Agentes Inteligentes

Agentes Inteligentes

1. Agentes e Ambientes

   • Agente
     • Capaz de perceber o Ambiente
       • Através de Sensores
     • Capaz de agir sobre o ambiente
       • Através de Atuadores

2. BOM COMPORTAMENTO: O CONCEITO DE RACIONALIDADE

   • Agente Racional
     • Maximiza o desempenho esperado
     • Depende da sequência de percepções até o momento
     • Não executar atividades pouco inteligentes
     • Coleta informações
     • Aprende a partir do que percebe
     • Deve ser autonômo
   • Onisciência
     • Sabe o resultado real de suas ações e pode agir de acordo com ele
     • É impossivel
     • Maximiza o desempenho real

3. Natureza dos Ambientes

   • Ambientes da Tarefas
     • Propriedades
       • Sensores
         • Completamente Observável
           • Os sensores do agente permitem acesso completo ao estado do ambiente em cada instante
           • Sensores detectam todos os aspectos que são relevantes
         • Parcialmente Observável
           • Sensores imprecisos
       • Tipos de Agentes
         • Único
         • Multiagente
           • Competitivo
           • Cooperativo
             • Parcialmente Competitivo
       • Estados de Ambiente
         • Determinístico
           • Determinado pelo estado atual
           • Determinado pela ação executada
         • Estocástico
       • Tipos de Ambiente
         • Episódico
           • Dividido em episódios
             • Cada episódio recebe um sensor
               • Executa uma ação
         • Sequencial
           • Decisão atual afeta as futuras
       • Alterações do Ambiente
         • Estático
           • Fácil de manipular
         • Dinâmico
           • O ambiente altera
             • De acordo com as ações do Agente
       • Tempo do Ambiente
         • Discreto
           • Número finito de estados distintos
         • Contínuo
           • Passa por um intervalo de valores
       • Ambiente
         • Conhecido
           • São fornecidas saídas para todas as entradas
           • Se for estocástico, as saídas serão probabilidades
         • Desconhecido
           • O Agente tem que aprender como funciona

4. Estrutura de Agentes

   • Programas de Agentes
   • Agentes Reativos Simples
     • Seleciona ações com base na percepção atual
       • Ignora o resto de histórico de percepções
     • A ocorrência é maior em ambientes complexos
       • Utiliza condições (Se, então, senão)
         • Retorna uma ação
   • Agentes reativos baseados em modelos
     • Precisa de informações de como o mundo evolui
       • Independente do agente
     • Precisa de Informações sobre o agente
       • Como as ações dele afetam o mundo
     • Mantém o estado atual do mundo usando um modelo interno
       • Escolhe uma ação da mesma maneira que o agente reativo simples
   • Agentes baseados em objetivos
     • Um agente baseado em modelos é orientado pelos objetivos
       • Monitora o estado do mundo
       • Monitora um conjunto de objetivos que está tentando atingir
       • Escolhe uma Ação no final
   • Agentes baseados na utilidade
     • Um agente baseado em modelo é orientado para a utilidade
       • Usa um modelo do mundo juntamente com uma função utilidade que mede suas preferências entre estados do mundo
       • Escolhe a ação que leva à melhor utilidade esperada
         • Calculada pela média entre todos os estados resultantes possíveis
         • Ponderada pela probabilidade do resultado
   • Agentes com aprendizagem
     • Componentes
       • Elemento de aprendizado depende do projeto do elemento de desempenho
         • Dado um projeto de agente, podem ser construídos mecanismos de aprendizado para otimizar cada parte do agente
       • O crítico informa ao elemento de aprendizado
         • Como o agente está se comportando em relação a um padrão fixo de desempenho
         • Suas percepções não afetam o agente
       • Gerador de problemas
         • Sugere ações que levarão a experiências novas e informativas.
   • Componentes do programa de agente
     • Atômico
       • Cada estado do mundo é indivisível
       • Sem estrutura interna
     • Fatorado
       • Divide cada estado em um conjunto fixo de variáveis ou atributos
         • Cada um pode ter um valor
       • Dois estados fatorados diferentes podem compartilhar alguns atributos
       • Pode representar a incerteza
     • Estruturado
       • Bancos de dados relacionais
       • Lógica de primeira ordem
       • Modelos de probabilidade de primeira ordem
       • Aprendizagem baseada em conhecimento
       • Compreensão da linguagem natural