Fecha:
21 de Abril 2015
Tema:
Agentes Inteligentes
INTRODUCCIÓN
El trabajo de un agente inteligente está constituido por
muchos factores, donde su entorno y la naturaleza juegan un factor muy
importante.
Es necesario saber cuál es el entorno que en él se
desempeñara el agente, para que así sus actividades las efectué de la mejor manera.
En el proceso de este contenido iremos conociendo algunos
tipos de entornos el mismo en el que el agente interactúa , sus
conocimientos y cada una de las
gestiones viables que este creará, pero no obstante tomando en cuenta la
naturaleza del entorno en el que se desenvuelve.
MARCO TEÓRICO
AGENTE
Se
considera a un agente cualquier cosa capaz de percibir su medio ambiente (con
ayuda de sensores) y actuar en ese medio utilizando actuadores (es decir
responde por medio de las extremidades).
Ejemplo:
- Un agente humano tiene (ojos, oídos y otros órganos sensoriales además de las manos, piernas boca y otras partes del cuerpo para actuar).
- Un agente robots recibe (sensores electrónicos).
Cada agente es capaz de percibir sus propias acciones, pero sin
embargo no siempre sus efectos.
En la siguiente
imagen se puede observan el funcionamiento de un agente.
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Imagen 1. Interacción
de los Agentes
CARACTERÍSTICAS DE LOS AGENTES
Los Agentes se centran en aspectos fundamentales tales
como:
- Tener una representación arbitraria del ambiente.
- Poder Comunicarse
- Conservar un conjunto de objetivos que gobiernen su comportamiento.
PERCEPCIONES
Los agentes reciben una percepción del medio en cualquier
instante, es decir el comportamiento de un agente se da a través de las
percepciones.
La
función que describe el comportamiento de un agente se puede presentar en forma
de tabla, aunque en la mayoría de los casos esta tabla sería muy grande
(infinita a menos que se limite el tamaño de la secuencia de percepciones que
se quiera considerar).La tabla representa la caracterización interna del
agente.
Es indispensable esclarecer que la función del Agente se
implementa por medio del programa del agente.
Función: Descripción matemática abstracta.
Programa: Es una ejecución completa que se efectúa sobre la
arquitectura del agente.
BUEN COMPORTAMIENTO: EL
CONCEPTO DE RACIONALIDAD
Un agente racional es aquel que
hace lo correcto, es decir hacer lo correcto para un agente es de cierta manera
obtener el mejor resultado posible, pero no obstante siempre debe cuidar de su
integridad, si se encuentra en una situación muy difícil donde su vida corra
peligro y su misión no se ha cumplido este debe pensar de forma racional, en
este caso tomar una decisión que aparentemente es la mejor , sin embargo no cumple en ese momento con su misión establecida
pero salva su vida, en este caso hace lo
correcto.
RACIONALIDAD
La racionalidad en cierto tiempo
depende de ciertos factores, que son los siguientes:
- La medida de rendimiento que define el
criterio de éxito.
- El conocimiento del medio en el que habita
acumulado por el agente.
- Las acciones que el agente puede llevar a
cabo.
- La secuencia de percepciones del agente
hasta este momento.
El
agente debe al momento que piensa racionalmente debe precisar el logro que se obtendrá al momento que se
ejecute una trabajo, es importante tener muy presente el medio donde el agente
se encuentra, hay que estar atento de todas aquellas acciones que el agente
puede realizar y continuando con un análisis de las secuencia de percepciones
que el agente ha obtenido hasta el momento, en base a estos factores
importantes un agente puede pensar de manera racional.
LA NATURALEZA DEL ENTORNO
Se centran principalmente en el entorno de trabajo, que son
los “problemas” y los agentes vienen siendo las “soluciones.”
El entorno en si ofrece muchas
posibilidades de tal manera que este se relaciona con el programa del agente.
ESPECIFICACIÓN DEL ENTORNO DE TRABAJO
A las medidas
de rendimiento junto con el entorno, los
actuadores y sensores del agente a esto lo
denominamos lo que es un entorno de trabajo.
