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Agentes Inteligentes
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
22/56/56
Tabla de Contenido
1. Agentes Inteligentes.
2. Medida de Rendimiento
3. Percepciones y Acciones
4. Diseño de Agentes
5. Tipos de Agentes
1. Agente reflejo simple
2. Agente con estado interno
3. Agente basado en metas
4. Agente basado en utilidad
6. El Ambiente
7. Bibliografía
33/56/56
Objetivos
• Exponer los conceptos asociados a agentes inteligentes.• Presentar los tipos de agentes.• Identificar los tipos de ambiente.
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AGENTES INTELIGENTES
55/56/56
Agente
• Un agente es todo aquello que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa en tal ambiente por medio de efectores.
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Agentes y Sistemas de Información
agente
SI
Realidad
Realidad
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Ejercicio 1
Diga si los siguientes “sistemas” son agentes:1. Un reloj.
2. Un termostato.
3. Un celular.
4. Un sistema de control de acceso a personas.
5. El sistema de aire acondicionado de un automóvil.
6. Una lavadora automática.
7. Un software para entrenar personas.
8. Un software para enseñar a sumar.
9. Un reloj despertador.
10. El sistema que controla si una persona saca un producto sin pagar.
11. Internet.
12. La red telefónica
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MEDIDA DE RENDIMIENTO
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Medida de rendimiento
• Para cada conjunto de percepciones, el agente toma la acción que maximiza su rendimiento basado en la información de la percepción y su propio conocimiento implícito.
• Medida del desempeño– Evalúa el “cómo”– ¿qué tan exitoso ha sido un agente?– Debe ser objetiva
• La racionalidad NO ES omnisciencia, clarividencia ni exitosa necesariamente.
• La racionalidad se puede ver como un éxito esperado, tomando como base lo que se ha percibido.
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Agente Racional
Depende de:• Medida del grado de éxito.• Secuencia de percepciones.• Conocimiento acerca del medio• Acciones que puede emprender
En todos los casos de posibles percepciones, un agente racional deberá emprender todas aquellas acciones que favorezcan obtener el máximo de su medida de rendimiento, basándose en las evidencias aportadas por la secuencia de percepciones y en todo conocimiento incorporado en tal agente.
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Ejercicio 2
Diga para los siguientes “agentes” qué medidas de desempeño usaría, formule c/u en notación formal:
1. Alumno del curso de IA.
2. Docente del curso de IA.
3. Congresista de la república.
4. Personal que recoge la basura en las noches.
5. Software para jugar ajedrez.
6. Software que resuelve laberintos.
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Ejercicio 3
• El siguiente agente tiene “aprendido” una serie de reglas que se pueden representar mediante un árbol de decisión:
• En determinado momento el agente tiene las siguientes percepciones. Diga cuales son las respuestas del agente.-20, 40, 2, 35, 14, 45, 6, 22, 9
• Diseñe una medida de desempeño sabiendo que las respuestas del agente deberían ser:1, 6, 1, 6, 4, 7, 2, 5, 2
• Modifique el árbol de decisión para que el agente obtenga estas respuestas (*).
>2
>81
2 >10
3 4
(*) puede obviar esta pregunta
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PERCEPCIONES Y ACCIONES
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Mapeo
• Mapeo de secuencias de percepciones para acciones
percepción percepción acción acción
• Mapeo Ideal– El especificar qué tipo de acción deberá emprender un
agente como respuesta a una determinada secuencia de percepciones constituye el diseño de un agente ideal.
pi ai
p1 a1 p2 a2
p1 a1 p2 a2 p3 a3
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Agente Autónomo
• Agente racional ideal: dado una percepción que genere la acción que maximice su desempeño, en función a:(+) la secuencia de percepciones anteriores.
(-) el conocimiento incorporado en el agente.
• Un agente es más autónomo en la medida en que su comportamiento se basa:
(+) en el aprendizaje y
(-) en el conocimiento incorporado.
• Si las acciones del agente se basan en un conocimiento integrado previamente, no es autónomo.
• Un sistema será autónomo en la medida en que su conducta está definida por su propia experiencia.
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Percepciones
• El comportamiento de un agente depende de la secuencia de percepciones en un momento dado.
• Se puede caracterizar un agente elaborando una tabla de percepcionesacciones.
(mapeo de: percepciones percepciones acciones acciones)
Mapeo Ideal.Es aquel mapeo que especifica que tipo de acción deberá emprender un agente como respuesta a una determinada secuencia de percepciones
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Ejercicio 5
a
bc
de
f
gh
i
j
Diseñe un agente para resolver el siguiente problema.
1. ¿Cuál es el problema?2. ¿Cuáles son las entradas de
la tabla?3. ¿Cuántas entradas tiene la
tabla?4. ¿Se puede diseñar un agente
que mediante una tabla percepciónpercepciónacciónacción resuelva este problema?
