Agentes Inteligentes

Agentes Inteligentes

1. Agentes y su entorno

   • Agente
     • Capaz de percibir su medio ambiente
       • Con ayuda de
         • Sensores
         • Actuadores
   • Percepción
     • El agente puede recibir
       • Entradas en cualquier instante
     • Secuencia de percepciones
       • Tomar una decisión
       • Dependiendo de la
     • En una acción
       • Función del agente
         • Forma de tabla
           • Secuencia de percepciones
           • Acción que lleva a cabo en respuesta
           • Caracterización externa
         • Se implementa con el programa del agente
           • Implementación completa
             • Sobre arquitectura
         • Descripción matemática abstracta

2. Buen comportamiento: el concepto de racionalidad

   • Medidas de rendimiento
     • 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.
   • Racionalidad
     • 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.
     • Agente racional
       • En cada posible secuencia de percepciones, un agente racional deberá emprender aque- lla 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.
     • Maximizar el rendimiento esperado
   • Omnisciencia, aprendizaje y autonomía
     • Agente omnisciente
       • conoce el resultado de su acción y actúa de acuerdo con él
         • Calcular la función del agente
           • Diseño del agente
             • cálculos en diseño
           • Pensando en la siguiente operación
             • agente realiza más cálculos
           • aprendiendo de la experiencia
             • cálculos para decidir cómo modificar su forma de comportarse
     • Llevar a cabo acciones con la intención de modificar percepciones futuras
       • recopilación de información
         • aprender
           • lo máximo posible de lo que está percibiendo
       • Conocer totalmente el entorno
         • a priori
           • El agente sólo actúa de forma correcta
     • autonomía
       • debe saber aprender a determinar
         • Cómo compensar
           • conocimiento incompleto
           • parcial inicial
   • cada elemento de la tabla que define la función del agente se tendría que rellenar correctamente

3. La naturaleza del entorno

   • Especificación del entorno de trabajo
     • REAS
       • Rendimiento
       • Entorno
       • Actuadores
       • Sensores
   • Propiedades de los entornos de trabajo
     • Totalmente observable
       • Parcialmente observable
         • existencia de sensores poco exactos o porque los sensores no reciben información de parte del sistema
       • si los sensores detectan todo aspecto que son relevantes en la toma de decisiones
     • Determinista
       • Estocástico
         • si el medio es parcialmente observable
       • Si el siguiente estado del medio está totalmente determinado por el estado actual y la acción ejecutada
     • Dinámico
       • Si el entorno puede cambiar cuando el agente está deliberando
       • Estático
         • el agente no necesita estar pendiente del mundo mientras está tomando una decisión sobre una acción
     • Discreto
       • Continuo.
         • El taxista
           • estado continuo y un problema de tiempo continuo
       • El ajedrez
         • conjunto discreto de percepciones y acciones
     • Agente individual
       • multiagente
         • un agente que juega al ajedrez
           • entorno con dos agentes
             • multiagente competitivo
       • La gente resolviendo un crucigrama
         • un entorno de agente individual

4. Estructura de los agentes

   • Programas de los agentes
     • reciben las percepciones actuales
       • devuelven una acción
         • A los actuadores
       • Como entrada de los sensores
     • • El programa AGENTE-DIRIGIDO-MEDIANTE TABLA se invoca con cada nueva percepción y devuelve una acción en cada momento. Almacena la secuencia de percepciones utilizando su pro- pia estructura de datos privada.
         • función que define el programa del agente
   • Agentes reactivos simples
     • agentes seleccionan las acciones sobre la base de las percepciones actuales
       • ignorando el resto de las percepciones históricas
     • Ejemplo
       • regla de condición-acción
         • si el-coche-que-circula-delante-está-frenando entonces iniciar-frenada.
         • Un agente reactivo simple, que actúa de acuerdo a la regla cuya condición coincida con el estado actual, definido por la percepción.
   • Agentes reactivos basados en modelos
     • agente debe mantener
       • algún tipo de estado interno
         • dependa de la historia percibida
           • y se refleje por lo menos alguno de los aspectos no observables del estado actual
         • Actualización de la información
           • Según pase el tiempo
             • requiere codificar
               • conocimiento en el programa del agente
                 • se necesita alguna información acerca de cómo evoluciona el mundo independientemente del agente
                 • Se necesita más información sobre cómo afectan al mundo las acciones del agente
                   • modelo del mundo
                   • implementado con un circuito booleano simple
                   • teorías científicas completas
   • Agentes basados en objetivos
     • información sobre su meta
       • describa las situaciones que son deseables
         • • a selección de acciones basadas en objetivos es directa
             • cuan- do alcanzar los objetivos es el resultado inmediato de una acción individual
           • el agente tiene que considerar secuencias complejas para encontrar el camino
             • permita alcanzar el objetivo
               • Búsqueda
                 • subcampos de la IA
                   • secuencias de acciones
                     • permitan a los agentes alcanzar sus metas
               • planificación
                 • subcampos de la IA
     • es más flexible
       • el conocimiento que soporta su decisión
         • está representado explícitamente y puede modificarse
   • Agentes basados en utilidad
     • una medida de eficiencia
       • debería permitir una comparación entre estados del mundo diferentes
         • de acuerdo
           • al nivel exacto de felicidad
             • que el agente alcance cuando se llegue a un estado u otro
             • indicar que se prefiere un estado del mundo a otro
               • un estado tiene más
                 • utilidad
                   • Que otro para el agente
                   • función de utilidad proyecta un estado
                     • en un número real
                       • al nivel exacto de felicidad
                     • permite tomar decisiones racionales
                       • cuando haya objetivos conflictivos
                         • Y sólo se pueda alcanzar alguno de ellos
                           • la función de utilidad determina el equilibrio
                       • cuando haya varios objetivos por los que se pueda guiar el agente
                         • y ninguno de ellos se pueda alcanzar con certeza
                           • la utilidad proporciona un mecanismo
                             • para ponderar la probabilidad de éxito
                               • En función de la importancia de los objetivos
   • Agentes que aprenden
     • Aprendizaje
       • ermite que el agente opere en medios inicialmente desconocidos
       • que sea más competente que si sólo utilizase un conocimiento inicial
     • elemento de aprendizaje
       • responsabilizado de hacer mejoras
       • agente completo
         • recibe estímulos
           • determina las acciones a realizar
     • elemento de actuación
       • responsabiliza de la selección de acciones externas
         • realimentado con las críticas sobre la actuación del agente
           • determina cómo se debe modificar el elemento de actuación para proporcionar mejores resultados en el futuro
           • indica al elemento de aprendizaje qué tal lo está haciendo el agente con respecto a un nivel de actuación fijo
     • diseño del elemento de aprendizaje
       • generador de problema
         • responsable de sugerir acciones que lo guiarán hacia experiencias nuevas e informativas
           • el nivel de actuación identifica parte de las percepciones entrantes
             • recompensas
             • penalizaciones
             • generan una respuesta directa en la calidad del comportamiento del agente
   • Agente
     • Arquitectura
       • +
         • Programa

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