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Mg. Samuel Oporto Díaz Agentes Inteligentes PROYECTOS DE SISTEMAS INTELIGENTES.

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1 Mg. Samuel Oporto Díaz Agentes Inteligentes PROYECTOS DE SISTEMAS INTELIGENTES

2 2/56 Tabla de Contenido 1.Agentes Inteligentes.Agentes Inteligentes. 2.Medida de RendimientoMedida de Rendimiento 3.Percepciones y AccionesPercepciones y Acciones 4.Diseño de AgentesDiseño de Agentes 5.Tipos de AgentesTipos de Agentes 1.Agente reflejo simpleAgente reflejo simple 2.Agente con estado internoAgente con estado interno 3.Agente basado en metasAgente basado en metas 4.Agente basado en utilidadAgente basado en utilidad 6.El AmbienteEl Ambiente 7.BibliografíaBibliografía

3 3/56 Objetivos Exponer los conceptos asociados a agentes inteligentes. Presentar los tipos de agentes. Identificar los tipos de ambiente.

4 4/56 AGENTES INTELIGENTES

5 5/56 Agente Un agente es todo aquello que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa en tal ambiente por medio de efectores.

6 6/56 Agentes y Sistemas de Información agente SI Realida d

7 7/56 Ejercicio 1 Diga si los siguientes sistemas son agentes: 1.Un reloj. 2.Un termostato. 3.Un celular. 4.Un sistema de control de acceso a personas. 5.El sistema de aire acondicionado de un automóvil. 6.Una lavadora automática. 7.Un software para entrenar personas. 8.Un software para enseñar a sumar. 9.Un reloj despertador. 10.El sistema que controla si una persona saca un producto sin pagar. 11.Internet. 12.La red telefónica

8 8/56 MEDIDA DE RENDIMIENTO

9 9/56 Medida de rendimiento Para cada conjunto de percepciones, el agente toma la acción que maximiza su rendimiento basado en la información de la percepción y su propio conocimiento implícito. Medida del desempeño –Evalúa el cómo –¿qué tan exitoso ha sido un agente? –Debe ser objetiva La racionalidad NO ES omnisciencia, clarividencia ni exitosa necesariamente. La racionalidad se puede ver como un éxito esperado, tomando como base lo que se ha percibido.

10 10/56 Agente Racional Depende de: Medida del grado de éxito. Secuencia de percepciones. Conocimiento acerca del medio Acciones que puede emprender En todos los casos de posibles percepciones, un agente racional deberá emprender todas aquellas acciones que favorezcan obtener el máximo de su medida de rendimiento, basándose en las evidencias aportadas por la secuencia de percepciones y en todo conocimiento incorporado en tal agente.

11 11/56 Ejercicio 2 Diga para los siguientes agentes qué medidas de desempeño usaría, formule c/u en notación formal: 1.Alumno del curso de IA. 2.Tarea Nro 1 del curso de IA. 3.Docente del curso de IA. 4.Congresista de la república. 5.Personal que recoge la basura en las noches. 6.Software para jugar ajedrez. 7.Google Noticias. 8.Software que resuelve laberintos.

12 12/56 Ejercicio 3 El siguiente agente tiene aprendido una serie de reglas que se pueden representar mediante un árbol de decisión: En determinado momento el agente tiene las siguientes percepciones. Diga cuales son las respuestas del agente. -20, 40, 2, 35, 14, 45, 6, 22, 9 Diseñe una medida de desempeño sabiendo que las respuestas del agente deberían ser: 1, 6, 1, 6, 4, 7, 2, 5, 2 Modifique el árbol de decisión para que el agente obtenga estas respuestas (*). >2 >8 1 2 >10 34 (*) puede obviar esta pregunta

13 13/56 Ejercicio 4 Para el problema de la práctica Nro 1. 1.Indique qué medidas de rendimiento ha usado para indicar el desempeño del agente. 2.Formule cada medida de desempeño mediante alguna notación formal. 3.Evalúe el desempeño de su agente haciendo uso de la medida de rendimiento. 4.Identifique en qué casos su medida de desempeño no es capaz de medir el desempeño del agente.

