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Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 07 de mayo 2005 Agentes Inteligentes INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

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1 Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 07 de mayo 2005 Agentes Inteligentes INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2 2/35 Tabla de Contenido 1.Agentes Inteligentes.Agentes Inteligentes. 2.Tipos de AgentesTipos de Agentes 3.El AmbienteEl Ambiente 4.Agentes Basados en MetasAgentes Basados en Metas 5.ProblemasProblemas 6.BibliografíaBibliografía

3 3/35 Objetivos Exponer los conceptos asociados a agentes inteligentes. Presentar los tipos de agentes. Identificar los tipos de ambiente. Presentar a los agentes basados en metas. Exponer la forma en que un agente basado en metas puede resolver un problema de búsqueda.

4 4/35 AGENTES INTELIGENTES

5 5/35 Agente

6 6/35 Racionalidad de un agente 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.

7 7/35 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. ?

8 8/35 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 recepciona las percepciones del agente y genera una secuencia de acciones

9 9/35 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

10 10/35 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

11 11/35 Estructura de los Agentes Inteligentes Agente: Robot resuelve laberintos –Percepciones Caminos y paredes –Acciones Seguir algún camino –Metas El queso. –Ambiente El laberinto.

12 12/35 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

13 13/35 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. (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

14 Ejemplo a bc d e f g h i j 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 ¿Cuántas entradas tiene la tabla?

15 15/35 TIPOS DE AGENTES

16 16/35 Tipos de Agentes Agente reflejo simple. –Las acciones del agente se establecen en función a una tabla de percepciones acciones. Agentes con estado interno. –Es un agente reflejo, pero que almacena sus percepciones anteriores. 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. 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.

17 17/35 Ejercicio Indique el tipo de agente para cada caso: Agente resuelve laberintos. Agente basado en metas Agente que entrega la 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

18 18/35 EL AMBIENTE

19 19/35 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.

20 20/35 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. Episodicos y no episodicos. –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

21 21/35 Ejercicio AmbienteAccesi ble Deter minísti co Episó dico Estáti co Discre 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

22 22/35 AGENTES BASADOS EN METAS

23 23/35 Agentes Basados en Metas El agente reflejo no piensa en las consecuencias de sus acciones. Los agentes basados en metas persiguen una meta. El agente se pregunta en todo momento ¿qué sucederá si hago tal cosa?, ¿llegaré a la meta?. Este requiere que anticipe sus acciones, antes de ejecutarlas. La anticipación requiere la búsqueda de la secuencias de acciones y luego la planificación de su ejecución.

24 24/35 Agentes Basados en Metas Formulación PlanificaciónBúsquedaEjecución Percepción Realidad

25 25/35 Agentes Basados en Metas Son aquellos agentes que determinan su acción basados en una meta. Para propósitos de este unidad del curso su ambiente es: –Accesible, determinista, episódico, estático y discreto.

26 26/35 PROBLEMAS

27 27/35 Problema Partir de la ciudad de Piura para recorrer las capitales de los departamentos indicados para regresar de nuevo a Piura, sin realizar el mismo recorrido dos veces. (se puede pasar más de una vez por la misma ciudad).

28 28/35 Metas y Acciones Meta (estado). Teniendo en consideración la situación en un momento dado ¿qué acción tomar? Una meta es un estado del mundo. Se llega a una meta mediante una acción Acción. Es el causante de un cambio de estado en el mundo. e0e0 a1a1 e1e1 a2a2 e2e2 a3a3 e3e3 a4a4 e4e4

29 29/35 Diseño de un agente de búsqueda formularbuscarejecutar ¿qué buscamos? ¿si lo encontramos lo ejecutamos directamente?

30 1. Formulación de Problema Es el proceso de decidir que acciones y estados habrán de considerarse para resolver el problema. Acciones. –Ir desde la ciudad i hasta la ciudad j [ i j ], dado que existe una conexión entre i y j. Estados. –Estar en la ciudad i. –Dado que i = {Piura, Loreto, Ancash, Ucayali, Huanuco, Lima, Ayacucho, Arequipa, Puno, Madre de Dios} AncashJunin AncashLima AyacuchoArequipa AyacuchoLoreto JuninLima Ayacucho LimaMadre de Dios PiuraAncash PiuraLoreto PunoArequipa PunoAyacucho PunoJunin PunoMadre de Dios PunoUcayali Ancash UcayaliAyacucho UcayaliJunin UcayaliLoreto

31 31/35 2. Búsqueda Dado un agente que tiene un objetivo. Dado que el agente se encuentra en un estado particular e i. El agente conoce los estados que se pueden generar cuando realiza una acción determinada. Para que el agente decida realizar una acción determinada, debe de evaluar previamente las diversas secuencias de acciones posibles que le llevan al estado que desea, y luego decidir por la mejor secuencia. Búsqueda. Es el proceso de encontrar la secuencia de acciones a seguir para encontrar un objetivo.

32 32/35 3. Ejecución Solución: acciones = algoritmo_búsqueda(problema) Ejecución: Luego de encontrar la solución al problema de búsqueda se procede a ejecutar la secuencia de acciones: ejecutar_acciones(acciones)

33 33/35 Ejercicio Identificar las acciones a seguir para resolver el problema de las k-reinas (k = 3) BúsquedaEjecución Formulación

34 34/35 Bibliografía AIMA. Capítulo 2 y 3, primera edición. AIMA. Chapter 2 y 3, second edition.

35 35/35 PREGUNTAS


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