追求更複雜的方法來構建代理。
知識工程師賦予程序在特定領域執行任務的信息，程序推斷出對于給定情況的正确反應。
例如，一個人工智能電子郵件代理或許知道人們可能有行政助理，知道某特定用戶有一名助手叫喬治，知道助理應該了解老闆的會議安排，知道包含“會議”這個詞的信息裡可能有調度信息。
知道了這些，代理便可以推斷出應該轉發的消息。
四十年來，人們一直試圖構建這類知識型的代理。
不幸的是，這種方法還沒有産生任何可以商用的代理。
盡管知識工程師能夠将許多狹窄的領域編纂成法典，但他們無法構建起代理在世界範圍内運行所需要的所有常識信息。
目前，将這些知識系統化的唯一努力來自得克薩斯州奧斯丁Cycorp公司的CYC項目[55]。
現在，基于CYC的代理能否有足夠的知識來做出适當的決定，特别是它能否為特定用戶獲取特殊知識，回答這些問題還為時尚早。
即使CYC成功了，人們也很難相信一個由别人指導的代理。
現在商業上的有限代理和開發中的人工智能代理，二者都依賴于某種形式的編程。
第三種也是最有希望的方法采用了人工生命這一相對年輕的領域開發的技術，這個領域的從業者研究生物體的自組織和适應環境的機制。
盡管它們仍處于起步階段，但是人工生命代理是真正自主的：事實上，它們進行自我編程。
它們的軟件設計可以讓它們根據經驗和與其他代理的交互來改變自身行為。
在麻省理工學院，我們已經構建了一個軟件代理，它可以持續觀察一個人的行為，并自動執行它檢測到的任何常規模式。
電子郵件代理可以通過觀察發現，用戶總是轉發包含“會議”這個詞的信息副本給行政助理，然後它可能會自動這樣做。
代理還可以向執行相同任務的代理學習。
一個面對未知郵件的電子郵件代理可能會通過詢問它的同行來了
這種最小代理的價值完全依賴于其所有者的主動性和編程能力。
人工智能研究者長期以來一直追求更複雜的方法來構建代理。
知識工程師賦予程序在特定領域執行任務的信息，程序推斷出對于給定情況的正确反應。
例如，一個人工智能電子郵件代理或許知道人們可能有行政助理，知道某特定用戶有一名助手叫喬治，知道助理應該了解老闆的會議安排，知道包含“會議”這個詞的信息裡可能有調度信息。
知道了這些，代理便可以推斷出應該轉發的消息。
四十年來，人們一直試圖構建這類知識型的代理。
不幸的是，這種方法還沒有産生任何可以商用的代理。
盡管知識工程師能夠将許多狹窄的領域編纂成法典，但他們無法構建起代理在世界範圍内運行所需要的所有常識信息。
目前，将這些知識系統化的唯一努力來自得克薩斯州奧斯丁Cycorp公司的CYC項目[55]。
現在，基于CYC的代理能否有足夠的知識來做出适當的決定，特别是它能否為特定用戶獲取特殊知識，回答這些問題還為時尚早。
即使CYC成功了，人們也很難相信一個由别人指導的代理。
現在商業上的有限代理和開發中的人工智能代理，二者都依賴于某種形式的編程。
第三種也是最有希望的方法采用了人工生命這一相對年輕的領域開發的技術，這個領域的從業者研究生物體的自組織和适應環境的機制。
盡管它們仍處于起步階段，但是人工生命代理是真正自主的：事實上，它們進行自我編程。
它們的軟件設計可以讓它們根據經驗和與其他代理的交互來改變自身行為。
在麻省理工學院，我們已經構建了一個軟件代理，它可以持續觀察一個人的行為，并自動執行它檢測到的任何常規模式。
電子郵件代理可以通過觀察發現，用戶總是轉發包含“會議”這個詞的信息副本給行政助理，然後它可能會自動這樣做。
代理還可以向執行相同任務的代理學習。
一個面對未知郵件的電子郵件代理可能會通過詢問它的同行來了
