agentes inteligentes

Agentes Inteligentes (Inteligencia Computacional)

Tomado de:

INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO

Segunda edición

Stuart J. Russell y Peter Norvig

• Se discutirá la naturaleza de los agentes ideales, sus diversos hábitats y las formas de organizar los tipos de agentes existentes.

Agentes Inteligentes

Agente Racional

Agentes útiles

Que sean razonablemente

Inteligentes

Algunos se comportan mejor que

otros

Comportarse tan bien como se pueda

Principios de diseño

La forma de actuar depende de la

naturaleza del medio

La complejidad

de los hábitat

Agentes adaptados al

hábitat

Contenido

1• Agentes y Entornos

2• Racionalidad

3

• PEAS (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors)• DEAS (Medidas de Desempeño, Entornos, Actuadores, Sensores)

1• Agentes y su entorno

• Un agente es cualquier cosa capaz de percibir su entorno con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores.

Entorno

agenteentorno

percepciones

actuaciones

sensores

actuadores

?


Agente

Entorno

Percepciones

Acciones

Sensores

Actuadores

?


Sensores y Actuadores

Sensores• Ojos, oídos, piel, etc.

Actuadores• Manos, piernas,

boca, etc.

Sensores• Teclado, admon

archivos, conexión a internet, etc.

Actuadores• Monitor, admon

archivos, conexión a internet, etc.

Agente

Agente Humano

Agente Software


Secuencia de percepciones

Percepción• La acción de recibir

entradas en cualquier instante

Secuencia de Percepciones• Historial completo de lo

que el agente ha recibido.

Decisión actual• Basada en la secuencia

de percepciones actual

¿Cuál decisión tomar?• Conocer todas las

posibles secuencias de percepción

Agente

Decisiones del agente

Percepciones del agente


• Mapea desde la secuencia actual de percepciones a las acciones del agente

• Es una descripción matemática abstracta:

Función del agente

Secuencia de Percepciones

Decisión del agente Acciones

APf *:


Representar la función del agente

• Puede ser muy grande• En ocasiones infinita• Para cada secuencia de percepción se

indica las acciones del agente• Es una caracterización externa del

agente

Puede ser en forma de tabla


• Es una implementación completa• Se ejecuta sobre la arquitectura del

agente

Programa del agente

Modelo del entorno

Modelo del agente

Algoritmo de decisión

Algoritmos de

actuación

Implementación del agente1

• Agentes y su entorno

EL MUNDO DE LA ASPIRADORA

• Para comprender los conceptos de:• Función del Agente• Programa del Agente

Ejemplo

Ejemplo de agente simple1

• Agentes y su entorno

El mundo de la aspiradora

A B

• Un mundo simple• Se puede describir todo lo que en el sucede• Es hecho a medida• Se pueden agregar variantes

Mundo Imaginario Didáctico


El mundo de la aspiradora

A BAgente Aspiradora

• Conoce el cuadrante en el que está• Sabe si hay suciedad en el cuadrante

que está

Percepciones de la Aspiradora

• Moverse a la izquierda• Moverse a la derecha• Aspirar la suciedad• No hacer nada

Actuadores de la Aspiradora

Entorno

• Con suciedad• Sin suciedad

Cuadricula A

• Con suciedad• Sin suciedad

Cuadricula B


Función simple del agente aspiradora

DecisiónRespuestaEstado actual

¿Cuadrícula actual sucia?

Si Aspirar

No Cambiar de cuadrícula


Función del agente aspiradora

Secuencia de Percepciones Acción

[A, Limpio] Derecha

[A, Sucio] Aspirar

[B, Limpio] Izquierda

[B, Sucio] Aspirar

[A, Limpio], [A, Limpio] Derecha

[A, Limpio], [A, Sucio] Aspirar

…

[A, Limpio], [A, Limpio], [A, Limpio] Derecha

[A, Limpio], [A, Limpio], [A, Sucio] Aspirar

…

• Representa la función de agente sencilla

• Para el mundo del agente aspiradora

Tabla parcial

• Llenar diferente la columna derecha

• ¿Cuál es la mejor forma de llenar la tabla?

• ¿Qué hace que un agente sea bueno o malo, inteligente o estúpido?

Diferentes Agentes


El concepto de Agente

Es una herramienta para el análisis de sistemas

Es una forma diferente de modelar los problemas

No es una caracterización absoluta del mundo

Muchas cosas pueden modelarse como agentes

No divide entre los agentes y no agentes


Contenido


2• Racionalidad

3


Comportamiento

• Aquél que hace lo correcto• Lo correcto es aquello que permite al agente obtener

un resultado mejor.

