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Mapa mental

AGENTES INTELIGENTES

Pablo Camargo Inteligência Artificial Data Science Portugués

AGENTES INTELIGENTES

Contenido del mapa

AGENTES INTELIGENTES

  1. Conceito

    • Agente
      • -Artefato equipado com SENSORES que percebem o ambiente a sua volta.
      • -É equipado com ATUADORES com capacidade de atuarem sobre o ambiente.
    • Percepções
      • -Sinais captados pelos sensores do agente.
      • -São realizadas AÇÕES por meio dos atuadores com base nessas percepções.
    • Sequência de Percepções
      • -Memória que o agente já internalizou do ambiente
    • Função do Agente
      • -Conjunto de ações que serão realizadas de acordo com a sequência de percepções.
      • -É uma descrição matemática abstrata, diferentemente do Programa do Agente que é uma implementação concreta.
  2. Sucesso na execução

    • Agente Racional
      • -Aquele que com suas ações obtém o maior sucesso.
      • -Deve maximizar o desempenho esperado. (Ou seja, melhorar através das percepções)
    • Fatores da Racionalidade (RUSSEL/NORVIG)
      • Medida de desempenho
      • Conhecimento prévio (do agente com relação ao ambiente)
      • Ações (que o agente pode executar)
      • Sequência de percepções (já armazenado pelo agente)
    • Autonomia
      • -O agente aprende novar regras do ambiente que não foram predefinidas, através da sequência de percepções.
  3. Natureza dos ambientes

    • PEAS
      • Performance (Desempenho)
      • Environment (Ambiente)
      • Actuators (Atauadores)
      • Sensors (Sensores)
  4. Propriedades dos ambientes das tarefas

    • -Definir o projeto de acordo com a classificação do ambiente em que atuará o agente.
    • Classificações
      • De acordo com:
        • Observação
          • COMPLETAMENTE OBSERVÁVEL (os sensores acessam todo o ambiente. EX.: xadrez)
          • PARCIALMENTE OBSERVÁVEL (ruídos, imprecisão ou lacunas no sensoriamento. EX.: buscador web)
        • Vinculação do estado anterior
          • DETERMINÍSTICO (a próxima ação é determinada pelo estado atual. Ex.: robô aspirador)
          • ESTOCÁSTICO (a próxima ação não é determinada pelo estado anterior do ambiente. Ex;: carro autônomo)
          • ESTRATÉGICO (determinístico com alguns elementos estocásticos)
        • Afetação Futura
          • EPISÓDICO (cada episódio consiste em percepções autônomas e em uma única ação. Ex.: robô aspirador)
          • SEQUENCIAL (a ação atual pode afetar as ações futuras. Há continuidade. Ex.: xadrez)
        • Alteração
          • DINÂMICO (Ex.: carro autônomo - o ambiente/trânsito pode mudar)
          • ESTÁTICO (Ex.: xadrez - o tabuleiro não vai mudar)
        • Tempo e Estado
          • DISCRETO (mudança de forma brusca de um estado para o outro. Ex.: xadrez)
          • CONTÍNUO (mudanças suaves de um estado para outro. Ex.: sistema de refrigeração de temperaturas)
        • Número de agentes
          • INDIVIDUAL (Ex.: xadrez - se houver apenas uma "máquina".
          • MULTIAGENTE (Ex.: buscador web que utiliza vários bots para procurar)
  5. Estrutura dos Agentes (Programa do Agente)

    • REATIVO SIMPLES
      • -Age com base na percepção atual, desconsiderando o histórico de percepções.
      • -Faz-se o uso de regras de produção ou dos operadores "se... então...".
    • REATIVO BASEADO EM MODELOS
      • -Já possui algum conhecimento do mundo internamente.
      • -Através de novas percepções (memória), segue a evolução do ambiente/mundo, otimizando o trbalho.
    • BASEADOS EM OBJETIVOS
      • -Possui informação acerca dos "resultados desejáveis", além do estado atual.
      • Leva-se em consideração o futuro, logo não se aplica a regra da condicional.
      • -É binário: êxito ou fracasso. Ou seja, o objetivo é ou não alcançado.
    • BASEADOS EM UTILIDADE
      • -Podem atribuir graus de felicidade/êxito na resolução de problemas, diferentemente do baseado em objetivos.
      • -Ex.: Obj: ir od ponto A ao B. Utilitário: ir do ponto A ao B por um caminho que demande menos tempo.
      • -Dentre várias alternativas, através do conhecimento do mundo e das percepções adquiridas, escolherá aquela que trouxer mais proveito/felicidade.
    • COM APRENDIZAGEM
      • -Elemento de desempenho (recebe as percepções e decide qual ação executar)
      • -Crítico (informa como está se comportando de acordo em relação ao padrão de desempenho)
      • -Elemento de aprendizado (utiliza a informação vinda do crítico para melhorar o desempenho)
      • -Gerador de problemas (responsável por sugerir novas regras/ações que podem levar a novas experiências)

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Información

Descripción
Data Science Inteligência Artificial Mapa Mental sobre AGENTES INTELIGENTES, creado por Pablo Camargo el 21/11/2022.
Creado por
Pablo Camargo
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