1.2Agentes InteligentesObjetivo Particular:Explicar qu hace un agente inteligente, cmo se relaciona ste con su medio, cmo se le evala y cmo se podra construir uno.

IntroduccinUn agente es todo aquello que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o acta en tal ambiente por medio de efectores.

IntroduccinAmbiente

Agente?percepcionesaccionesefectoressensores

Cmo debe proceder un agenteUn agente racional es aqul que hace lo correcto.Lo correcto es lo que permite que el agente obtenga el mejor desempeoCmo y cuando evaluar ese desempeo?

Cmo debe proceder un agenteMedicin del desempeoEvala el cmoqu tan exitoso ha sido un agente?Debe ser objetivaLa racionalidad NO ES omnisciencia, clarividencia ni exitosa necesariamente.La racionalidad se puede ver como un xito esperado, tomando como base lo que se ha percibido.

Cmo debe proceder un agenteLa racionalidad depende de:La medida con la que se evala el grado de xito logradoTodo lo que hasta el momento haya percibido el agente (secuencia de percepciones)Conocimiento que posea el agente del medioAcciones que el agente puede emprender

Cmo debe proceder un agenteAgente racional idealEn todos los casos de posibles secuencias de percepciones, un agente racional deber emprender todas aquellas acciones que favorezcan obtener el mximo de su medida de rendimiento, basndose en las evidencias aportadas por al secuencia de percepciones y en todo conocimiento incorporado en tal agenteEs un reloj un agente racional?

Cmo debe proceder un agenteMapeo de secuencias de percepciones para accionesMapeo IdealEl especificar qu tipo de accin deber emprender un agente como respuesta a una determinada secuencia de percepciones constituye el diseo de un agente ideal.Ejemplo: raz cuadrada

Cmo debe proceder un agenteAutonomaSi las acciones del agente se basan en un conocimiento integrado previamente, no es autnomo.Un sistema ser autnomo en la medida en que su conducta est definida por su propia experiencia.

Estructura de los Agentes InteligentesUn propsito de la IA es el diseo de un programa de agente (una funcin que mapee de percepciones a acciones)Este programa se ejecutar en algn dispositivo de cmputo, o arquitectura.?

Estructura de los Agentes InteligentesAntes de disear un programa de agente, hay que hacer la descripcin PAMAPercepcionesAccionesMetasAmbienteAGENTE = ARQUITECTURA + PROGRAMA

Estructura de los Agentes InteligentesAgente: Robot clasificador de partesPercepcionesPixeles de intensidad variableAccionesRecoger partes, y clasificarlas en contenedoresMetasPoner las partes en el contenedor correspondienteAmbienteBanda transportadora de partes

Estructura de los Agentes InteligentesAgente: Controlador de una refineraPercepcionesLecturas de temperatura y presinAccionesAbrir y cerrar vlvulas, ajustar temperaturasMetasLograr pureza, rendimiento y seguridad mximosAmbienteRefinera

Estructura de los Agentes InteligentesAgente: Sistema para diagnsticos mdicosPercepcionesSntomas, evidencias y respuestas del pacienteAccionesHacer preguntas y pruebas. Sugerir tratamientos.MetasPaciente saludable, reducir costos al mnimoAmbientePacientes, hospital.

Estructura de los Agentes InteligentesAgente: Asesor interactivo de inglsPercepcionesPalabras escritas a mquinaAccionesDar ejercicios impresos, sugerencias y correcciones.MetasQue el estudiante obtenga la mxima calificacin en una pruebaAmbienteGrupo de estudiantes

Estructura de los Agentes InteligentesEn algunos ambientes ricos e ilimitados se usan agentes de software (softbots)EjemplosPiloto de un simulador de vueloSeleccin de noticias de inters en lneaBuscador inteligente para el WWW

Estructura de los Agentes InteligentesEsqueleto de un Agente:

Funcin Esqueleto-Agente (percepcin) responde con una accinesttica: memoria, la memoria del mundo del agentememoria Actualizacin-Memoria (memoria, percepcin)accin Escoger-La-Mejor-Accin (memoria)memoria Actualizacin-Memoria (memoria,accin) responde con una accin

NOTA: La medicin del desempeo no forma parte del programa esqueleto.

Estructura de los Agentes InteligentesAgente basado en tablaFuncin Agente-basado-en-tabla (percepcin) responde con una accinesttica: percepciones, una secuencia originalmente vaca.tabla, una tabla, indexada mediante secuencias de perecpciones, originalmente especificada en su totalidadaadir la percepcin al final de todas las percepcionesaccin Consulta (percepciones, tabla) devolver accin

Estructura de los Agentes Inteligentesqu pasara si se disea un agente de la forma ms sencilla (tabla de consulta) para jugar ajedrez?La tabla tendra aproximadamente 35100 entradasElaborar la tabla tomara mucho tiempoEl agente no sera autnomoAn si tuviera un mecanismo de aprendizaje, le tomara mucho tiempo aprender todas las entradas de la tabla.

Estructura de los Agentes InteligentesEjemplo: Aplique la descripcin PAMA para el diseo de un taxi automatizado.

Estructura de los Agentes InteligentesAgente: Taxi automatizadoPercepcionesCmaras, velocmetro, sistema de posicionamiento global, micrfono.AccionesManejo del volante, acelerar, frenar, hablar con pasajero.MetasViaje seguro, rpido, sin infracciones, cmodo, obtencin mxima de ganancias.AmbienteCalles, carreteras, trfico, peatones, clientes.

Tipos de AgenteAgentes de reflejo simple.Agentes bien informados de todo lo que pasa.Agentes basados en metas.Agentes basados en utilidad.

