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AGENTES INTELIGENTES

Ing. M.Sc. Javier Antonio Ballesteros Ricaurte

Agentes

Un agente es cualquier cosa capaz de

percibir su entorno con la ayuda de

sensores y actuar en ese medio utillizando

actuadores.

Agente Humano

Sensores: Ojos (visión), orejas (oído), piel (tacto), lengua (gusto), nariz (olfato), sistema neuromuscular (propriocepción)

Percepciones:

• Al más bajo nivel – señales eléctricas

• Después del preprocesamiento – objetos en el campo visual (posición, texturas, colores, …), flujos auditivos (tono, volumen, dirección),

• Eféctores: Brazos, dedos, ojos, lengua, ...

• Acciones: alzar el brazo, voltear, caminar, ...

¿Qué es un Agente?

El cerebro sintético es la nueva frontera de la Inteligencia Artificial.

Franklin and Graesser

“Un agente es un sistema situado en y parte de un entorno que siente ese entorno y actúa sobre él, a través del tiempo, persiguiendo sus propios objetivos de forma que afecte lo que siente en el futuro.”

Los Agentes Inteligentes Autónomos.constituyen la frontera en la investigaciónde la Inteligencia Artificial, superandotanto al enfoque simbólico, como alenfoque subsimbólico. Para la vertientesimbólica, que dominó el panoramadurante las décadas del 60 al 80, la mentees una máquina de procesamiento deinformación, en donde no interesan losmecanismos biológicos subyacentes.

Su estrategia recibe el nombre de enfoque

descendente o Top-Down, y sus ejemplos más

significativos son los Sistemas Expertos, los

programas de resolución de problemas

matemáticos o los programas de juegos, como

el ajedrez. Década del 80 gracias al progreso de

las neurociencias, intenta imitar el sustrato

emergente de la inteligencia, no recreando en

detalle los mecanismos biológicos, sino

reproduciendo sólo sus propiedades

observables.

Agentes y entornos

La función agente proyecta una percepción

dada en una acción:

[f: P* A]

El programa del agente se ejecuta sobre la

arquitectura física para producir f

agente = arquitectura + programa

Un Agente Inteligente, al igual que un sistema operativo no se puede llamar un programa. El usuario puede delegar tareas

Realizan las acciones de manera autónoma

Un asistente personal que está colaborando con el usuario en su entorno de trabajo

Incluso pueden aprender del comportamiento del usuario (observando e imitando lo que éste hace, o recibiendo respuestas favorables o desfavorables)

Una de las características que distingue a los Agentes inteligentes de losdemás programas es su autonomía, y al ser autónomos son proactivos,esto quiere decir, que no sólo actúan cuando responden a una acción delusuario, sino que también actúan siguiendo sus propios objetivos; ytambién son persistentes que no se pueden "apagar“.

El mundo de la aspiradora

Percepciones: localización y contenido,

e.g., [A,Sucio]

Acciones: Izquierda, Derecha, Aspirar,

Nada

Agentes racionales

Un agente debería tratar de “hacer lo correcto” con base en lo que puede percibir y las acciones que puede ejecutar. La acción correcta es aquella que hará que el agente sea lo más exitoso posible.

Medida de Rendimiento: Un criterio objetivo para determinar el éxito del comportamiento de un agente.

Ej: medida de rendimiento para la aspiradora podría ser la cantidad de suciedad limpiada en un período de tiempo, cantidad de electricidad consumidad, cantidad de ruido generado, etc.

Racionalidad

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 ese momento

La racionalidad en un momento determinado

depende de 4 factores:

Definición de agente racional:

En cada posible secuencia de percepciones, un agente

racional deberá emprender aquella acción que supuestamente

maximice su medida de rendimiento, basándose en las

evidencias aportadas por la secuencia de percepciones y en el

conocimiento que el agente tiene almacenado.

Agentes racionales

Racionalidad es distinto de omnisciencia (toda-

sabiduría con conocimiento infinito)

Los agentes pueden ejecutar acciones con el fin

de modificar futuras percepciones de manera

que obtenan información útil (recolección de

información, exploración)

Un agente es autonomo si su comportamiento

es determinado por su propia experiencia (con

capacidad de aprender y adaptarse)

Entorno de trabajo: REAS

REAS: Rendimiento, Entorno, Actuadores, Sensores

En el diseño de un agente, el primer paso es especificar el entorno de trabajo de la forma más completa posible.

Considere por ejemplo, la tarea de diseñar un conductor de taxi automatizado:Medida de Rendimiento

Entorno

Actuadores

Sensores

Generaciones de los Agentes

Inteligentes:

Primera generación: Estos agentes ya existen, y básicamente se basan en hacer comparaciones de precios cuando se desea realizar una compra.

Segunda Generación: Estos agentes también se pueden ver hoy en día, a diferencia de la primera generación, estos agentes aparte de comparar el precio también comparan el producto como tal.

Tercera Generación: Este tipo de agentes aun no existe, pero lo que se pretende es que hagan todo el proceso de la compra, para el usuario.

Propiedades de los Agentes Inteligentes

Continuidad Temporal: El agente debe estar ejecutándose constantemente y desarrollando sus funciones, no se detiene así el usuario no este interactuando con el.

Personalidad: Tiene una personalidad creíble, bien definida, que facilita la interacción con usuarios humanos.

