El documento describe los conceptos básicos de agentes inteligentes, incluyendo la estructura de agentes y sus programas, el concepto de racionalidad, y las propiedades de los entornos de trabajo de los agentes. Explica que los agentes interactúan con su entorno a través de percepciones y acciones, y que existen diferentes tipos de programas de agentes como agentes reactivos, basados en objetivos y basados en utilidad.
1. INTELIGENCIA
ARTIFICIAL – UNIDAD II
AGENTES INTELIGENTES
• Agentes y su entorno
• Buen comportamiento: el concepto de racionalidad
• La naturaleza del entorno
• Estructura de los agentes
13/03/2014 Ing. Héctor Estigarribia FCT - UNCA 1
2. AGENTES Y SU ENTORNO
13/03/2014 Ing. Héctor Estigarribia FCT - UNCA 2
3. AGENTES Y SU ENTORNO
• Percepción--------------------------------------- Entrada
• Secuencia de Percepciones----------------- Historial
• Decisión------------------------------------------ Secuencia
• Decisión1-------------------------------------- Secuencia1
• Decisión2-------------------------------------- Secuencia2
• Función del Agente------------------- Tabla
• Tabla: -grande---muy grande--------infinita
• Programa del agente----------Función del agente
• Función: descripción matemática abstracta.
• Programa: implementación completa, se ejecuta
sobre la estructura del agente.
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4. AGENTES Y SU ENTORNO: EL MUNDO
DE LAASPIRADORA
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5. AGENTES Y SU ENTORNO: EL MUNDO DE LA
ASPIRADORA – TABLADE ESTADOS SIMPLIFICADA
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6. Buen comportamiento: Concepto de
Racionalidad
• Agente Racional-- hace lo correcto
• Lo correcto-------------Obtener un resultado mejor
• Mejor??---------------- Medida de Rendimiento
• Ejemplo: torneo de fútbol- puntuaciones
• Medidas de éxito--- hechas por el diseñador del agente.
• Ejemplo para la aspiradora: puntos por basura/tiempo.
• PERO… que haría un agente racional para maximizar su
rendimiento????
• Limpiaría, ensuciaría, limpiaría, ensuciaría…. (++ puntos!!)
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7. Buen comportamiento: Concepto de
Racionalidad
• RACIONALIDAD, DEPENDE DE:
• Medida de rendimiento
• Conocimiento del medio
• Acciones
• Secuencia de percepciones
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• AGENTE RACIONAL:
• Para cada posible Secuencia de percepciones:
• Emprende Acciones
• Maximicen su Medida de rendimiento
• Basándose en su Conocimiento del medio
8. Buen comportamiento: Concepto de Racionalidad:
Omnisciencia – Aprendizaje - Autonomía
• Omnisciencia: capacidad de saberlo todo. Es un atributo propio
de Dios (desde el punto de vista religioso)
• Racionalidad ≠ Omnisciencia
• Un agente omnisciente YA sabría el resultado de su acción!!
• Ejemplo: caso del “idiota muere intentando cruzar la calle”;
debatir todo lo que implica cruzar la calle.
• Agente Racional: recopila información, explora: APRENDE.
• El aprendizaje produce AUTONOMÍA
• Ejemplos de Agentes que NO APRENDEN:
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9. La Naturaleza del Entorno
• Entorno de trabajo: REAS
• R = rendimiento
• E = Entorno
• A = actuadores
• S = Sensores.
• Primer paso para diseñar un agente:
• Especificar REAS de la forma más completa posible.
• Ejemplo: REAS de un agente TAXISTA:
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Agente Medidas de
Rendimiento
Entorno Actuadores Sensores
Taxista Seguro,
rápido,
confort, bajo
consumo
Rutas, calles,
peatones,
clientes, otros
vehículos
Dirección,
acelerador,
freno,
señalero,
bocina, etc.
Cámaras,
sonar,
velocímetro,
GPS,
tacómetro,
teclado, etc..
