Agentes Inteligentes Capítulo 2.

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1 Agentes Inteligentes Capítulo 2

2 Reseña Agentes y ambientes Racionalidad
PEAS (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors) Tipos de ambientes Tipos de agentes

3 Agentes Un agente es cualquier cosa que puede percibir su ambiente a través de sensores y actuar sobre ese ambiente a través de actuadores El agente humano: Los ojos, las orejas, y otros órganos para sensores Las manos, las piernas, la boca, y otras partes del cuerpo para actuadores El agente robótico: Las cámaras y los telémetros infrarrojos para sensores Los motores diversos para actuadores

4 Agentes y Ambientes La función del agente mapea de historias de percepción a acciones [f: P*  A] El programa del agente opera sobre la arquitectura física para producir f agente = arquitectura + programa

5 El mundo de aspiradora Percepciones: La posición y los contenidos, e.g., [A.Sucio ] Acciones: Derecho, Izquierdo, Aspirar, NoOp

6 Agentes Racionales Un agente debería esforzarse en "hacer lo correcto", basado en lo que puede percibir y las acciones que puede realizar. La acción correcta es lo único que causará que el agente sea exitoso. La medida de aptitud: Un criterio objetivo para el éxito de comportamiento de un agente. v. g. La medida de aptitud de un agente de aspiradora podría ser cantidad de suciedad limpiada, cantidad de tiempo dedicado, cantidad de electricidad usada, cantidad de ruido generado, etc.

7 Agentes Racionales El Agente Racional: Para cada secuencia posible de percepciones, un agente racional debería seleccionar una acción que se espera maximice su medida de aptitud, dada la prueba provista por la secuencia de percepción y no importa el conocimiento incorporado que el agente tiene.

8 Agentes Racionales La racionalidad es distinta de omnisciencia
Los agentes pueden realizar acciones para modificar percepciones futuras a fin de obtener información aprovechable (reunión de información, exploración) Un agente es autónomo si su comportamiento es determinado por su propia experiencia (con habilidad a aprender y adaptarse)

9 PEAS PEAS: Performance measure, Environment, Actuators, Sensors Primero debe especificar el trasfondo para diseño inteligente del agente Considere la tarea de diseñar a un conductor de taxi automatizado: Medida de actuación Ambiente Actuadores Sensores

10 PEAS Agente: conductor de taxi automatizado
Medida de Aptitud: Un viaje seguro, rápido, legal, cómodo, maximizar beneficios Ambiente: Las carreteras, tráfico, peatones, clientes Actuadores: El volante, el acelerador, el freno, la señal, el claxon Sensores: Las cámaras, el sonar, el velocímetro, el sistema de posicionamiento global, el contador kilométrico, los sensores del motor, el teclado

11 PEAS Agente: Aistema médico de diagnóstico
Medida de aptitud: Paciente saludable, minimizar costos, minimizar demandas Ambiente: Paciente, hospital, cuerpo administrativo Actuadores: Acciones en pantalla (preguntas, pruebas, diagnóstico, tratamientos, referencias) Sensores: El teclado (síntomas, descubrimientos, respuestas del paciente)

12 PEAS Agente: Robot que clasifica piezas
Medida de actuación: Porcentaje de partes en depósitos correctos Ambiente: Cinta transportadora con partes, depósitos Actuadores: Mano y brazo articulados Sensores: Cámara, Sensores de ángulo de articulaciones

13 PEAS Agente: Tutor inglés interactivo
Medida de Aptitud: Maximizar la puntuación del estudiante en la prueba Ambiente: Conjunto de estudiantes Actuadores: Acciones en pantalla (ejercicios, sugerencias, las correcciones) Sensores: Teclado

14 Tipos de Ambientes Completamente observable (vs. parcialmente observable): Los sensores de un agente le dan acceso a la situación completa del ambiente en todo tiempo. Determinista (vs. estocástico): La siguiente condición del ambiente es completamente determinada por la condición actual y la acción ejecutada por el agente. (Si el ambiente es determinista excepto por las acciones de otros agentes, entonces luego el ambiente es estratégico) Episódico (vs. secuencial): La experiencia del agente está dividida en "episodios" atómicos (cada episodio consta del agente percibiendo y luego realizando una acción sola). La elección de acción en cada episodio depende del episodio mismo.

15 Tipos de Ambientes Estático (vs. dinámico): El ambiente es igual mientras el agente delibera (el ambiente es semidinámico si el ambiente mismo no se altera con el paso del tiempo pero la puntuación de aptitud del agente lo hace). Discreto (vs. continuo): Un número limitado de distintas, claramente definidas percepciones y acciones. Único agente (vs. multiagente): Un agente operando por sí mismo en un ambiente.

16 Tipos de Ambientes Ajedrez con Ajedrez sin Taxista reloj reloj
Complet. observable sí sí no Determinista estratégico estratégico no Episódico no no no Estático medio sí no Discreto sí sí no Agente único no no no El tipo del ambiente determina mayormente el diseño del agente El mundo real es (por supuesto) parcialmente observable, estocástico, secuencial, dinámico, continuo, multiagente

17 Funciones del agente y programas
Un agente es completamente detallado por la función del agente, mapeando secuencias de percepción a acciones Una función del agente (o una clase pequeña de equivalencia) es racional Meta: Encuentre la manera de implementar la función racional del agente concisamente

18 El agente de consulta de tablas
Inconvenientes: Tabla enorme Tarda mucho en construir la tabla Ninguna autonomía Necesita mucho tiempo para aprender las entradas de la tabla

19 Tipos de Agentes Agente simple por reflejos
Agente por reflejos basado en modelos Agente basado en metas Agente basado en utilidad Agente que aprende

20 Estructura de un Agente

21 Agentes simple por reflejos

22 Agentes Simple por Reflejos

23 Agente con Estado

24 Agentes cpn Estado

25 Agente basado en metas

26 Agente basado en utilidades

27 Agente que aprende