Agentes de reflejo simpleEl usar una tabla de consulta explcita est fuera de toda consideracin.Sin embargo, es posible resumir fragmentos de tabla observando ciertas asociaciones entre entradas/salidas que se producen frecuentemente, y haciendo reglas de condicin-accin, por ejemplo:Si el carro de adelante est frenando, entonces empezar a frenar.

Agentes de reflejo simpleAmbienteAgenteComo es el mundo ahoraAccin que debo tomar Reglas condicin-accinSensoresEfectores

Agentes de reflejo simpleFuncin Agente-reflejo-simple (percepcin) responde con una accinesttica: reglas, un conjunto de reglas de condicin-accin estado Interpretar-Entrada (percepcin). regla Regla-Coincidencia (estado, reglas).accin Regla-Accin[regla] responder con una accin

Agentes bien informados de todo lo que pasaEl agente reflejo simple funciona slo si se toma la decisin adecuada con base en la percepcin de un momento dado.En ocasiones se requiere mantener cierto tipo de estado interno para estar en condiciones de estar optar por una accin.Ejemplo: imgenes de antes y despus pare detectar cambios.

Agentes bien informados de todo lo que pasaAmbienteAgenteComo es el mundo ahoraAccin que debo tomar Reglas condicin-accinSensoresEfectoresEstadoComo evoluciona el mundoLo que mis acciones hacen

Agentes bien informados de todo lo que pasaFuncin Agente-reflejo-con-estado (percepcin) responde con una accinesttica: estado, una descripcin prevaleciente del estado del mundoreglas, un conjunto de reglas de condicin- accin estado Actualizar-Estado (estado, percepcin). regla Regla-Coincidencia (estado, reglas).accin Regla-Accin[regla] estado Actualizar-Estado (estado, accin) responder con una accin

Agentes basados en metasPara decidir qu hacer no basta con tener informacin acerca del estado que prevalece en el ambiente. Adems del estado prevaleciente, se requiere cierto tipo de informacin sobre su meta.La bsqueda y la planificacin son subcampos de la IA que se ocupan de encontrar las secuencias de acciones que permiten alcanzar las metas de un agente.

Agentes basados en metasEste tipo de agente es diferente a los anteriores, debido a que implica tomar en cuenta el futuro.Es ms flexible si cambian las condiciones o cambian las metas (qu pasara si llueve? qu pasara si al taxi automatizado se le pide otro destino?)

Agentes basados en metasAmbienteAgenteComo es el mundo ahoraAccin que debo tomar MetasSensoresEfectoresEstadoComo evoluciona el mundoLo que mis acciones hacenQu efectos tiene tomar la accin A

Agentes basados en utilidadLas metas no bastan por s mismas para generar una conducta de alta calidad.Puede haber muchas secuencias de acciones que permitan alcanzar la meta, pero algunas ofrecen ms utilidad que otras.La utilidad es una funcin que correlaciona un estado y un nmero real mediante el cual se caracteriza el correspondiente grado de satisfaccin.

Agentes basados en utilidadAmbienteAgenteComo es el mundo ahoraAccin que debo tomar SensoresEfectoresEstadoComo evoluciona el mundoLo que mis acciones hacenQue efectos tiene tomar la accin AQue tan feliz estara en un estado determinadoUtilidad

AmbientesLa relacin 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.

AmbientesPropiedades:Completamente observables vs. parcialmente observablesSi el aparato sensorial de un agente le permite tener acceso al estado total de un ambiente, se dice que ste es completamente observable. Si no es as, el ambiente es parcialmente observable.Deterministas vs. estocsticosSi el estado siguiente de un ambiente se determina completamente mediante el estado actual y las acciones escogidas por los agentes, se dice que el ambiente es determinista. Si no es as, el ambiente es estocstico

AmbientesPropiedadesEpisdicos vs. secuencialesEn un ambiente episdico, la experiencia del agente se divide en episodios, donde la calidad de la actuacin depender del episodio mismo. Los episodios subecuentes no dependen de las acciones anteriores.Estticos vs. dinmicosSi existe la posibilidad de que el ambiente sufra modificaciones mientras el agente se encuentra deliberando, se dice que tal ambiente se comporta en forma dinmica, de lo contrario, es esttico. Si lo que cambia es la evaluacin del desempeo del agente, se dice que el ambiente es semidinmico.

AmbientesPropiedadesDiscretos vs. continuosSi existe una cantidad limitada de percepciones y acciones distintas y claramente discernibles, se dice que el ambiente es discreto. De lo contrario, el ambiente es continuo.

AmbientesPropiedadesAgente simple vs. multiagentesEjemplos:Solucin de crucigramas Agente simpleAjedrez MultiagentesLos ambientes multiagente pueden serCompetitivos (ajedrez)Parcialmente cooperativos (manejo de vehculos)

AmbientesEl caso ms difcil para un agente, es interactuar con un ambiente:Parcialmente observableEstocsticoSecuencialDinmicoContinuoMultiagente

EjercicioDetermine cmo son los siguientes ambientes:Ajedrez con relojAjedrez sin relojPquerConducir un taxiSistema de diagnstico mdicoSistema de anlisis de imgenesRobot clasificador de partesControlador de refineraAsesor de ingls interactivo

Ejercicio

AmbienteCO/POD/EE/SE/DD/CAS/MAAjedrez con relojAjedrez sin relojPquerConducir un taxiSist. de diagnstico mdicoSistema. de anlisis de imgs.Robot clasificador de partesControlador de refineraAsesor de ingls interactivo