10. La Naturaleza del Entorno: ejemplos deAgentes y sus REAS
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11. La Naturaleza del Entorno: Propiedades de los
entornos de trabajo
• Observable:
• (acceso al estado completo del medio)
• Totalmente
• Parcialmente
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• Determinista o Estocástico:
• (el siguiente estado estado actual + acción del agente)
• Sí: Determinista
• No: Estocástico (incertidumbre)
• Si, excepto para acciones de otros agentes: Estratégico
• Episódico o Secuencial:
• (episodio percepción + única acción del agente)
• Episodios independientes: Episódico
• Episodios “seguidos”: Secuencial
12. La Naturaleza del Entorno: Propiedades de los
entornos de trabajo
• Estático o dinámico:
• (entorno cambia cuando el agente está decidiendo)
• Sí: Dinámico (agente, ¿que quieres hacer? ¿ya te decidiste?
• No: estático (el agente no necesita estar pendiente)
• Entorno no cambia, rendimiento sí: Semidinámico
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• Discreto o contínuo:
• (estado – tiempo – percepciones - acciones)
• Finitos: discreto (ejemplo: ajedrez)
• Infinitos: Contínuo (ejemplo: taxista)
• Individual o MultiAgente:
• (Cantidad de agentes, más de uno:…)
• Competitivos
• Cooperativos
13. La Naturaleza del Entorno: Propiedades de los entornos de trabajo
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14. Estructura de los agentes
• IA: diseñar:
• El programa del agente
• Que implemente la
• Función del Agente
• Arquitectura: computadora + sensores + actuadores
• Agente = Arquitectura + Programa
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15. Estructura de los agentes: Programas de los Agentes
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Percepciones Acciones
Percepcion1
Percepcion2
Percepcion3 Accion1
Percepcion4
Percepcion5
Percepcion6 Accion2
Percepcion7
Percepcion8
Percepcion9 Accion3
16. Estructura de los agentes: Programas de losAgentes –
Tipos básicos de programas:
•Agentes Reactivos Simples
•Agentes Reactivos Basados en
Modelos
•Agentes Basados en Objetivos
•Agentes basados en utilidad
•Todos los tipos se pueden convertir
en…
•Agentes que Aprendan
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17. 13/03/2014 Ing. Héctor Estigarribia FCT - UNCA 17
Estructura de los agentes: Programas de losAgentes –
Tipos básicos de programas: Agente Reactivo Simple
Responden directamente a las percepciones
18. 13/03/2014 Ing. Héctor Estigarribia FCT - UNCA 18
Estructura de los agentes: Programas de losAgentes – Tipos
básicos de programas: Agente Reactivo basado en modelos
Mantienen un estado interno que les permite seguir el rastro de
los aspectos del mundo que no son perceptibles actualmente
19. 13/03/2014 Ing. Héctor Estigarribia FCT - UNCA 19
Estructura de los agentes: Programas de losAgentes –
Tipos básicos de programas: Agente basado en objetivos
Actúan con la intención de alcanzar sus metas
20. 13/03/2014 Ing. Héctor Estigarribia FCT - UNCA 20
Estructura de los agentes: Programas de losAgentes –
Tipos básicos de programas: Agente basado en utilidad
Actúan con la intención de maximizar su “felicidad” deseada
21. 13/03/2014 Ing. Héctor Estigarribia FCT - UNCA 21
Estructura de los agentes: Programas de los Agentes –
Tipos básicos de programas: Agentes que aprenden
Todos los agentes pueden mejorar su eficacia con la ayuda de
mecanismos de aprendizaje
22. Bibliografía
• INTELIGENCIA ARTIFICIAL: UN ENFOQUE MODERNO.
• STUART RUSSELL Y PETER NORVIG.
• PEARSON EDUCATION
• 2da Edición, 2004.
• 1240 páginas
• Capitulo 2, Paginas 37 a 66
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