14 14/56 PERCEPCIONES Y ACCIONES

15 15/56 Mapeo Mapeo de secuencias de percepciones para acciones percepción acción Mapeo Ideal –El especificar qué tipo de acción deberá emprender un agente como respuesta a una determinada secuencia de percepciones constituye el diseño de un agente ideal. p i a i p 1 a 1 p 2 a 2 p 1 a 1 p 2 a 2 p 3 a 3

16 16/56 Agente Autónomo Agente racional ideal: dado una percepción que genere la acción que maximice su desempeño, en función a: (+) la secuencia de percepciones anteriores. (-) el conocimiento incorporado en el agente. Un agente es más autónomo en la medida en que su comportamiento se basa: (+) en el aprendizaje y (-) en el conocimiento incorporado. Si las acciones del agente se basan en un conocimiento integrado previamente, no es autónomo. Un sistema será autónomo en la medida en que su conducta está definida por su propia experiencia.

17 17/56 Percepciones El comportamiento de un agente depende de la secuencia de percepciones en un momento dado. Se puede caracterizar un agente elaborando una tabla de percepciones acciones. percepciones acciones (mapeo de: percepciones acciones) Mapeo Ideal. Es aquel mapeo que especifica que tipo de acción deberá emprender un agente como respuesta a una determinada secuencia de percepciones

18 18/56 Ejercicio 5 a bc d e f g h i j Diseñe un agente para resolver el siguiente problema. 1.¿Cuál es el problema? 2.¿Cuáles son las entradas de la tabla? 3.¿Cuántas entradas tiene la tabla? percepción acción 4.¿Se puede diseñar un agente que mediante una tabla percepción acción resuelva este problema? 5.¿Existe otra forma de resolver el problema?

19 19/56 Ejercicio 5 1.entrada a 2.entrada b 3.a entrada 4.a b 5.a c 6.b entrada 7.b a 8.b d 9.c a 10.c d 11.c e 12.c f a bc d e f g h i j

20 20/56 DISEÑO DE AGENTES

21 21/56 Estructura de los Agentes Inteligentes Un propósito de la IA es el diseño de un programa de agente (una función que mapee de percepciones a acciones) Este programa se ejecutará en algún dispositivo de cómputo, o arquitectura.

22 22/56 Agente Agente = Arquitectura + Programa Arquitectura. Pone al alcance del programa las percepciones obtenidas mediante los sensores, lo ejecuta y alimenta el efector con acciones elegidas por el programa conforme se van generando. Programa. Es un algoritmo que recibe las percepciones del agente y genera una secuencia de acciones.

23 23/56 Estructura de los Agentes Inteligentes Antes de diseñar un programa de agente, hay que hacer la descripción PAMA –Percepciones –Acciones –Metas –Ambiente AGENTE = ARQUITECTURA + PROGRAMA

24 24/56 Estructura de los Agentes Inteligentes Agente: Sistema de Diagnóstico Médico –Percepciones Síntomas, evidencias, y respuestas del paciente –Acciones Preguntas, pruebas, tratamientos –Metas Paciente saludable, reducción al mínimo de costos –Ambiente Paciente, hospital

25 25/56 Estructura de los Agentes Inteligentes Agente: Robot clasificador de partes –Percepciones Pixeles de intensidad variable –Acciones Recoger partes, y clasificarlas en contenedores –Metas Poner las partes en el contenedor correspondiente –Ambiente Banda transportadora de partes

26 26/56 Estructura de los Agentes Inteligentes Agente: Resuelve problema 8 fichas –Percepciones Alguno de los estados –Acciones Movimiento de una ficha –Metas Estado Final –Ambiente Posición de las fichas Estado InicialEstado Final

