agentes inteligentes ultima unidad

8/17/2019 Agentes Inteligentes Ultima Unidad

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Facultad: Introducción a la I.ACarrera: Ingeniería de Sistemas

Alumno: Ramírez Steed

C.I 14.231.433

Nivel: 7mo Semestre/NocturnoTutor: Ing. Msc. Silia !a"riela Arana #ac$eco

Periodo: Se%tiem"re 2&1'

Agentes Inteligentes y Percepción


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Que son los Agentes Inteligentes

Los agentes son sistemas computacionales que habitan en entornos dinámicoscomplejos, perciben y actúan de forma autónoma en ese entorno, realizando un conjuntode tareas y cumpliendo objetivos para los cuales fueron diseñados.

Los agentes son entidades que colaboran con sus usuarios para mejorar el cumplimientode sus tareas de usuarios siendo capaz de percibir su medioambiente mediante sensores y

actuar en ese medio mediante actuadores.

Agentes Inteligentes


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Un agente inteligente es aquel que pueda:

• ercibir un mundo perceptual mediante !ensores.

• "ctuar sobre ese mundo mediante #fectores o $actuadores%.

• sinónimo de ambiente es &espacio de problema'.

• sinónimo de agente inteligente es &operador que transforma un input en output

dentro del espacio de problema'.



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Agente racional

#s el que actúa ma(imizando el valor esperado de la medida de buen )(ito $función

utilidad% en el logro de su meta

• *acional no es omnisciente

• *acional no es clarividente

• *ecional ideal en conflicto con el **



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Satisfacción de restricciones

+epende de

L" !#-#/" +# #*#/0#! 1 20+0 L0 3-# #L "4#2# 5"

#*/6/+0 5"!2" "50*" $4#!2/7 +# L" 8#80*/"%.

o se puede criticar a un agente por no saber lo que nunca supo

L" 8#+/+" +# 6-# 9:/20 #L#4/+"

;unción de utilidad

-


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8apeo ideal

#l diseño o mapeo ideal especifica qu) acciones debeencarar el agente ideal en respuesta a cualquiersecuencia arbitraria de percepciones

!e concreta con una tabla real o virtual#jercicio de la racionalidad⇒!and>ich

ercepciones⇒ *azonamiento⇒ "cciones

Racionalidad


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aracter?sticas de los "gentes /nteligentes

!u principal caracter?stica es el conocimiento que poseen, unido a la forma como loutilizan para alcanzar las metas para la cual fueron diseñados.

0tras caracter?sticas son@

"utonom?a

!ensibilidad

*eactividad

roactividad

ontinuidad

6enevolencia *acionalidad

olaboración


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#squeleto de un "gente@

;unción Esqueleto-Agente ( percepción) responde con una acciónestática: memoria , la eoria del undo del agente

memoria Actuali!ación-"eoria (memoria, percepción)acción Escoger-#a-"e$or-Acción (memoria)memoria Actuali!ación-"eoria (memoria,acción)

responde con una acción

02"@ La medición del desempeño no forma parte del programa esqueleto.

(structura de los Agentes Inteligentes


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a8"

#aMA

#ara identi)icar a un agente de"emos analizar su #aMA*

(+em%los dedescri%ciones#aMA de undado agentetí%ico#,%erce%cióna,acciónM,metaA,am"iente


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"nálisis a8"

#n cualquier algoritmo aplicado a la /" debemos reconocer cómo cada parte contribuye adicha meta.

"nalicemos las máquinas $limitadas% de la /" como agentes inteligentes.

La meta planteada por la medida del buen )(ito de ese agente suele ser combinación devarias submetas.

El análisis PaMA es un ejemplo de

la estrategia general de la ingenier?a de &dividir para conquistar' AaA8A" cada sumando es más fácil que la suma ponderada.

la aplicación del "


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B Agentes de refle$o siple:

#ste tipo de agente no contiene internamente estados y sus procesos o acciones querealiza son respuestas a la entrada de percepciones, a esta cone(ión entre percepciones yacciones se las denomina reglas de condición1acción. #jemplo@ !i el carro de adelanteestá frenando entonces empiece a frenar.