Autonomía: Si el agente se encuentra en un entorno cambiante es capaz de adaptarse y tomar decisiones dependiendo de su experiencia.

Sociabilidad: El agente interactúa con otros agentes e incluso con otras entidades.

Racionalidad: el agente siempre realiza .lo correcto. a partir de los datos que percibe del entorno.

Adaptabilidad: Se adapta fácilmente a las indicaciones de los usuarios y a los cambios en el entorno basándose en su experiencia.

Movilidad: capacidad de un agente de trasladarse a través de una red telemática.

Clasificación de los Agentes Inteligentes

Agentes De Reflejo Simple: Son agentes que funcionan según un conjunto de reglas codició-acción. El agente capta el estado actual del entorno en el cual se encuentra por medio de los sensores, luego busca entre las reglas cual coincide con la percepción para luego ejecutar la acción conveniente. Este agente funciona correctamente solo si se toma la decisión adecuada basándose en la percepción de ambiente en un momento dado.

Agentes Informados De Lo Que Pasa: Es un agente capas de ejecutar acciones basándose en percepciones y acciones ejecutadas anteriormente analizando el entorno no solo en el momento actual, también en momentos anteriores.

Agentes Basados En Metas: El agente debe saber las metas que se desean alcanzar, no es suficiente solo con saber el estado actual del entorno en el cual se encuentra. El agente deberá ser capaz de analizar la situación actual del entorno con las posibles acciones que se podrían ejecutar y de esta manera seleccionar la acción que mas le convenga para alcanzar las metas de una manera mas sencilla.

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.

Clasificación

Agentes De Interfaz: Se caracteriza por su capacidad de hacer comprensible las interfaces. También denominados asistentes personales, tiene como objetivo simplificar las tareas rutinarias que realiza un usuario, por ejemplo, detectar que una noticia pueda ser importante para un usuario y comunicárselo.

Agentes Móviles: Esto quiere decir que el agente puede transitar entre varias maquinas para utilizar recursos de los cuales no dispone en su propia maquina o simplemente para evitar una sobre carga de comunicación. En este tipo es principal problema es la seguridad. pretende facilitarle al usuario el acceso a información personal cuando usa dispositivos móviles y una conexión de red inestable, como redes inalámbricas

Agentes De Información: Su objetivo es recolectar información a través de la red , indexarla y ofrecérsela al usuario cuando realiza una consulta. Estos agentes han tenido gran acogida debido ha las grandes cantidades de información que circulan hoy por hoy en la red.

Clasificación

Agentes Consejeros: Este tipo de agente da consejos al usuario referentes a una herramienta, o un sistema de diagnostico o ayuda.

Agentes De Navegación: Estos agentes son utilizados para navegar en la red, su función principal es recordar sitios y direcciones de interés para el usuario.

Agentes De Monitoreo: Estos agentes proporcionan información de manera eficaz y oportuna para el usuario, en el momento que ocurre un evento.

Agentes De Recomendación: Este agente posee una base de datos con información acerca de un tópico de interés para un grupo, al hacer las recomendaciones se basan en analogías con otros usuarios de perfil similar.

Agente de Reflejo Simple

Agente bien informados de todo lo

que pasa:

Agente Basado en Metas

Agente Basado en Utilidad

Ejemplo: identificar 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 que resuelve el problema de los

bloques.º

Agente basado en metas

Agente de reflejo simple

Agente basado en Utilidad

Agente basado en metas

Estructura de los Agentes Inteligentes

La estructura tradicional de los agentes consiste de un Programa de Agente que se ejecuta sobre una Arquitectura, obedeciendo a la siguiente ecuación:

Agente = Programa de Agente + Arquitectura

Antes de diseñar un programa de agente, hay que hacer la descripción PAMA

◦ Percepciones

◦ Acciones

◦ Metas

◦ Ambiente

Agente: Sistema de Diagnóstico Médico

◦ PercepcionesSíntomas, evidencias, y respuestas del paciente

◦ AccionesPreguntas, pruebas, tratamientos

◦ MetasPaciente saludable, reducción al mínimo de costos

◦ AmbientePaciente, hospital

Agente: Robot clasificador de partes

◦ PercepcionesPixeles de intensidad variable

◦ AccionesRecoger partes, y clasificarlas en contenedores

◦ MetasPoner las partes en el contenedor correspondiente

◦ AmbienteBanda transportadora de partes

Agente: Resuelve problema de 8 fichas

◦ PercepcionesAlguno de los estados

◦ AccionesMovimiento de una ficha

◦ MetasEstado Final

◦ AmbientePosición de las fichas.

Ejercicio

Agente: Robot resuelve laberintos

◦ Percepciones

◦ Acciones

◦ Metas

◦ Ambiente

Agente: Sistema para el análisis de imágenes por satélite

◦ Percepciones

◦ Acciones

◦ Metas

◦ Ambiente

Referencias Bibliográficas - Webgrafía

www.sceu.frba.utn.edu.ar/GDAIA/index.htm

Revista, Intelligent Agents, julio de 1994.

Agentes Autónomos Inteligentes.

http://www.redcientifica.com/doc/doc199903310001.html

http://www.ubp.edu.ar/english/organigrama/departamentos/informatica/agentes97/Articulos/Hechos

Ficcion/Agentes%20Inteligentes%20en%20Internet.html.

Los agentes inteligentes y el etiquetado en la web

http://gced.com/tematema/index.cfm?id_tematema=12