27 27/56 Ejercicio 6 Agente: Robot resuelve laberintos –Percepciones –Acciones –Metas –Ambiente

28 28/56 Ejercicio 6 Agente: Sistema para el análisis de imágenes por satélite –Percepciones –Acciones –Metas –Ambiente

29 29/56 TIPOS DE AGENTES

30 30/56 Tipos de Agentes 1.Agente reflejo simple. –Las acciones del agente se establecen en función a una tabla de percepción acción. 2.Agentes con estado interno. –Es un agente reflejo, pero que almacena sus percepciones anteriores, tiene memoria. 3.Agentes basados en metas –Agente que combina propiedades de los dos anteriores, pero que tiene una meta a la cual llegar. Necesita buscar el mejor camino y planificar la secuencia de acciones. 4.Agentes basados en utilidad. –Son aquellos agentes que tienen múltiples metas que cumplir, mide el grado de satisfacción del grado de cumplimiento de sus metas.

31 31/56 Ejercicio 7 Indique el tipo de agente para cada caso: Agente resuelve laberintos. Agente que entrega la Raíz Cuadrada de un número. Agente que conduce un automóvil. Agente del mundo de los wumpus Agente que resuelve el problema de los bloques.

32 32/56 Ejercicio 7 Indique el tipo de agente para cada caso: Agente resuelve laberintos. Agente basado en metas Agente que entrega la Raíz Cuadrada de un número. Agente reflejo Agente que conduce un automóvil. Agente basado en utilidad Agente del mundo de los wumpus Agente con estado interno Agente que resuelve el problema de los bloques. Agente basado en metas

33 33/56 1. Agente reflejo simple El usar una tabla de consulta explícita está fuera de toda consideración. Sin embargo, es posible resumir fragmentos de tabla observando ciertas asociaciones entre entradas/salidas que se producen frecuentemente, y haciendo reglas de condición-acción, por ejemplo: –Si el carro de adelante está frenando, entonces empezar a frenar. RSEIBMBU

34 34/56 Agente reflejo simple Ambiente Agente Como es el mundo ahora Acción que debo tomar Reglas condición-acción Sensores Efectores RSEIBMBU

35 35/56 Agente reflejo simple Función Agente-reflejo-simple (percepción) responde con una acción estática: reglas, un conjunto de reglas de condición-acción estado Interpretar-Entrada (percepción). regla Regla-Coincidencia (estado, reglas). acción Regla-Acción[regla] responder con una acción RSEIBMBU

36 36/56 Ejercicio 8 Construya un agente para identificar las soluciones de la siguiente ecuación, asuma que los a i son enteros. percepción acciónDiga de que tamaño es la tabla percepción acción. ¿Es práctico este agente? ¿Cuáles son las restricciones?, resuelve todos los casos.

37 37/56 2. Agente con estado interno Agentes bien informados de todo lo que pasa. El agente reflejo simple funciona sólo si se toma la decisión adecuada con base en la percepción de un momento dado. En ocasiones se requiere mantener cierto tipo de estado interno para estar en condiciones de estar optar por una acción. Ejemplo: imágenes de antes y después pare detectar cambios. RSEIBMBU

38 38/56 Agente con estado interno Ambiente Agente Como es el mundo ahora Acción que debo tomar Reglas condición-acción Sensores Efectores Estado Como evoluciona el mundo Lo que mis acciones hacen RSEIBMBU

39 39/56 Agente con estado interno Función Agente-reflejo-con-estado (percepción) responde con una acción estática: estado, una descripción prevaleciente del estado del mundo reglas, un conjunto de reglas de condición- acción estado Actualizar-Estado (estado, percepción). regla Regla-Coincidencia (estado, reglas). acción Regla-Acción[regla] estado Actualizar-Estado (estado, acción) responder con una acción RSEIBMBU

40 40/56 Ejercicio 9 Cierto agente desea resolver el problema del mundo de la aspiradora. El mundo está conformado por una cuadrícula de 2x2 (dos con basura). percepción acciónDiseñe un agente que usa una tabla de percepción acción para resolver este problema. El agente inicia en la parte superior izquierda. El agente recuerda las celdas ya visitas, pero no es capaz de ver las otras celdas. Diga que acciones son necesarias para resolver el problema. percepción acciónDiga cuál es el tamaño de la tabla percepción acción.

