Inteligencia Artificial Inteligenica Artificial I Alejandro Permingeat Inteligencia Artificial de Russell y Norving 1° edición 1996 Parte I Capítulo II

Introducción. Un agente es aquello que puede considerarse que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa en tal ambiente por medio de efectores. Alejandro Permingeat 2

Cómo procede un agente. Un agente racional es aquel que hace lo correcto. Lo correcto es aquello que le permite al agente obtener un mejor desempeño. La medición de desempeño se aplica al como: es el criterio que sirve para definir qué tan exitoso ha sido un agente. El cuando evaluar el desempeño es importante también. El desempeño se mide a largo plazo. Alejandro Permingeat 3

Cómo procede un agente. Un agente omnisiente es aquel que sabe el resultado real que producirán sus acciones, y su conducta es congruente con ello. Sin embargo en la realidad no existe la omnisiencia. Alejandro Permingeat 4

Cómo procede un agente. El carácter de racionalidad de lo que se hace en un momento dado dependerá de cuatro factores: De la medida con la que se evalúa el grado de éxito logrado De todo lo que hasta ese momento haya percibido el agente (secuencia de percepciones) Del conocimento que posea el agente acerca del medio De las acciones que el agente puede emprender. Alejandro Permingeat 5

Cómo procede un agente. Un agente racional ideal es aquel agente racional el cual en todos los casos de posibles secuencias de percepciones, deberá emprender todas aquellas acciones que favorezcan obtener el máximo de su medida de rendieminto, basándose en las evidencias aportadas por secuencia de percepciones y en todo conocimiento incorporado en tal agente. Alejandro Permingeat 6

Mapeo Ideal. El mapeo de secuencia de percepciones para acciones es una tabla de acciones, que un agente en particualar emprende como respuesta a cualquier secuencia de percepciones posibles. El especificar que acciones deberá emprender un agente como respuesta a una determinada secuenca de percepciones constituye el diseño de un agente ideal. No hay que crear necesariamente una tabla explícita con una entrada por cada posible secuencia de percepciones, sino que se puede definir una especificación del mapeo. Alejandro Permingeat 7

Autonomía. Si las acciones que emprende el agente se basan en un conocimiento integrado, con lo que hace caso omiso de sus percepciones, se dice que el agente no tiene autonomía. Un sistema será autónomo en la medida en que su conducta está definida por su propia experiencia. Alejandro Permingeat 8

Estructura de agentes inteligentes. agente = arquitectura + programa Programa de agente: es una función que permite implantar el mapeo del agente para pasar de percepciones a acciones. Arquitectura: es algún dispositivo de cómputo, en el que se ejecutará el programa. Alejandro Permingeat 9

Estructura de agentes inteligentes. Los agentes pueden acutar en ambientes: Reales, Artificiales. Es de gran interes la complejidad de la relación que existe entre: la conducta del agente, la secuencia de percepciones que produce el ambiente y las metas que se espera que alcance. Alejandro Permingeat 10

Programas de agentes. El esqueleto de los agentes es siempre el mismo: la aceptación de percepciones originadas en un ambiente y la generación de acciones respectivas. Aspectos importantes del esqueleto del programa: El programa de agente recibe como entrada solo una precepción. Es decisión del agente construir la secuencia de percepciones en la memoria La meta o la medición del desempeño no forma parte del programa esqueleto porque la medición de desempeño se efectúa desde afuera. Alejandro Permingeat 11

Programas de agentes. El esqueleto de los agentes es siempre el mismo: la aceptación de percepciones originadas en un ambiente y la generación de las acciones respectivas. Aspectos importantes del esqueleto del programa: El programa de agente recibe como entrada solo una precepción. Es decisión del agente construir la secuencia de percepciones en la memoria La meta o la medición del desempeño no forma parte del programa esqueleto porque la medición de desempeño se efectúa desde afuera. Alejandro Permingeat 12