Un entorno de trabajo esta determinada por REAS
(Rendimiento, Entorno, Actuadores, Sensores) ya que lo primordial es especificar el entorno de
trabajo.
Ejemplo de un Taxista.
Lo primero es preguntarse ¿Cuál es el entorno
de trabajo que el taxista automático aspira para conducir?
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Descripciones REAS del entorno de trabajo de un taxista
automático.
La meta es que consiga llegar al destino deseado;
deberá minimizar el consumo de combustible, que busque la ruta más corta para
que llegue lo más rápido posible, es decir que minimice el tiempo de viaje y
costo; también que minimice las
infracciones de tráfico y lo más importante deberá maximizar la seguridad del
pasajero.
PROPIEDADES DE LOS ENTORNOS DE TRABAJO
Las técnicas de los entornos en la IA son muy
amplia, no obstante se puede identificar cierto número de dimensiones en las
que se desenvuelven aquellos entornos.
- Totalmente Observable vs Parcialmente Observable
Es cuando el agente tiene la posibilidad de tener
una visión completa de los aspectos
principales donde está trabajando. Y es Parcialmente observable cuando
se cuenta con baja existencias de
sensores es decir no se puede observar en toda su totalidad.
- Determinista vs. Estocástico
Es decir
realiza una acción en base del siguiente estado, esto se refiere al estado
actual más la acción que está realizando el agente, entonces definimos que el
entorno es determinista, y en caso de estocástico este no puede suponer lo que puede ocurrir en el trascurso de la
actividad.
- Episódico vs. Secuencial
La acción que va a realizar un agente no tiene
ninguna relación con la que ha realizado posteriormente, es decir esta no
depende de la otra. En cambio los entornos secuenciales que en si son
secuencias de pasos, se tiene que tener cuidado ya que esta si están
estrechamente relacionadas, porque la decisión que se tome en un momento
determinado puede afectar a decisiones futuras.
- Estático vs. Dinámico
Cuando
las acciones que realiza el agente no cambian, entonces el medio es estático
por ejemplo los crucigramas son estáticos. En cambio dinámico es lo contrario
es cuando las acciones pueden ser diferentes.
Si
el medio sigue igual con el paso del tiempo, pero sin embargo el rendimiento
del agente cambia, entonces se considera el entorno como semidinámico.
- Discreto vs. Continuo
La forma en que se distingue entre discreto y
continuo puede aplicarse al estado del medio, a la manera en la que se parece
el tiempo, a las percepciones y trabajos del agente.
Un entorno con estados discretos posee un número
finito de objetos, mientras que el continuo puede ser infinito.
- Agente Individual vs. Multiagente
Un agente individual es aquel que
realiza una acción sin ayuda de nadie es decir trabaja solo.
Multiagente, este tiene la
colaboración de varios agentes para realizar una acción.
CONCLUSIONES
Se concluye que un Agente es
esencial en la Inteligencia Artificial, ya que por medio de él se puede
efectuar un sistema y de esta forma observar cómo actúa de acuerdo a las
percepciones tomadas del medio.
El aprendizaje en un agente
racional es una de las funciones mentales más importante, ya que con la experiencia adquirida a través del tiempo puede tomar decisiones
correctas al momento de volver hacer
lo mismo.
Los agentes racionales no deben carecer de autonomía,
porque deben ser capaces de formar decisiones sin alguna intervención de sus diseñadores.
BIBLIOGRAFÍA
Gonzáles, J.2011.Agentes
Inteligente.Inteligencia Artificial.Consultado (En línea).EC. Consultado, 25 de
Abril .2015.Formato PDF.Disponible en http://colombiainternacional.unidades.edu.com
McBurney, P.2008. AgentLink III: A coordination Networks for Agent-Based
Computing. (En línea). EC. Consultado, 25 de Abril. 2015. Disponible
en http://dbs.cordis.lu/fepcgi
Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia
Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España
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