2. Agentes inteligentes

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Mapa mental capítulo 2: Agentes inteligentes libro inteligencia artificial un enfoque moderno stuart j russell
Morice Sandí
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2. Agentes inteligentes
  1. 2.1 Agentes y su entorno
    1. Un agente es cualquier cosa capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores.
      1. Percepción: indicar que el agente puede recibir entradas en cualquier instante. El comportamiento del agente viene dado por la función del agente que proyecta una percepción dada en una acción.(Tabla)
      2. 2.2 Buen comportamiento: el concepto de racionalidad
        1. Medidas de rendimiento
          1. Incluyen los criterios que determinan el éxito en el comportamiento del agente. Como regla general, es mejor diseñar medidas de utilidad de acuerdo con lo que se quiere para el entorno, más que de acuerdo con cómo se cree que el agente debe comportarse.
          2. Racionalidad
            1. Depende de cuatro factores: • La medida de rendimiento que define el criterio de éxito. • El conocimiento del medio en el que habita acumulado por el agente. • Las acciones que el agente puede llevar a cabo. • La secuencia de percepciones del agente hasta este momento.
            2. Omnisciencia, aprendizaje y autonomía
              1. Un agente omnisciente conoce el resultado de su acción y actúa de acuerdo con él.(En realidad la omnisciencia no es posible.) Recopilación de información : Llevar a cabo acciones con la intención de modificar percepciones futuras.
            3. 2.3 La naturaleza del entorno
              1. Especificación del entorno de trabajo
                1. REAS (Rendimiento,Entorno,Actuadores,Sensores). En el diseño el primer paso debe ser especificar lo más completo posible el entorno de trabajo.
                2. Propiedades de los entornos de trabajo (Ayudan a determinar el diseño más adecuado para el agente)
                  1. Totalmente observable vs parcialmente observable
                    1. 1. Totalmente: Si los sensores detectan todos los aspectos que son relevantes en la toma de decisiones. 2. Parcial = debido al ruido y a sensores pocos exactos o que no reciben info de parte del sistema
                    2. Determinista vs estocástico
                      1. 1. Determinista si el siguiente estado del medio está totalmente determinado por el estado actual y la acción ejecutada por el agente.
                      2. Episódico vs secuencial
                        1. 1. Episódico si la experiencia del agente se divide en episodios atómicos, que no depende de las acciones de los episodios previos. 2. Secuenciales si la desición presente puede afectar a decisiones futuras.
                        2. Estático vs dinámico
                          1. 1. Dinamico si el entorno puede cambiar cuando el agente está deliberando. 2. Semindinámico si el entorno no cambia con el paso del tiempo, pero el rendimiento del agente cambia.
                          2. Discreto vs continuo
                            1. Aplicar al estado del medio, a la forma en la que se maneja el tiempo y las percepciones y acciones del agente. Ajedrez discreto porque tiene número finito de estados, Taxista continuo.
                            2. Agente individual vs multiagente
                              1. La distinción clave está en iden-tificar si el comportamiento de Bestá mejor descrito por la maximización de una medida de rendimiento cuyo valor depende del comportamiento de A
                          3. 2.4 Estructura de los agentes
                            1. Programas de los agentes
                              1. Reciben las percepciones actuales como entradas de los sensores y devuelven una acción a los actuadores . Reciben sólo la percepción actual como entrada porque no hay nada más disponible en el entorno.
                                1. Tipos
                                  1. Agentes reactivos simples
                                    1. Seleccionan las acciones sobre la base de las percepciones actuales, ignorando el resto de las percepciones históricas
                                    2. Agentes reactivos basados en modelos
                                      1. El agente debe mantener algún tipo de estado interno que dependa de la historia perci-bida y que de ese modo refleje por lo menos alguno de los aspectos no observables del estado actual
                                      2. Agentes basados en objetos
                                        1. Además de la descripción del estado actual, el agente necesita algún tipo de información sobre su meta que describa las situaciones que son deseables.
                                        2. Agentes basados en utilidad
                                          1. Indicar que se prefiere un estado del mundo a otro es que un estado tiene más utilidad que otro para el agente. Permite tomar decisiones racionales en dos tipos de casos en los que las metas son inadecuadas
                                          2. Agentes que aprenden
                                            1. Un agente que aprende se puede dividir en cuatro componentes conceptuales. Crítica, elemento de aprendizaje, generador de problemas y elemento de actuación.
                                      3. Definición Agente racional: En cada posible secuencia de percepciones, un agente racional deberá emprender aquella acción que supuestamente maximice su medida de rendimiento, basándose en las evi-dencias aportadas por la secuencia de percepciones y en el conocimiento que el agente mantiene almacenado.
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