5. ¿Existe otra forma de resolver el problema?
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Ejercicio 5
1. entrada a2. entrada b3. a entrada4. a b5. a c6. b entrada7. b a8. b d9. c a10. c d11. c e12. c f13. .14. .15. .16. .
a
bc
de
f
gh
i
j
1919/56/56
DISEÑO DE AGENTES
2020/56/56
Estructura de los Agentes Inteligentes
• Un propósito de la IA es el diseño de un programa de agente (una función que mapee de percepciones a acciones)
• Este programa se ejecutará en algún dispositivo de cómputo, o arquitectura.
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Agente
Agente = Arquitectura + Programa
Arquitectura.
Pone al alcance del programa las percepciones obtenidas mediante los sensores, lo ejecuta y alimenta el efector con acciones elegidas por el programa conforme se van generando.
Programa.
Es un algoritmo que recibe las percepciones del agente y genera una secuencia de acciones.
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Estructura de los Agentes Inteligentes
• Antes de diseñar un programa de agente, hay que hacer la descripción PAMA– Percepciones– Acciones– Metas– Ambiente
AGENTE = ARQUITECTURA + PROGRAMA
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Estructura de los Agentes Inteligentes
• Agente: Sistema de Diagnóstico Médico– Percepciones
• Síntomas, evidencias, y respuestas del paciente
– Acciones• Preguntas, pruebas,
tratamientos– Metas
• Paciente saludable, reducción al mínimo de costos
– Ambiente• Paciente, hospital
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Estructura de los Agentes Inteligentes
• Agente: Robot clasificador de partes– Percepciones
• Pixeles de intensidad variable– Acciones
• Recoger partes, y clasificarlas en contenedores
– Metas• Poner las partes en el
contenedor correspondiente– Ambiente
• Banda transportadora de partes
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Estructura de los Agentes Inteligentes
• Agente: Resuelve problema 8 fichas– Percepciones
• Alguno de los estados– Acciones
• Movimiento de una ficha– Metas
• Estado Final– Ambiente
• Posición de las fichas.
5 4
6 1 8
7 3 2
1 2 3
8 4
7 6 5
Estado Inicial Estado Final
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Ejercicio 6
• Agente: Robot resuelve laberintos– Percepciones
– Acciones
– Metas
– Ambiente
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Ejercicio 6
• Agente: Sistema para el análisis de imágenes por satélite– Percepciones
– Acciones
– Metas
– Ambiente
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TIPOS DE AGENTES
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Tipos de Agentes
1. Agente reflejo simple.– Las acciones del agente se establecen en función a una tabla de
percepción acción.
2. Agentes con estado interno.– Es un agente reflejo, pero que almacena sus percepciones
anteriores, tiene memoria.
3. Agentes basados en metas– Agente que combina propiedades de los dos anteriores, pero que
tiene una meta a la cual llegar. Necesita buscar el mejor camino y planificar la secuencia de acciones.
4. 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.
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Ejercicio 7
Indique el tipo de agente para cada caso:• Agente resuelve laberintos.
Agente basado en metas• Agente que entrega la Raíz Cuadrada de un número.
Agente reflejo• Agente que conduce un automóvil.
Agente basado en utilidad• Agente que evalúa y diagnostica la enfermedad de un
paciente Agente con estado interno• Agente que resuelve el problema de los bloques.
Agente basado en metas
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1. Agente reflejo simple
• El usar una tabla de consulta explícita está fuera de toda consideración.
• Sin embargo, es posible resumir fragmentos de tabla observando ciertas asociaciones entre entradas/salidas que se producen frecuentemente, y haciendo reglas de condición-acción, por ejemplo:– Si el carro de adelante está frenando, entonces
empezar a frenar.
RS EI BM BU
3232/56/56
Agente reflejo simple
Am
bienteAgente
Como es el mundo ahora
Acción que debo
tomar Reglas condición-acción
Sensores
Efectores
RS EI BM BU
3333/56/56
Agente reflejo simple
Función Agente-reflejo-simple (percepción) responde con una acción
estática: reglas, un conjunto de reglas de condición-acción
estado Interpretar-Entrada (percepción).
regla Regla-Coincidencia (estado, reglas).
acción Regla-Acción[regla]
responder con una acción
RS EI BM BU
3434/56/56
Ejercicio 8
• Construya un agente para identificar las soluciones de la siguiente ecuación, asuma que los ai son enteros.
• Diga de que tamaño es la tabla percepción percepción acción acción.• ¿Es práctico este agente?• ¿Cuáles son las restricciones?, resuelve todos los casos.
00
ni
i
iixa
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2. Agente con estado interno
• Agentes bien informados de todo lo que pasa.
• El agente reflejo simple funciona sólo si se toma la decisión adecuada con base en la percepción de un momento dado.