Programas de agentes. El programa del agente mas sencillo, sería una tabla de consulta, en la cual se encontrarían todas las secuencias de percepciones posibles y las acciones correspondientes a dichas percepciones. Esto es muy ineficiente porque: Para elaborar algo muy sencillo, la tabla tendría dimensiones muy grandes La elaboración de la tabla llevaría mucho tiempo El agente carecería totalmente de autonomía Aunque se dotara al agente de un mecanismo de aprendizaje, necesitaría una eternidad para actualizar la tabla. Alejandro Permingeat 13

Programas de agentes. Hay cuatro tipos de programas que definirán el comportamiento de los siguientes agentes: Agentes de reflejos simples Agentes bien informados de todo lo que pasa Agentes basados en metas Agentes basados en utilidad. Alejandro Permingeat 14

Agentes de reflejo simple. No se utiliza una tabla de consulta explísita en su totalidad, sino un fragmento de dicha tabla, prestando atención a ciertas asociaciones de entrada/salida que se producen con relativa frecuencia. Proceso: Ante una entrada, se establece una condición que activa una conexión (regla de conexión-acción) ya definida en el programa del agente lo cual lleva a una acción. Alejandro Permingeat 15

Agentes bien informados. Utiliza el concepto de estado interno: es la información que tiene un agente acerca de cómo está el mundo en un instante de tiempo determinado. Proceso: El agente actualiza la información del estado interno para discernir entre estados del mundo que generan la misma entrada de percepciones pero que son totalmente distintos y que necesitan acciones distintas, de acuerdo a las reglas preestablacidas. Alejandro Permingeat 16

Agentes basados en metas. Utiliza el concepto de meta: información que detalla las situaciones deseables. Proceso: El programa agente se plantea los posibles resultados que producirían las distintas acciones que emprenda y eligirá aquellas acciones que le permitan alcanzar la meta. De esto se ocupan los subcampos de búsqueda y planificación. Alejandro Permingeat 17

Agentes basados en utilidad. Utiliza el concepto de utilidad: es una función que correlaciona un estado y un número real mediante el cual se caracteriza el correspondiente grado de satisfacción. Proceso: El programa agente se plantea los posibles resultados que producirían las distintas acciones que emprenda y que le permitan alcanzar la meta; y elige aquel (camino) que le sea de mayor utilidad. Alejandro Permingeat 18

Ambientes. Los ambientes se pueden clasificar en: Accesibles y no accesibles, Deterministas y no deterministas, Episódicos y no episódicos, Estáticos y dinámicos, Discretos y continuos Alejandro Permingeat 19

Ambientes. Accesibles y no accesibles: Si el aparato sensorial de un agente le premite tener acceso al estado total de un ambiente, se dice que éste es accesible a tal ambiente. Deterministas y no deterministas: Si el estado siguiente de un ambiente se determina completamente mediante el estado actual y las acciones escogidas por los agentes, se dice que este es determinista. Alejandro Permingeat 20

Ambientes. Episódicos y no episódicos: En un ambiente episódico, la experiencia del agente se divide en “episodios”. Cada episodio contsta de un agente que percibe y actúa. La calidad de su actución dependerá del episodio mismo. Estáticos y dinámicos: Si existe la posibilidad de que el ambiente sufra modificaciones mientras el agente se encuentra deliberando, se dice que tal ambiente es dinámico, de lo contrario se dice que es estático. Alejandro Permingeat 21

Ambientes. Discretos y continuos: Si existe una cantidad limitada de percepciones y acciones distintas y claramente discernibles, se dice que el ambiente es discreto. El caso mas dificil se caracteriza por ser inaccesible, no episódico dinámico y continuo. Alejandro Permingeat 22

Programa de Ambientes. Un simulador toma como entrada uno o más agentes y dispone de lo necesario para proporcionar las percepciones correctas una y otra vez a cada agente y así recibir como respuesta una acción. El simulador actualiza el ambiente tomando como base las acciones, y posiblemente otros procesos dinámicos del ambiente que no se concideran como ambientes. Alejandro Permingeat 23

Programa de Ambientes. Los agentes se diseñan para que funcionen dentro de una clase ambiental (un conjunto de ambientes diversos). Para poder medir el desempeño de un agente es encesario contar con un simulador que seleccione ambientes particulares en los que se pueda probar al agente. Alejandro Permingeat 24