回答:
ユーティリティは、問題に関するエージェントのパフォーマンスを評価する手段であるため、人工知能の基本です。経済的効用と効用ベースの計算機能の概念を区別するために、「パフォーマンス測定」という用語が使用されます。
目標ベースのエージェントとユーティリティベースのエージェントを区別する最も簡単な方法は、ユーティリティを最大化することが一般的である場合に、目標を明確に定義することです。 （ユーティリティの最大化はそれ自体が目標の形式ですが、特定のものではなく一般化されています。）
目標ベースのナビゲーションエージェントは、エージェントが成功した場合は点Bに点Aから取得する使命を帯びている、目標は満たされています。
ユーティリティベースのナビゲーション剤は燃料の最小の費用で、最短時間で点Aから点Bまで取得しようと、あるいはその両方ができました。
上記の例では、ユーティリティエージェントも目標に基づいていますが、目標エージェントのパフォーマンス測定がバイナリ[成功/失敗]の場合、ユーティリティエージェントは実数を使用してパフォーマンスを段階的に測定できます。ユーティリティエージェントを使用すると、評価をより詳細に行うことができます。
非目標ベースのユーティリティエージェントの例として、加重整数の配置によってゲームボード上の領域を制御するためにプレイヤーが競争する、ある形式のパルチザン数独を考えてみましょう。
9つのリージョンを持つゲームでは、ゴールベースのエージェントは、プレイの終了時に特定の数のリージョンを制御しようとします。エージェントが保守的である場合、目標は5つのリージョンになる可能性があります。エージェントが非常に攻撃的である場合、目標は9つのリージョンになる可能性があります。環境（ゲームボード）を評価するときに、エージェントが必要な数のリージョンを支配している場合は、統合（強化）を選択できます。エージェントが必要な数のリージョンを支配していない場合、エージェントは拡張（攻撃）を選択できます。
上記の戦略は効果的ですが、目標の具体性によって制限されます。非常に攻撃的な目標は、弱い対戦相手に対してはうまく機能しますが、強い対戦相手に対しては悲惨なことが判明する可能性があります。エージェントが洗練されていて、パフォーマンスが低い場合、「タートル戦略」に切り替えて目標を変更し、より少ないリージョンを制御しようとする可能性がありますが、新しい目標はまだ具体的であるため、エージェントはそれを改善する機会を逃す可能性があります調整された目標を超える最終ステータス。
ユーティリティベースのエージェントは、ステータスを改善する以上の具体的な目標なしでゲームにアプローチできます。ユーティリティエージェントは、設定された数の領域を制御しようとするのではなく、特定の選択によってステータスが改善または悪化するかどうかを評価します。（「私がこのポジションをとると、地域を支配しますか？」）ユーティリティエージェントは、有益な選択肢のセットを区別でき（「どの選択肢が私の期待する利益を最大化するか」）、利益を得ることができない場合は、マイナス面が最も少ない選択肢のセット（「悪い選択肢のセットのうち、最も悪い選択肢はどれですか？」）
この例では、ユーティリティエージェントは勝利条件を理解する必要さえありません（プレイ終了時に対戦相手よりも多くの領域を制御します）。代わりに、ユーティリティエージェントは単に制御領域の数を最大化しようとします。プレーのコース。エージェントが対戦相手よりも最適な選択をした場合に勝利します。
目標ベースのエージェントとユーティリティベースのエージェントの両方に目標があります。ただし、目標に基づくエージェントは、目標につながる可能性のあるいくつかのアクションを持っている可能性がありますが、これらのすべてのアクションが同等に効果的であるとは限らないため、目標を持つことは十分に効果的（または効率的）ではありません。したがって、エージェントが最も効果的なアクションを実行する必要があります。そして、これはユーティリティベースのエージェントによって行われます。
とはいえ、ユーティリティ機能を発揮するエージェントの場合、各アクションが実行された後も、効率的かつ効果的に実行された後も、各状態がマップされます。
2台のドローンを検討する そして 、 どこ 目標ベースであり、 ユーティリティベースのエージェント。（2台の無人偵察機にはコンピュータ化されたチップが搭載されているため、地上操作は必要ありません）これらの無人偵察機は任務に送られ、目標があります。両方のドローンが指定された目標を検出しますが、利用可能なアクションのどれがより効率的または効果的であるかはわかりません。しかしながら、は、そのユーティリティ関数に基づいて、最も効率的または効果的なアクションを選択できます。
インテリジェントエージェントの詳細については、Frederick MillsおよびRobert StufflebeamによるWeb記事Introduction to Intelligent Agents（2005）も参照してください。