&ipos de agentes


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&ipos de agentes

B Agentes %ien inforados de todo lo que pasa:

#ste tipo de agente guarda estados internos lo que nos sirve sin consideración paraejecutar una acción. Los sensores no nos pueden informar a la vez de todos los estadosque maneja nuestro ambiente, es por este caso que el agente necesita actualizar algo deinformación en el estado interno. #sto le permite discernir que entre estados del ambiente

que generan la misma entrada de percepciones pero, sin embargoC para cada uno de losestados se necesitan acciones distintas.


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&ipos de agentes

B Agentes %asados en etas:

"demás de los estados, los agentes necesitan cierto tipo de información sobre sus metas#stas metas van a detallar las situaciones a las que se desea llegar de este modo, el programade agente puede combinar las metas con la información de los resultados $acciones% queemprenda y de esta manera poder elegir aquellas acciones que permitan alcanzar la meta.


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&ipos de agentes

B Agentes %asados en utilidad:

Las metas por s? solas me garantizan la obtención de una conducta de alta calidad. #n mi programa de agente se podr?a tener un conjunto de metas pero la obtención de )stas no megarantizan distinciones entre estados felices e infelices, mediante una medida dedesempeño se podr?a establecer una comparación entre los diversos estados del mundo$ambientes% para poder encontrar el estado de felicidad para el agente. #ste estadoofrecerá una mayor utilidad al agente.


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2odo agente tiene una función u objetivo@

-n agente humano de bolsa tiene el objetivo de comprar y vender acciones respondiendoa los est?mulos iniciados por su cliente y captados por sus sentidos.

E$eplo de un Agente inteligente


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Agentes Perceptos Acciones Objetivos Acciones

Sistema deDiagnostico Medico

Síntomas, Signos,Respuestas

Preguntas,pruebas,

tratamientos

Sanar, minimizarcostes

Paciente, Hospital

Sistema de Análisisde imágenes

Pixels

Clasiicar la escena Clasiicaci!ncorrecta

"mágenes desat#lite

Robot deRecolecci!n

Pixels

Agarrar partescolocarlas enrecipientes

Colocaci!n correcta Cinta deslizantecon las partes

Controlador dereinería

Medidas depresi!n,

$emperatura

Abrir % cerrar&ál&ulas '''

Maximizar pureza,producci!n

Reinería

$utor "nteracti&o Palabras $ecladas

Preguntas,e(ercicios,

sugerencias '''

Maximizar lapuntuaci!n en un

test

Con(unto deestudiantes

uadro D@ #jemplos de agentes y su descripción "4# según *ussell y orvig

"ntes de diseñar al programa de un agente, debemos tener una idea clara de las posibles percepciones, acciones, medida de desempeño a satisfacer y la clase de

ambiente en la que el agente estará situado. or sus siglas en ingl)s, a estadescripción se le conoce como #"! $performance, environment, actuators,sensors%. #l uadro D muestra los tipos de agentes

#jemplo de agente y su descripción


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La /nteligencia "rtificial tiene como objetivo el estudio de las entidades inteligentesC

pero a diferencia de la filosof?a, la psicolog?a, las neurociencias, y demás disciplinascuyo objeto de estudio está relacionado con la inteligencia, su meta no tiene que verúnicamente con la comprensión de estas entidades, sino con su construcción.

/nteligencia "rtificial


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-na diversidad de dispositivos de cómputo distribuidos en nuestro entorno e

interconectados, los agentes inteligentes emergen como la herramienta para delegaradecuadamente nuestro trabajo y abordar esta problemática desde una perspectivamás familiar para usuarios, programadores y diseñadores.



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&-n agente es un sistema computacional capaz de actuar de manera autó1 noma

para satisfacer sus objetivos y metas, mientras se encuentra situado

persistentemente en su medio ambiente'.

'ranlin y raesser



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E. os permite observar las facultades cognitivas de los agentes al servicio de

encontrar cómo hacer lo correcto.

D. ermite considerar diferentes tipos de agente, incluyendo aquellos que no se

supone tengan tales facultades cognitivas.

