PROYECTOS DE SISTEMAS INTELIGENTES

Presentación del tema: "PROYECTOS DE SISTEMAS INTELIGENTES"— Transcripción de la presentación:

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

2 Tabla de Contenido Agentes Inteligentes. Medida de Rendimiento
Percepciones y Acciones Diseño de Agentes Tipos de Agentes Agente reflejo simple Agente con estado interno Agente basado en metas Agente basado en utilidad El Ambiente Bibliografía

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

4 AGENTES INTELIGENTES

5 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 Agentes y Sistemas de Información
Realidad SI Realidad

7 Ejercicio 1 Diga si los siguientes “sistemas” son agentes: Un reloj.
Un termostato. Un celular. Un sistema de control de acceso a personas. El sistema de aire acondicionado de un automóvil. Una lavadora automática. Un software para entrenar personas. Un software para enseñar a sumar. Un reloj despertador. El sistema que controla si una persona saca un producto sin pagar. Internet. La red telefónica

8 MEDIDA DE RENDIMIENTO

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

12 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 1 >8 2 >10 3 4 (*) puede obviar esta pregunta

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

14 PERCEPCIONES Y ACCIONES

15 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. pi  ai p1  a1  p2  a2 p1  a1  p2  a2  p3  a3

16 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 (mapeo de: percepciones  acciones)
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

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

19 Ejercicio 5 a b c d e f g h i j entrada  a entrada  b a  entrada
a  c b  entrada b  a b  d c  a c  d c  e c  f . a b c d e f g h i j

20 DISEÑO DE AGENTES

21 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 Agente = Arquitectura + Programa
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 Estructura de los Agentes Inteligentes
AGENTE = ARQUITECTURA + PROGRAMA Antes de diseñar un programa de agente, hay que hacer la descripción PAMA Percepciones Acciones Metas Ambiente

24 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 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 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. 5 4 6 1 8 7 3 2 Estado Inicial Estado Final

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

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

29 TIPOS DE AGENTES

30 Tipos de Agentes Agente reflejo simple. Agentes con estado interno.
Las acciones del agente se establecen en función a una tabla de percepción  acción. Agentes con estado interno. Es un agente reflejo, pero que almacena sus percepciones anteriores, tiene memoria. 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.

31 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 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.

33 RS EI BM BU 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.

34 Reglas condición-acción
RS EI BM BU Agente reflejo simple Ambiente Agente Como es el mundo ahora Acción que debo tomar Reglas condición-acción Sensores Efectores

35 RS EI BM BU 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

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

37 2. Agente con estado interno
RS EI BM BU 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.

38 Agente con estado interno
RS EI BM BU Agente con estado interno Sensores Estado Como es el mundo ahora Como evoluciona el mundo Lo que mis acciones hacen Ambiente Reglas condición-acción Acción que debo tomar Agente Efectores

39 Agente con estado interno
RS EI BM BU 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

40 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). Diseñe 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. Diga cuál es el tamaño de la tabla percepciónacción .

41 RS EI BM BU 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.

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

43 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 Ejercicio 10 Formulación Búsqueda Ejecución

45 Ejercicio 11 Diseñar un agente para resolver el problema del rompecabezas móvil o problema de las ocho fichas o puzzle. 2 8 1 6 4 7 3 5 1 2 3 8 4 7 6 5

46 Ejercicio 11

47 4. Agente basado en utilidad
RS EI BM BU 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.

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

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

50 EL AMBIENTE

51 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 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 Ejercicio 13 Ambiente Ajedrez con reloj Ajedrez sin reloj Póquer
Accesi-ble Determi-nístico Episó-dico Estático 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

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

55 PREGUNTAS