蚂蚁世界的启示

现有的电脑软体系统在面对与试图解决每一个问题时，通常是针对问题的特性设计一招演算法来处理。然而，这样的方式对于人工智慧所面临的各式复杂问题，即凸显其弹性的不足，像是遇到例外情形，现有的软体技术就无法像真实人类一样，能在时间压力下完成，虽非最佳但却可接受的解决方案。基于这样深刻的体验，美国人工智慧大师 Marvin Minsky （美国麻省理工学院，人工智慧实验室）提出了「The Society of Mind」的概念。简要其意，套句俗话说，就是『三个臭皮匠，胜过一个诸葛亮』的概念 ─ 理性的决策与智慧行为是透过多元思考激荡而成的。如此才能达成问题解决的弹性，来应付复杂的问题。

分散的代理人却能达成有弹性的智慧行为，这样的论述，与人工生命（Artificial life）的研究结果相符。人工生命的研究，常利用电脑程式来模拟生物的群体行为，尤其是大群生物的活动与繁衍。其中蚂蚁又是最多人研究的对象之一。我们可以利用电脑程式来模拟蚂蚁群体觅食的行为。在以下的模拟中，每只蚂蚁的行为仅依下列简单的规则进行：

《图一 中间的紫色区块是蚂蚁的巢，外围三块蓝色的区块是蚂蚁的食物，红色的小点是倾巢而出的蚂蚁，正在随机乱逛》

蚁群由近而远，依次完成搬运的工作。如此井然有序的团队行动，宛若事前经过细密的规划，由蚁后之类的领导者指挥完成一般。但事实上，整个过程中，每一只蚂蚁仅依上述的三条简单规则各自行动，不受其他外力指挥。有趣的是，这样的分散式组织有时甚至比集中式的组织有弹性。比如说，万一蚁后失去指挥的能力，蚂蚁团队还是能完成任务。又如若有两块食物距离一样，蚁群不会陷入难以取舍的状况，端视当时费洛蒙的强度决定。

智慧型代理人技术的滥觞

基于Minsky的思想，大约在1992年间，Dr.Patti Maes（美国麻省理工学院媒体实验室）提出了智慧型代理人（Intelligent Agents）的概念。每个Intelligent Agent是简单但五脏俱全的软体系统，透过合作却能解决超越个别系统所能解决的复杂问题。此后美国先进国防研究计画室（DARPA）开始资助各大学研究机构等从事这方面的研发。 Dr. Jeffrey M. Bradshaw 将这些草创时期的研发成果编成专书 Software Agents（AAAI Press, 1997）。同年，第一届国际自主性代理人系统学术研究会（The First International Conference on Autonomous Agents）在Dr. Lewis Johnson（南加大资讯科学院University of Southern California/ Institute of Information Sciences）等教授的奔走下，在美国南加州美丽的游艇港Marina del Rey盛大展开，奠定了智慧型代理人研究领域的基础。

智慧型代理人技术的定义

Agent这个字的本意是指具有执行能力的实体。当此实体接受外在的任务指示来执行其能力时才有『代理人』的意涵。但是中文里无此抽象概念，因此姑且翻译成『代理人』。智慧型代理人又称为软体机器人（Software Robot），简称Bot。简单来说，是一种能在使用者指定的环境下持续并自动执行指令，且能在不需使用者干预的情况下针对环境的改变做出适当的动作及回应的软体系统。例如，能自动安排会议的秘书代理人（Meeting Scheduling Agents），必须做到根据使用者的要求，从查询参与者的行程安排时间，会议室预约，发出通知，甚至预定咖啡与pizza等，都在无人监控下自动完成。而且遇到困难时（如通知信件被退回），也能尽力排除（尝试重新寄发，直到成功为止。或另觅管道通知，而且​​是在固定时间内完成）。在理想情况下，智慧型代理人必须能够从持续不断的运作中学习到如何适应环境的变动，并能和同在此环境中的其他智慧型代理人沟通及合作，进而达成预定目标。