F. ermite considerar diferentes especificaciones sobre los sub1sistemas que

componen los agentes.

*ussell y !ubramanian encuentran que esta abstracción presenta almenos tres ventajas@

)enta(as


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Medio Ambiente

or medio ambiente, entendemos el espacio donde un agente, o un grupo de ellos, se

encuentra situado.*roos argumenta que el medio ambiente por e(celencia es el mundo real, y en su propuesta todo agente toma una forma robótica.

or el contrario, Et!ioni, considera que no es necesario que los agentes tengan

implementaciones robóticas porque los ambientes virtuales, como los sistemasoperativos y el >eb, son igualmente válidos que el mundo real.

#sta categorización sugiere que es posible encontrar diferentes clases deambientes.

Russell y +or,ig presentan algunos ejemplos de ambientes bien estudiados en

/nteligencia "rtificial y sus propiedades.

ada ambiente, o clase de ambientes, requiere de alguna forma agentesdiferentes para que estos tengan )(ito. La clase más compleja de ambientescorresponde a aquellos que son inaccesibles, no episódicos, dinámicos,continuos y multi1agente, lo que corresponde a nuestro ambiente cotidiano.


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Russell y +or,ig señalan que, más allá de esta controversia, es importanteidentificar que e(isten diferentes tipos de ambientes@

• 0bservable vs. arcialmente observable.

• +eterminista vs. #stocástico.• #pisódico vs. !ecuencial.

• #stático vs. +inámico.

• +iscreto vs. ontinuo.

• 8ono vs. 8ulti1"gente.



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%ser,a%le ,s. Parcialente o%ser,a%le. !i los sensores de un agente le permiten percibir el estado completo del ambiente en cada punto en el tiempo, decimos que el

ambiente es observable.

/eterinista ,s. Estoc0stico. !i el pró(imo estado del ambiente está determinado porla acción que ejecuta el agente, se dice que el ambiente es determinista. !i otros factoresinfluyen en el pró(imo estado del ambiente, )ste es estocástico.

Episódico ,s. Secuencial. #n un ambiente episódico, la e(periencia de un agente puedeevaluarse en rondas. Las acciones se evalúan en cada episodio o ronda , esto es lacalidad de la acción en los episodios subsecuentes, no depende de las acciones ocurridasen episodios previos.

Est0tico ,s. /in0ico. !i el ambiente puede cambiar mientras el agente se encuentradeliberando, se dice que es dinámicoC de otra forma, se dice estático.

/iscreto ,s. 1ontinuo. !i hay un número limitado de posibles estados del ambiente,distintos y claramente definidos, se dice que el ambiente es discretoC de otra forma sedice que es continuo.

"ono ,s. "ulti-Agente un agente considerara a otra entidad como un agente si

su desempeño depende del comportamiento de esa entidad.



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"mbientes de la /nteligencia "rtificial


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La arquitectura de un agente puede ser una simple computadora, o puede incluirdispositivos hard>are especiales, como cámaras de v?deo, sonares, etc. "demás, laarquitectura puede proveer soft>are que funcione como el sistema operativo delagente, por ejemplo, que facilite la interacción del programa de agente con lacomputadora donde se ejecuta, de forma que el agente pueda ser programado a unnivel más alto. La siguiente e(presión resume la relación entre agente, arquitectura y programa@

agente G arquitectura A programa

"rquitectura de los "gentes /nteligentes


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• 6ratman, 8. #., /srael, +., and ollacH, 8., lans and *esource1boundedractical *easoning, Iournal of omputational /ntelligence, vol. J, no. J, pp.

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• 6renner, N., =arneHo>, *. Nittig, 5. /ntelligent !oft>are "gents. !pringer,

EKKM. 6rooHs, *."., /ntelligence >ithout representation. "rtificial /ntelligence,

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• ;erber, I. 8ultiagent systems @ an introduction to distributed artificial

intelligence, "ddison1Nesley, EKKK.

*eferencias 6ibliográficas


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;in de la resentación

agentes inteligentes ultima unidad

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