Agente Racional

2• Racionalidad

• el concepto de racionalidad

Buen comportamiento:

• Cada acción es la correcta para cada secuencia de percepciones

Función del Agente

Medida de Rendimiento

• Criterios que determinan el éxito en el comportamiento del agente

• Forma de medir el éxito

Medida de rendimiento

2• Racionalidad

• La descripción del entorno• La descripción de los Sensores• La descripción de los actuadores• La medida de rendimiento

La “Tarea del Agente” se define con:


• En el entorno, el agente realiza acciones de acuerdo a las percepciones que recibe.

• Las acciones hacen que el entorno cambie de estado (Secuencia de estados del entorno).

• Las medidas de rendimiento permiten saber si los cambios de estado del entorno han sido los correctos.

Acciones del agente en el entorno

2• Racionalidad

• ¿?

¿Medida de rendimiento en la aspiradora?

Medida de Rendimiento2

• Racionalidad

• Cuantas veces limpia por cada periodo de tiempo (PDT)• ¿Puede hacer trampa un agente?• Limpiar, ensuciar ella misma y volver a limpiar

Cantidad de suciedad limpiada

• Cuanto estuvo limpia una cuadricula por PDT• ¿Se puede penalizar el gasto de energía o el ruido

realizado?

Tener el suelo limpio más tiempo

Medida de Rendimiento2

• Racionalidad

• Crear medidas de desempeño:• De acuerdo a lo que se quiere con el entorno• No en base al comportamiento deseado del agente

Recomendación

• ¿Los promedios son adecuados?• ¿Medir el porcentaje de tiempo que estuvo limpio?• Es probable que un experto en limpieza de una

medida razonable.

Dificultad de la Medida de rendimiento

Definición de Agente Racional2

• Racionalidad

• La medida de rendimiento (¿qué determina el éxito del agente?)

• Conocimiento del entorno (conocimiento previo)• Sensores que posee el agente (qué puede percibir)• Secuencia de percepciones (conocimiento acumulado)• Criterios para la toma de decisión (cómo determina las

acciones)• Actuadores que posee el agente (Acciones que puede

realizar el agente en el entorno)

Factores de Racionalidad

Definición de Agente Racional2

• Racionalidad

• En cada posible secuencia de percepciones, un agente racional deberá emprender aquella acción que supuestamente maximice su medida de rendimiento, basándose en las evidencias aportadas por la secuencia de percepciones y en el conocimiento que el agente mantiene almacenado.

Agente Racional

Racionalidad del Agente Aspiradora2

• Racionalidad

• Punto por cada recuadro limpio en un periodo de tiempo, a lo largo de una vida de n periodos.

• Se conoce el entorno• No se conoce la distribución de la suciedad• No se conoce la ubicación inicial del agente• Las cuadriculas de deben mantener limpias• Aspirando se limpia la cuadricula en la que está el agente• El agente puede moverse a la derecha y a la izquierda, sin llegar a

salirse del entorno, si esto puede ocurrir se queda quieto.• Las únicas acciones permitidas son Izquierda, derecha, aspirar,

NoOp (No hacer nada). • El agente percibe correctamente su localización y si este

cuadrante contiene suciedad.



• Racionalidad

• Bajo las circunstancias descritas, sí! Porque tiene un desempeño tan alto como el de cualquier otro agente.

• Si las circunstancias cambiar, podría llegar a ser irracional.• Cuando no hay suciedad, el agente oscilará entre las

cuadriculas sin necesidad.• Si se penaliza cada movimiento innecesario, el

desempeño será pobre.• Diseñar un agente que:

• No hagan nada si las cuadriculas están limpias.• Aspirar falla un 25%• Sensor de suciedad falla un 10%• Probabilidad de ensuciarse un cuadrante es del 10%

¿Es racional?

Contenido


2• Racionalidad

3



• DEAS (Medidas de Desempeño, Entornos, Actuadores, Sensores)

• Bajo las circunstancias descritas, sí! Porque tiene un desempeño tan alto como el de cualquier otro agente.

• Si las circunstancias cambiar, podría llegar a ser irracional.• Cuando no hay suciedad, el agente oscilará entre las

cuadriculas sin necesidad.• Si se penaliza cada movimiento innecesario, el

desempeño será pobre.• Diseñar un agente que:

• No hagan nada si las cuadriculas están limpias.• Aspirar falla un 25%• Sensor de suciedad falla un 10%• Probabilidad de ensuciarse un cuadrante es del 10%

¿Es racional?

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