41 41/56 3. Agente basado en metas Para decidir qué hacer no basta con tener información acerca del estado que prevalece en el ambiente. Además del estado prevaleciente, se requiere cierto tipo de información sobre su meta. La búsqueda y la planificación son sub-campos de la IA que se ocupan de encontrar las secuencias de acciones que permiten alcanzar las metas de un agente. Este tipo de agente es diferente a los anteriores, debido a que implica tomar en cuenta el futuro. Puede ser más flexible si cambian las condiciones o cambian las metas. RSEIBMBU

42 42/56 Agente basado en metas Ambiente Agente Como es el mundo ahora Acción que debo tomar Metas Sensores Efectores Estado Como evoluciona el mundo Lo que mis acciones hacen Qué efectos tiene tomar la acción A RSEIBMBU

43 43/56 Ejercicio 10 Resolver el problema de las k-reinas, para k = 3. El problema consiste en identificar en qué posiciones colocar k reinas en un tablero de ajedrez de tal manera que no se coman entre ellas

44 44/56 Ejercicio 10 Búsqueda Ejecución Formulación

45 45/56 Ejercicio 11 Diseñar un agente para resolver el problema del rompecabezas móvil o problema de las ocho fichas o puzzle

46 46/56 Ejercicio 11

47 47/56 4. Agente basado en utilidad Las metas no bastan por sí mismas para generar una conducta de alta calidad. Puede haber muchas secuencias de acciones que permitan alcanzar la meta, pero algunas ofrecen más utilidad que otras. La utilidad es una función que correlaciona un estado y un número real mediante el cual se caracteriza el correspondiente grado de satisfacción. RSEIBMBU

48 48/56 Agente basado en utilidad Ambiente Agente Como es el mundo ahora Acción que debo tomar Sensores Efectores Estado Como evoluciona el mundo Lo que mis acciones hacen Que efectos tiene tomar la acción A Que tan feliz estaría en un estado determinado Utilidad RSEIBMBU

49 49/56 Ejercicio 12 Para la práctica Nro 2 especifique la fórmula que ha usada para medir el desempeño de los equipos competidores.

50 50/56 EL AMBIENTE

51 51/56 El Ambiente La relación entre el agente y el ambiente es siempre la misma: el agente ejerce acciones sobre el ambiente, que, a su vez, aporta percepciones al primero. medio ambiente

52 52/56 Medio Ambiente Accesible y no accesible. –Accesible, si los sensores detectan los aspectos que requiere el agente para elegir una acción. Deterministas y no deterministas. –Determinista, si el estado siguiente de un ambiente se puede determinar completamente con el estado actual y las acciones escogidas por el agente. Episódicos y no episódicos. –Episódico, cuando la experiencia del agente se divide en episodios, si es episódico, es más simple. Estáticos y dinámicos. –Estático, si el medio ambiente no cambia mientras el agente se encuentra deliberando. Discreto y continuo. –Discreto, si existe una cantidad limitada de percepciones y acciones distintas y distinguibles

53 53/56 Ejercicio 13 Ambiente Accesi- ble Determi -nístico Episó- dico EstáticoDiscre- to Ajedrez con reloj Ajedrez sin reloj Póquer Conducir un taxi Sist. de diagnóstico médico Sistema. de análisis de imgs. Robot clasificador de partes Controlador de refinería Asesor de inglés interactivo

54 54/56 Bibliografía AIMA. Capítulo 2 y 3, primera edición. AIMA. Chapter 2 y 3, second edition.

55 55/56 PREGUNTAS


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