Agentes Inteligentes, son sistemas computacionales

1. Agentes Inteligentes y su Entorno
En el mundo de la informática los agentes son sumamente importantes para poder entender
conceptos como racionalidad y ciertos criterios relacionados con la inteligencia artificial.
Para poder comenzar a hablar de que es un agente inteligente primero debemos de ser
capases de definir el concepto de “agente” como tal, según el libro “Inteligencia artificial Un
enfoque moderno” se dice que:
“Agente es cualquier cosa capaz de percibir su medio ambiente utilizando
sensores, así como también actuar en ese medio usando actuadores.”
Es decir según este concepto no se realiza una distinción entre agentes físicos o virtuales
siendo para ambos lo mismo. Sin embargo si nos orientamos más al área de la informática
podemos obtener distintas definiciones de las cuales nosotros resaltamos la siguiente:
“Un agente es un sistema computacional capaz de actuar de manera
autónoma para satisfacer sus objetivos y metas, mientras se encuentra
situado persistentemente en su medio ambiente.
Wooldridge y Jennings (1995); Russell y Norvig (2003)”
Tomando estas definiciones como base podemos apreciar que existe una muy estrecha
relación entre un agente y su entorno. Siendo así que debemos de entender que un agente
siempre posee una función u objetivo para el cual fue diseñado, y esta función combinada con
la percepción (información que el agente posee de su entorno) lo que dictara cómo se debe
comportar el agente frente a determinadas situaciones.
Podemos desglosar la función u objetivo del agente en dos conceptos fundamentales, los
cuales son:
Función del Agente.- Es una descripción matemática abstracta de cuál es el comportamiento
del agente frente a diferentes percepciones o situaciones, en algunos casos se puede
representar mediante el uso de tablas.
Programación.- La programación indica al agente de cómo realizar su función, es decir la
programación del agente es una implementación completa de la función.
Si bien con estos concepto ya podemos decir cuál es el comportamiento de un agente, pero
aun no somos capases de responder a la pregunta de “¿En qué momento debe actuar el
agente?”, Y para responder a esta interrogante debemos conocer y entender un concepto, que
es la “Percepción”.

2. La percepción es el conjunto de información que el agente recibe de su entorno mediante el
uso de sensores. La percepción es fundamental para el actuar del agente, pues para que un
agente realice una u otra acción, debe contar con un conjunto de percepciones (conjunto de
información) la cual el agente analice y al hacer uso de la misma, determine cuál es la acción
correspondiente, o que es lo que más, se adapta a la situación actual.
Características principales del agente inteligente.
En este punto, ya podemos decir que es un agente y como se encuentra dictado su
comportamiento, pero no somos capaces aún de decir si dicho agentes es bueno o malo, en lo
que hace, haciendo una comparativa aún no se ha considerado el rendimiento del mismo.
Es así que para poder decir, si un agente es bueno o malo, inteligente o estúpido se debe
poder medir su rendimiento y esto se lo logra con la inclusión del concepto de agente racional.
En el cual se puede decir que:
“Agente racional es aquel que hace lo correcto”
Libro “Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno”
Para saber si el agente hizo lo correcto se debe analizar su secuencia de acciones y ver si hizo
lo que se esperaba y cumple con medidas objetivas de rendimiento que posee (Se debe
diseñar medidas de rendimiento con relación a lo que se quiere para él en entorno en lugar de
con relación de cómo el agente debe comportarse, es decir se debe tomar en cuenta mejorar
eficiencia).
En contraste un agente deja de ser racional cuando su actuar deja de ser el esperado, es decir
cuando incumple con las medidas de rendimiento que le han sido impuestas.
Se debe considerar que la racionalidad maximiza el rendimiento (no se considera el resultado)
es decir el agente debe implementar acciones que maximicen la eficiencia por ejemplo de mirar
antes de cruzar una calle para evitar accidente, puesto que de otra manera es muy posible que
suceda algún evento que impida el actuar del agente, como podría ser un choque u otro
evento.
Como podemos ver el comportamiento de un agente es sumamente complejo y se encuentra
dictado por muchos factores. Pero aparte del comportamiento, un agente inteligente también
debe de cumplir con ciertas características que lo diferencien como una entidad inteligente y no
netamente como un programa o conjunto lineal de instrucciones que se ejecutan sin un mero
razonamiento o análisis de una determinada situación (un agente inteligente debe ser
racional). Es así como mediante un análisis podemos decir que las características
fundamentales (pueden existir más dependiendo del autor) de un agente inteligente son las
siguientes:

3. ❖ Inteligencia.- El agente debe ser capaz de reconocer eventos, determinar su
significado y de ahí llevar a cabo acciones.
❖ Interactividad.- El agente puede interactuar con su entorno y otros agentes, con el
propósito de realizar una tarea.
❖ Autonomía.- El agente puede tomar decisiones de manera autómata.
Considerando dichas características podemos apreciar que el agente inteligente no solo debe
recopilar información (mediante sensores) sino que también debe ser capaz de aprender lo
máximo posible con lo que está percibiendo, es decir debe aprender mediante la experiencia.
Además el agente debe tener autonomía sabiendo usar su percepción para mejorar su
comportamiento e ir aprendido con la experiencia, es decir no deben basarse únicamente en el
conocimiento inicial.
Entorno y su naturaleza
Desde el punto de vista de un agente, un entorno es el medio en el cual se desempeña y
cumple su función, además es el medio del cual debe recolectar información para
posteriormente realizar acciones que le permitan cumplir su función. Por su naturaleza existen
dos entornos: virtual y el real.
Pero para que el agente cumpla con una función específica, se debe establecer un entorno de
trabajo el cual viene a representar al conjunto de problemas, donde el agente es quien debe
dar solución. Considerando esto un entorno de trabajo, se encuentra compuesto por cuatro
parámetros que son:
❖ Rendimiento.- Son los mecanismo mediante los cuales se puede medir la eficiencia del
agente en relación a la función que dicho agente debe cumplir.
❖ Entorno.- Son las características del medio en el cual el agente va a desempeñar su
función.
❖ Actuadores.- Son las acciones que el agente puede realizar para cumplir su función
❖ Sensores.- Son los que permiten al agente recolectar información del medio y así
obtener una percepción del entorno.

4. Propiedades del entorno de trabajo.
Totalmente observable o parcialmente observable.- En esta parte se determina si los
sensores del agente captan totalmente la información del medio o solo un parte de ella.
Determinista o estocástico.- Se dice que el entorno es determinista cuando las acciones que
va realizar el agente previamente establecidos no varían. En caso de que el agente conste de
un sistema de aprendizaje automático y varíe la forma en como realiza una acción es
estocástico.
Episódico o secuencial.- En este punto, el agente basa sus decisiones en experiencias en
donde ha realizado sus acciones, es decir en episodios, en cambio sí lo hace en forma
secuencial el agente en ese momento toma la decisión de cómo realizar esa acción lo que
conlleva más tiempo que en el episódico.
Estático o dinámico.- Si un entorno no varía se dice que es estático, sino es dinámico, el
agente trabaja mejor en entornos estáticos que dinámicos.
Discreto o continuo.- Es la manera de cómo se maneja el tiempo, las percepciones, y
acciones del agente, por ejemplo en un juego de ajedrez se maneja un número finitos de
movimientos y valores discretos, no se puede hacer que un peón se mueve 1,5 hacia adelante.
Agente o multiagente.- Se debe definir si el agente actuará solo o existe la interacción con
otros agentes para cumplir con su objetivo.

5. Bibliografía
Russell, S. J., & Norvig, P. (2004). Inteligencia Artificial: un enfoque moderno.
Guerra, A (2011). Agentes y Sistemas Multi-Agentes. [diapositivas ]. Recuperado de:
http://www.uv.mx/aguerra/documents/2011-mas-slides-01.pdf
Piedra, N. (2007). Agentes y su entorno [diapositivas ]. Recuperado de:
http://es.slideshare.net/nopiedra/agentes-inteligentes-key-note-2007