Tema: Agentes en la Inteligencia Artificial.

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1 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 3 1 Facultad: Ingeniería Escuela: Computación Asignatura: Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial Tema: Agentes en la Inteligencia Artificial. Objetivos Específicos Identificar la importancia de los agentes en la Inteligencia Artificial, como estos interactúan con las redes neuronales. Comprender que los agentes son sensores que se usan para verificar objetos o sentir proximidad a objetos. Implementar agentes simples utilizando Windows Forms de Microsoft Visual C#. Materiales y Equipo Guía Número 3. Computadora con programa Microsoft Visual C#. Introducción Teórica Se puede considerar a la Inteligencia Artificial (IA) como una disciplina orientada a la construcción de agentes inteligentes donde se integran las diferentes áreas que está comprende. Desde hace relativamente poco tiempo esta idea está siendo ya adoptada por investigadores en la materia; el propio Stuart Russell ha remodelado su conocido libro Inteligencia Artificial, un enfoque moderno [Russell 1996] para dar un enfoque de la Inteligencia Artificial orientado totalmente al desarrollo de agentes. De momento, se puede asegurar que, hoy en día, existe una idea generalizada dentro de la IA que nos encontramos ante el nacimiento de una nueva tecnología, la de agentes inteligentes, que permite abordar de una manera más apropiada la construcción de sistemas inteligentes más complejos aplicados a muy diversos campos. Los orígenes de la tecnología de agentes comienzan con la Inteligencia Artificial Distribuida: la resolución de problemas (computación inteligente) de forma distribuida.

2 2 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 3 El concepto de agente como entidad computacional aislada evoluciona desde la IAD debido al influjo de la Ingeniería del Software. El desarrollo práctico de los agentes se ha visto potenciado por el enorme crecimiento de internet: Teoría de interfaces de usuario. Interacción hombre-máquina Acceso inteligente a las fuentes de información en Web. Necesidad de programas en los que el usuario sea capaz de delegar el trabajo y la toma de decisiones (e-commerce). Definición de Agente. Un agente es un sistema situado en algún entorno, dentro del cual percibe y actúa de forma autónoma y flexible alcanzando el conjunto de objetivos para el que fue diseñado. Es una entidad capaz de percibir el entorno y de actuar sobre él. Es un sistema que está situado y que forma parte de un determinado entorno, que percibe este entorno y que actúa en él continuamente y con su propia planificación, persiguiendo el objetivo de cambiar su propia percepción. Todo agente tiene una función u objetivo. Por ejemplo, un agente humano de bolsa tiene el objetivo de comprar y vender acciones respondiendo a los estímulos iniciados por su cliente y captados por sus sentidos. Una aspiradora tiene la función de aspirar cuando capta que ha sido encendida y no aspirar cuando es apagada. Un agente inteligente o racional trata de maximizar el valor de una medida de rendimiento, dada la secuencia de percepciones que ha observado hasta el momento. Repitamos lo dicho ejemplificándolo.

3 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 3 3 Un agente inteligente tiene un objetivo abstracto (ejemplo: "ofrecer a un usuario información interesante"), tiene una forma de evaluar si esa información es interesante (ejemplo: "el usuario lee la información sugerida"), tiene unos actuadores (ejemplo: "una caja html donde presenta enlaces interesantes") y tiene unos sensores (ejemplo: "un conjunto de sitios web para recoger información y filtrar la que sea interesante y el conjunto de clics que puede hacer o no el usuario de todos esos sitios web"). La pregunta ahora es cómo mejorar ese rendimiento? Para Peter Norvig la programación estructurada tiene asociadas las aplicaciones basadas en entrada/salida, la programación orientada a objetos las aplicaciones basadas en eventos y la programación adaptativa las aplicaciones basadas en agentes inteligentes. Es decir, la respuesta a nuestra pregunta es usamos aprendizaje automático para mejorar el rendimiento. No obstante, el deseo de desarrollar software adaptativo no es la única razón para utilizar una metodología de programación orientada a agentes. Los agentes tienen su campo de cultivo en la Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) que, como su nombre indica, es la rama de la Inteligencia Artificial que trata de resolver de manera distribuida sus problemas, aprovechando así las ventajas propias de la programación distribuida: robustez, paralelismo y escalabilidad. Desde un punto de vista de ingeniería de software este paradigma también supone una evolución a las necesidades de reutilización y encapsulamiento del código. Partiendo de la programación orientada a objetos, el mundo está compuesto por elementos llamados objetos que tienen atributos a los que es posible aplicarles métodos y estos pueden abstraerse a clases y estas clases pueden abstraerse en otras clases de las que heredan métodos y/o atributos o de las que se componen. Sin embargo, este modelo del mundo es incompleto, pues en el mundo también existen agentes con capacidades de aprendizaje y autonomía. También podemos usar agentes inteligentes para entender mejor el conocimiento o para poder hacer simulación. Propiedades Básicas. Autonomía: un agente es completamente autónomo si es capaz de actuar basándose en su experiencia. El agente es capaz de adaptarse aunque el entorno cambie severamente. Por otra parte, una definición menos estricta de autonomía sería cuando el agente percibe el entorno. Sociabilidad: este atributo permite a un agente comunicar con otros agentes o incluso con otras entidades.