• En ocasiones se requiere mantener cierto tipo de estado interno para estar en condiciones de estar optar por una acción.
• Ejemplo: imágenes de antes y después pare detectar cambios.
RS EI BM BU
3636/56/56
Agente con estado interno
Am
biente
Agente
Como es el mundo ahora
Acción que debo
tomar Reglas condición-acción
Sensores
Efectores
Estado
Como evoluciona el mundo
Lo que mis acciones hacen
RS EI BM BU
3737/56/56
Agente con estado internoFunción Agente-reflejo-con-estado (percepción) responde con una
acciónestática: estado, una descripción prevaleciente del
estado del mundoreglas, un conjunto de reglas de condición- acción
estado Actualizar-Estado (estado, percepción). regla Regla-Coincidencia (estado, reglas).
acción Regla-Acción[regla] estado Actualizar-Estado (estado, acción)
responder con una acción
RS EI BM BU
3838/56/56
Ejercicio 9
• Cierto agente desea resolver el problema del mundo de la aspiradora.
• El mundo está conformado por una cuadrícula de 2x2 (dos con basura).
• Diseñe un agente que usa una tabla de percepciónpercepciónacciónacción para resolver este problema.
• El agente inicia en la parte superior izquierda.• El agente “recuerda” las celdas ya visitas, pero no es capaz
de ver las otras celdas.• Diga que acciones son necesarias para resolver el
problema.• Diga cuál es el tamaño de la tabla percepciónpercepciónacciónacción .
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3. Agente basado en metas• Para decidir qué hacer no basta con tener información
acerca del estado que prevalece en el ambiente.
• Además del estado prevaleciente, se requiere cierto tipo de información sobre su meta.
• La búsqueda y la planificación son sub-campos de la IA que se ocupan de encontrar las secuencias de acciones que permiten alcanzar las metas de un agente.
• Este tipo de agente es diferente a los anteriores, debido a que implica tomar en cuenta el futuro.
• Puede ser más flexible si cambian las condiciones o cambian las metas.
RS EI BM BU
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Agente basado en metas
Am
biente
Agente
Como es el mundo ahora
Acción que debo
tomar Metas
Sensores
Efectores
Estado
Como evoluciona el mundo
Lo que mis acciones hacen
Qué efectos tiene tomar
la acción A
RS EI BM BU
4141/56/56
Ejercicio 10
• Resolver el problema de las k-reinas, para k = 3.• El problema consiste en identificar en qué posiciones
colocar k reinas en un tablero de ajedrez de tal manera que no se “coman” entre ellas
4242/56/56
Ejercicio 10
Búsqueda
Ejecución
Formulación
4343/56/56
Ejercicio 11
• Diseñar un agente para resolver el problema del rompecabezas móvil o problema de las ocho fichas o puzzle.
2 8
1 6 4
7
3
5
1 2 3
8 4
7 6 5
4444/56/56
Ejercicio 11
4545/56/56
4. Agente basado en utilidad
• Las metas no bastan por sí mismas para generar una conducta de alta calidad.
• Puede haber muchas secuencias de acciones que permitan alcanzar la meta, pero algunas ofrecen más utilidad que otras.
• La utilidad es una función que correlaciona un estado y un número real mediante el cual se caracteriza el correspondiente grado de satisfacción.
RS EI BM BU
4646/56/56
Agente basado en utilidad
Am
biente
Agente
Como es el mundo ahora
Acción que debo
tomar
Sensores
Efectores
Estado
Como evoluciona el mundo
Lo que mis acciones hacen
Que efectos tiene tomar
la acción A
Que tan feliz estaría en un estado
determinadoUtilidad
RS EI BM BU
4747/56/56
EL AMBIENTE
4848/56/56
El Ambiente
• La relación 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.
medio ambiente
4949/56/56
Medio Ambiente
• Accesible y no accesible.– Accesible, si los sensores detectan los aspectos que requiere el agente
para elegir una acción.
• Deterministas y no deterministas.– Determinista, si el estado siguiente de un ambiente se puede determinar
completamente con el estado actual y las acciones escogidas por el agente.
• Episódicos y no episódicos.– Episódico, cuando la experiencia del agente se divide en episodios, si es
episódico, es más simple.
• Estáticos y dinámicos.– Estático, si el medio ambiente no cambia mientras el agente se encuentra
deliberando.
• Discreto y continuo.– Discreto, si existe una cantidad limitada de percepciones y acciones
distintas y distinguibles
5050/56/56
Tarea
Ambiente Accesi-ble
Determi-nístico
Episó-dico
Estático Discre-to
Ajedrez con reloj
Ajedrez sin reloj
Póquer
Conducir un taxi
Sist. de diagnóstico médico
Sistema. de análisis de imgs.
Robot clasificador de partes
Controlador de refinería
Asesor de inglés interactivo