软体系统必须具备以下的特性，才算是智慧型代理人：

以上智慧型代理人之特性，配合资料挖矿技术（Data mining）及个人化技术（Personalization），智慧型代理人技术许诺了一个无限宽广的想像空间。

智慧型代理人技术的应用

代理人技术的应用型态又可分为下列数种:

介面代理人

目前的人机介面通常是以所谓的直接操作（Direct manipulation）的方式来进行，也就是使用者下一道指令，电脑就做一个动作。反之，若配备介面代理人，电脑就能自行为使用者设想，主动提供服务。例如，具备介面代理人的网页浏览器，可以预测使用者接下来会浏览哪些页面​​，并预先下载下来存放。之后若使用者真的要浏览那些预先存好的页面，浏览器就可以直接显示，不必透过网路，这样回应的速度就可以加快数倍。具有多媒体虚拟实境、能用自然语言语音对话的介面，并非就具有介面代理人的能力。介面代理人的内涵不在于介面的形式而在于电脑是否能主动的提供服务。当然，有多媒体虚拟实境、自然语言语音对话等介面搭配的介面代理人，更能提供人性化的互动经验。

助教代理人

电脑辅助学习程式，搭配助教代理人，能观察、评鉴使用者的学习效果，并以此结果回应适当的教材内容。一般电脑软体所附加的说明Help功能，例如Microsoft Office系列所搭配的小助手，也是一种助教代理人。小助手内含以贝氏网路（Bayesian Network）为基础的自动推论引擎，可以依使用者的使用状况做适当的提示，或针对使用者的问题做诊断并提出解决方法。

拟人化的代理人

能模拟特定行为的代理人，在电影动画以及电玩中最常见。比如电影『侏罗纪公园』里成群的恐龙奔跑的画面，每一只恐龙其实都由一代理人程式所控制，因此虽然成群往同一个方向奔跑，但每一只的跑法、表情各不相同，看来非常逼真。

资讯代理人

为了搜集、整合网路上的资讯，可以布署成群的资讯代理人来『代理』使用者浏览特定之网路资讯来源。搜寻引擎用来搜集网页的Spider或Web crawler程式也可算是简单的资讯代理人，但这些程式通常只是把网页整页下载下来，而且只能沿着有URL网址的超连结来搜集网页。较先进的资讯代理人，能自动执行填入关键字、勾选选项等动作，因此也能搜集到动态产生的网页。同时，先进的资讯代理人还能『理解』网页的内容，将网页内容加上特定的标记（Tag）以便于其他应用程式可以利用。以图书馆的网站为例，先进的资讯代理人可以自动填入搜寻字串，得到搜寻结果的网页后，还能撷取其中哪些字串是书名，哪些是作者，出版者，年份等等资讯。因此资讯代理人可以进行跨站串连。资讯代理人可以先查图书馆有哪些馆藏，然后利用查到的书名填入Amazon网路书店得到每一本书的读者评鉴等级，使用者可以用来决定是否要借阅这些书。

目前Google正积极的朝资讯代理人的方向研发，已经推出Google News和Froogle。 Google News 整合了4,500个新闻网站，Froogle则是整合B2C网路商店的比价网站。微软不甘示弱，在今年（2004）八月推出了号称整合4,800站的Newsbot与Google News抗衡。 Newsbot是靠微软新开发的MSNbot Web Spider。为了研发这个资讯代理人，据说微软已经花了一亿美元。国内也有能力开发类似的系统，例如去年（2003）获得资讯月杰出电子化政府应用奖的行政院研考会政府公开资讯网（gina.nat.gov.tw），就是利用资讯代理人技术，成功整合了约3,000个政府机关网站上的公开资讯。

至于比价网站，Froogle之前已经有Dealtime.com、MySimon.com等大型专业比价网站。新闻网站的代理人程式仅需撷取网页上的标题、内容等大区块，而比价网站用的代理人程式则必须能精确的撷取网页上的品名、价格等细部资讯，因此技术困难度高很多，维护成本也因此提高。到最后各比价网站多半都仰赖由B2C网路商店传资料的方式进行，只有小部分的资料是利用资讯代理人程式来搜集。WWW发明人Tim B. Lee的『语意网』（Semantic Web）理想，就是希望以共通的XML标签来免去代理人程式需要靠人工智慧来撷取网页的困难。