4 4 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 3 Reactividad: un agente actúa como resultado de cambios en su entorno. En este caso, un agente percibe el entorno y esos cambios dirigen el comportamiento del agente. Iniciativa: Los agentes inteligentes deben exhibir un comportamiento orientado por sus metas, tomando la iniciativa para satisfacer sus objetivos de diseño (proactiveness). Movilidad: capacidad de un agente de trasladarse a través de una red telemática. Veracidad: asunción de que un agente no comunica información falsa a propósito. Benevolencia: asunción de que un agente está dispuesto a ayudar a otros agentes si esto no entra en conflicto con sus propios objetivos. Racionalidad: el agente siempre realiza lo correcto a partir de los datos que percibe del entorno. Pro-actividad: un agente es pro-activo cuando es capaz de controlar sus propios objetivos a pesar de cambios en el entorno. Adaptatividad: está relacionado con el aprendizaje que un agente es capaz de realizar y si puede cambiar su comportamiento basándose en ese aprendizaje. Arquitectura de un agente. Define los mecanismos que permiten interconectar los componentes tanto software como hardware, que hacen que un agente se comporte como tal. Especifican como se descomponen los agentes en un conjunto de módulos que interactúan entre sí para lograr la funcionalidad requerida. Tipos de arquitecturas. Deliberativa. Representación simbólica del conocimiento. Basadas en la teoría clásica de planificación. Parte de un estado inicial de partida, existen un conjunto de planes y un estado objetivo a satisfacer.

5 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 3 5 Sistema de planificación determina que pasos se deben de llevar a cabo para conseguir sus objetivos. Como una descripción simbólica adecuada del problema. Integrarla en el agente. Problema: INTERACCION CON EL ENTORNO. Reactiva. No tener como elemento central de razonamiento un modelo simbólico. No utilizar razonamiento simbólico complejo. Ejemplo: arquitectura de subsunción de Roodney Brooks. Las arquitecturas de subsunción manejan jerarquías de tareas que definen un comportamiento. Híbridas. Estructuración por capas: Vertical, sólo una capa tiene acceso a los sensores y actuadores. Horizontal, todas las capas tienen acceso a los sensores y a los actuadores. Las capas se organizan jerárquicamente con información sobre el entorno a diferentes niveles de abstracción. Tres niveles o capas: Reactivo (bajo nivel), decisiones en base a los estímulos recibidos del entorno en tiempo real. Conocimiento (nivel intermedio), se centra en el conocimiento que el agente posee del medio (representación simbólica). Social (alto nivel), maneja aspectos sociales del entorno, incluyendo tanto información de otros agentes, como deseos, intenciones, etc. Un agente puede verse como un sistema capaz de definirse mediante posturas intencionales: Actitudes que proporcionan información (actitudes de información). Creencias. Conocimiento. Pro-actitudes. Deseo.

