Aby przejść pozytywnie test Turinga, program powinien:

• Przetwarzać język naturalny

• Rozumować automatycznie

• Adaptować się do nowych okoliczności poprzez uczenie

Racjonalność działania inteligentnego agenta zależy od:

• Miary osiągnięć, określającej stopień osiągnięcia sukcesu

• Wszystkiego, co agent poznał do tej pory

• Tego, co agent wie o swoim otoczeniu

Architektura inteligentnego agenta to:

• Funkcja realizująca odwzorowanie percepcji w akcję

• Określone środowisko, w którym można zrealizować jego program

• Cele i miary osiągnięć agenta

Aby skonstruować program inteligentnego agenta, trzeba określić:

• Możliwe percepcje i akcje

• Cele lub miary osiągnięć

• Rodzaj środowiska agenta

Agent inteligentny o prostych odruchach dla danej percepcji wybiera odpowiednie akcje, posługując się:

• Zbiorem reguł działania

• Wbudowaną tabelą „percepcje-akcje”

• Wiedzą o wpływie jego akcji na stan świata

Środowisko agenta grającego w pokera jest:

• Dostępne

• Deterministyczne

• Epizodyczne

Prosty agent rozwiązujący problemy wybiera akcje, które ma podjąć:

• Na podstawie tabeli „percepcje-akcje”

• Poprzez sformułowanie celu i problemu oraz poszukiwanie rozwiązania problemu

• Poprzez zastosowanie meta-reguł

Problem eksploracji występuje wtedy, gdy:

• Agent wie, jakie są skutki jego działań i środowisko agenta jest w pełni dostępne

• Agent wie, jakie są skutki jego działań, lecz środowisko nie jest dostępne

• Agent nie wie, jakie są skutki jego działań i musi skutki swoich działań dopiero poznać

Problem dobrze określony opisany jest poprzez:

• Przestrzeń stanów

• Test osiągnięcia celu

• Sposób wyboru rozwiązań bardziej preferowanych

Rozwijanie danego stanu polega na:

• Zbadaniu, czy dany stan nie jest stanem docelowym

• Wygenerowaniu nowego zbioru stanów poprzez zastosowanie dostępnych operatorów do istniejącego stanu

• Wybraniu stanu, który jest odpowiedni ze względu na test osiągnięcia celu