代理人在软体工程上的应用

IBM在1995年间开发了移动式代理人（Mobile Agent）的平台Aglet。透过此平台，程式可以被远端的电脑呼叫后传送到另一电脑上执行。过去分散式计算的研究也有类似的技术如RPC、RMI等等。移动式代理人的行为有如电脑病毒，如何认证确保安全成为其应用上的一大障碍。后来逐渐为新兴的Web Services等技术所取代。此外，约略同一时期英国Southampton University的Dr. Nick Jennings提出了代理人导向软体工程（Agent-oriented software engineering）有别于已经成熟的物件导向软体工程（Object-oriented software engineering）。

代理人技术的商机与瓶颈

随着网路公司的热潮，许多以代理人技术为基础的新创公司纷纷成立，编织了一幅又一幅智慧型代理人如何改变世界的美丽远景。其中大家耳熟能详的，就是代理人如何听懂口语的指令，为我们筛选新闻、挑选合于我们个人口味的餐厅、为我们自动谈判、标购情人节礼品等。当然所有秘书做的工作，从提示行程到安排会议全都包办完成。事实上，至今代理人技术尚未能实现这些许诺，代理人技术也还没深入社会为广大的使用者服务，就先被浮夸的口水（hype）所淹没。我们认为问题的症结在于：

因此要成功地运用代理人技术，必须能避免前述的问题。设计适于人性的应用。我们并不希望把太多事情交由他人代为决定，何况是由电脑软体来做，甚至剥夺了浏览新闻逛街购物的乐趣。我们也期待惊喜、想做一些没做过的冒险。反之，我们都厌倦重复性的工作。负责重复性高、机械式运作的工作，让使用者有更多的时间来做有创意的判断与联想，这些才是代理人应该优先服务的项目。

能在既有的网际网路上运作

再以会议安排秘书为例，许多相关的资讯，如会议室的时间表，必须能让代理人程式存取。但这些资讯网路上并不一定有，有也不一定开放存取，开放了也不一定能让代理人读懂。许多代理人技术的鼓吹者寄望于XML，但XML的接受度距离能让代理人悠游于网际网路，还有很长的距离要走。因此有商机的代理人程式必须建构在现存的网际网路上，不能等待未来新的标准建立。

解决社会伦理、安全性等非技术性问题

代理人的运用带来潜在的社会问题。如个人化代理人可能侵犯隐私权；自动谈判代理人所做的交易，若引起争议，在法律上效力如何认定？还有代理人程式遭歹徒冒名滥用造成的后果，也比传统软体系统影响来得大。这些问题，除了透过法律途径来解决外，技术上使得这些负面效果无法执行，才是斧底抽薪的办法。

延 伸 阅 读

上网搜寻资料，已成为现代人习以为常的活动之一。使用者只需描述需求，就可经由知识找到资讯，同时省下尝试错误的时间。这种在网际网路上四处帮我们寻找资讯的软体，称为软体机器人。相关介绍请见「软体机器人聪明有智慧」一文。 10年前全球资讯网的发明人提姆伯纳李提出的新网路系统。指出不要把全球资讯网（World Wide Web），跟网际网路（Internet）搞混。基本上它是一种定址系统，让浏览者可以在由大量网站构成的网际网路中按「址」索骥。你可在「语意网到底是什么」一文中得到进一步的介绍。 可延伸标示语言，几乎各种行业或利益团体都设法利用这种快速扩张的标准，作网路服务(Web services)和资料交换之用，少有例外。自从六年前首度发布基本的XML规格以来，XML已衍生出数百种方言(dialect)，或称纲目(schema)，协助肉贩、推土机业者和各行各业简化电子资料交换。 。在「XML方言一箩筐 是好是坏？」一文为你做了相关的评析。

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