6 6 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 3 Intención. Obligación. Compromiso. Elección. Las actitudes de información están relacionadas con el conocimiento que un agente tiene sobre su entorno. Las pro-actitudes son aquellas que guían de algún modo las acciones del agente. Tipos de Agentes. Los cuatro tipos básicos de agentes adoptan los principios que subyacen en casi todos los sistemas inteligentes, estos son: Agentes reactivos simples. Agentes reactivos basados en modelos. Agentes basados en objetivos y metas. Agentes basados en utilidad. En la mayoría de las ocasiones, los agentes no son desarrollados de forma independiente sino como entidades que constituyen un sistema. A este sistema se le denomina multi-agente. En este caso los agentes no pueden interactuar entre ellos. Las interacciones más habituales como son informar o consultar a otros agentes permiten a los agentes hablar entre ellos, tener en cuenta lo que realiza cada uno de ellos y razonar acerca del papel jugado por los diferentes agentes que constituyen el sistema. La comunicación entre agentes se realiza por medio de un lenguaje de comunicación de agentes (ACL Agent Communication Language). Agentes y Sistemas Multiagente. Un sistema basado en agentes, es aquel que utiliza el concepto de agente como mecanismo de abstracción. Un sistema multiagente es aquel que se diseña e implementa pensando en que estará compuesto por varios agentes que interactuarán entre sí. Por qué? Necesidad de construir aplicaciones complejas compuestas de multitud de subsistemas que interaccionan entre sí.

7 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 3 7 La utilización de agentes y técnicas multiagente permite la gestión inteligente de un sistema complejo, coordinando los distintos subsistemas que lo componen e integrando objetivos particulares de cada subsistema en un objetivo común. Para qué? Problemas físicamente distribuidos. Cuando la complejidad de la solución requiere de experiencia muy heterogénea. Cuando el problema a resolver está definido sobre una red de computadoras. La complejidad del problema es tal que se requiere plantear la solución desde distintos puntos de vista. El sistema debe adaptarse a cambios en la estructura o en el entorno. La propia metodología de construcción de aplicaciones está evolucionando hacia la consideración de unidades autómatas. Características de los Sistemas Multiagentes. Existe una colección de agentes, definido cada uno de ellos por sus propias habilidades: Adquisición de datos. Comunicación. Planificación. Actuación. El conjunto de todos los agentes tiene asignada una misión. La misión puede descomponerse en diferentes tareas independientes, de forma que se puedan ejecutar en paralelo. El conjunto de agentes debe ser capaz de asignarse las tareas apropiadas a cada uno en función de la adecuación del agente a esa tarea y la realización de la misión en común. Cada agente tiene un conocimiento limitado. Esta limitación puede ser tanto: Del conocimiento del entorno. De la misma del grupo. De las intenciones de los demás agentes a la hora de realizar sus propias tareas. Cada agente tiene una mayor facilidad para hacer determinadas tareas, en función de:

8 8 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 3 Lo que conoce. La capacidad de proceso. La habilidad requerida. Procedimiento Ejemplo 1. En esta sesión de laboratorio simularemos el funcionamiento de un agente reactivo simple: el agente aspiradora en Microsoft Visual C#. Recordemos que este es el tipo de agente más sencillo. Las acciones del agente se establecen en función a una tabla de percepción acción Seleccionan las acciones sobre la base de las percepciones actuales, ignorando el resto de las percepciones históricas. Para nuestro ejemplo, el agente aspiradora, es un agente reactivo simple porque toma sus decisiones sólo con base en la localización actual y si ésta está sucia. La función de este agente aparece en la siguiente tabla:

9 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 3 9 Hay que tener en cuenta que el programa requerido para este agente aspiradora es muy pequeño comparado con su tabla correspondiente. La reducción más clara se obtiene al ignorar la historia de la percepción. Otra reducción se basa en el hecho de que cuando la cuadrícula actual está sucia, la acción no depende de la localización. Para ello, podemos utilizar una regla de condición-acción. Regla de condición-acción: se lleva a cabo algún tipo de procesamiento sobre las señales visuales para establecer la condición. Imagínese que es el conductor de un taxi automático. Si el coche que circula delante frena (condición), y las luces de freno se encienden, entonces lo advertiría y comenzaría a frenar (acción). Para nuestro agente aspiradora, tenemos el siguiente algoritmo: Los agentes reactivos simples tienen la gran propiedad de ser simples, pero poseen una inteligencia muy limitada. A continuación procederemos a diseñar el simulador del agente Aspiradora. 1. Crear un proyecto de tipo Windows Forms Application, se sugiere darle el nombre de Agente Simple. 2. Diseñar el formulario de tal manera que luzca similar al mostrado en la figura:

10 10 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No Al dar clic al botón con la leyenda Crear Ambiente la aplicación debe cargar el ambiente, el cual será una cuadrícula de 8x8 y se agregará la basura de forma aleatoria. El código para realizar esto se muestra a continuación.

11 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No Al dar clic al botón con la leyenda Crear Ambiente, la aplicación muestra lo que observamos en la figura siguiente:

12 12 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 3 Las cuadrículas de color verde indican la basura en el ambiente, el agente se ha representado con la letra A y se colocará siempre en la cuadricula (1,1). La funcionalidad para los botones titulados Mover Agente y Completo la realizará el estudiante como ejercicio. El código propuesto es un ejemplo de cómo podría resolverse. Pero también puede elaborarse con un arreglo de botones, de textbox, u otra forma creativa que defina cada estudiante. Análisis de resultados Tomando como referencia el código de ejemplo proporcionado, se les pide implementar un Simulador para el agente simple Aspiradora con la siguiente funcionalidad: a) Agregar ambiente (considerando la cuadrícula de 8x8 y la colocación de basura de forma aleatoria. A continuación se observan unas imágenes que muestran la funcionalidad solicitada:

13 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No b) Mover el agente, considerando como posición inicial la cuadrícula (1,1). Al dar clic al botón Mover agente, el agente aspiradora se moverá hacia la izquierda hasta recorrer toda la fila 1. Al llegar al final de la fila 1 podrá moverse al final de la fila 2. Es decir que podrá tener movimientos a la izquierda, derecha y abajo. A continuación se observan unas imágenes que muestran la funcionalidad solicitada: En las imágenes anteriores observamos el proceso de recorrido de la cuadrícula que realiza el agente aspiradora, considerando que si la casilla actual está sucia, la limpia y se mueve hacia la siguiente casilla hacia la izquierda o hacia la derecha, según corresponda. La forma en que se desplaza el agente aspiradora se muestra en la primera imagen de la izquierda, y la secuencia del movimiento lo observamos en el resto de imágenes en el orden de izquierda a derecha y de arriba hacia abajo. c) Con el botón Completo, implementar la simulación del agente aspiradora en forma

14 14 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 3 automática, es decir, que al dar clic a este botón, el agente realice el recorrido de todo el ambiente. Investigación Complementaria Para la siguiente semana: Aplicar las modificaciones necesarias, para agregar mayor funcionalidad al programa simulador del agente aspiradora. Deben implementarse las siguientes opciones: a. El usuario debe indicar la posición inicial del agente en la cuadrícula. b. El usuario debe decidir la forma en que se desplazará el agente en el ambiente: i. De izquierda a derecha y de derecha a izquierda, por filas. ii. De arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba por columnas. c. Con el botón Completo, implementar la simulación del agente aspiradora en forma automática, es decir, que al dar clic a este botón, el agente realice el recorrido de todo el ambiente, considerando las condiciones seleccionadas por el usuario, de acuerdo a lo indicado en los literales a y b.

15 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No Guía 3: Agentes en la Inteligencia Artificial. Hoja de cotejo: 3 Alumno: Máquina No: Docente: GL: Fecha: EVALUACIÓN % Nota CONOCIMIENTO Del 20 al 30% Conocimiento deficiente de los fundamentos teóricos Conocimiento y explicación incompleta de los fundamentos teóricos Conocimiento completo y explicación clara de los fundamentos teóricos APLICACIÓN DEL CONOCIMIENTO Del 40% al 60% ACTITUD Del 15% al 30% No tiene actitud proactiva. Actitud propositiva y con propuestas no aplicables al contenido de la guía. Tiene actitud proactiva y sus propuestas son concretas. TOTAL 100%

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