INTELIGENCIA ARTIFICIAL I

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1 ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA AGROPECUARIA DE MANABÍ MANUEL FÉLIX LÓPEZ CARRERA INFORMÁTICA SEMESTRE SEXTO PERIODO OCT-2014/MAR-2015 INTELIGENCIA ARTIFICIAL I TEMA: ESTRUCTURA DE LOS AGENTES AUTORA: DAYANA H. BAILÓN DELGADO FACILITADORA: ING. HIRAIDA SANTANA CALCETA, NOVIEMBRE 2014

2 CAPÍTULO I. INTRODUCCIÓN Un agente ideal es aquel que siempre emprende la mejor acción, pero existen diferentes tipos de agentes racionales compuestos por estructura y programa, los cuales son: Los agentes reactivos simples responden de inmediato a las percepciones, basándose en las percepciones actuales. Los agentes reactivos basados en modelos mantienen el estado del mundo en memoria. Los agentes basados en objetivos actúan en función del logro de una meta. Los agentes basados en utilidad miden la ventaja que va a tener una acción para cumplir los objetivos. La combinación de estos agentes son los agentes que aprenden, el éxito actual de la inteligencia artificial. Todo esto se va a explicar a continuación.

3 CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO 2.1. ESTRUCTURA DEL AGENTE. Cada agente debe estar compuesto por la parte lógica, conceptual o programación necesaria para determinar el comportamiento del mismo, y además una arquitectura que le permita interactuar con el ambiente o medio en el que se encuentre, por lo tanto cada agente está compuesto por: arquitectura y programa. Arquitectura Programa Agente Fig. 1. Estructura de un agente ARQUITECTURA DEL AGENTE. Además de estudiar el comportamiento de un agente, es necesario determinar bajo que estructura se va a movilizar o desenvolver en el ambiente; cómo se va a comunicar, cómo va a actuar, con cuales elementos del medio va a interactuar, entre otras características. Los diseñadores de agentes inteligentes pretenden que el programa del agente implemente la función del agente que proyecta las percepciones en las acciones. Se asume que este programa se ejecutará en algún tipo de computador con sensores físicos y actuadores, lo cual se conoce como arquitectura.

4 PROGRAMA DEL AGENTE. Es el software que determina el comportamiento del agente. Implementa la función percepción acción. El programa que se elija, tiene que ser el apropiado para la arquitectura del agente. Por ejemplo: Si se desarrolla un programa para que el agente salude de forma agradable a las personas, a través de un mensaje en pantalla, dicho agente deberá tener una pantalla en su arquitectura. Existen cuatro tipos de agentes básicos: Agentes reactivos simples. Agentes reactivos basados en modelos. Agentes basados en objetivos. Agentes basados en utilidad. Y además existe un agente que implementa el aprendizaje en su funcionamiento: Agentes que aprenden El método que Turing propuso fue construir máquinas que aprendan y después enseñarlas. En muchas áreas de IA, éste es ahora el método más adecuado para crear sistemas novedosos.

5 Agente AGENTES REACTIVOS SIMPLES Se denominan reactivos porque calculan las acciones directamente a partir de las percepciones. Siendo el tipo de agente más sencillo, toma decisiones en base a sus percepciones actuales, sin tomar en cuenta la secuencia de percepciones que hayan tenido. Se basan en reglas de condición-acción: Si (condición=true) Entonces (ejecutar acción); Caso contrario Ejecutar otra acción; Fig. 2. Agente reactivo simple AGENTES REACTIVOS BASADOS EN MODELOS. El agente debe mantener algún tipo de estado interno que dependa de la historia percibida y que de ese modo refleje por lo menos alguno de los aspectos no observables del estado actual. Tiene un modelo o patrón en su interior. Estado Sensores Cómo evoluciona el mundo? Que efectos causan mis acciones? Reglas Cómo es el mundo ahora? Qué acción debo tomar? Actuadores Medio Ambiente Fig. 3. Agente reactivo basados en modelos.

6 AGENTES BASADOS EN OBJETIVOS. El conocimiento sobre el estado actual del mundo no es siempre suficiente para decidir qué hacer. Además de la descripción del estado actual, el agente necesita algún tipo de información sobre su meta que describa las situaciones que son deseables. Fig. 4. Agente basados en objetivos AGENTES BASADOS EN UTILIDAD. Las metas por si solas no son realmente suficientes para generar comportamiento de gran calidad en la mayoría de los entornos. Una función de utilidad proyecta un estado (o una secuencia de estados) en un número real, que representa un nivel de felicidad. Fig. 5. Agente basados en utilidad.

7 AGENTES QUE APRENDEN. Un agente que aprende se puede dividir en cuatro componentes conceptuales: Elemento de aprendizaje: A través de las experiencias obtenidas por el elemento de actuación, se retroalimenta con las críticas para poder realizar mejoras en el elemento de actuación. Elemento de actuación: Recibe estímulos o percepciones y determina las acciones a realizar. Crítica: indica al elemento de aprendizaje qué tal lo está haciendo el agente con respecto a un nivel de actuación fijo. Generador de problemas: es responsable de sugerir acciones que lo guiarán hacia experiencias nuevas e informativas. Es como actualmente se están diseñando los agentes porque todos los agentes pueden mejorar su eficacia con la ayuda de mecanismos de aprendizaje. Fig. 6. Agente que aprenden.

8 CAPÍTULO III. CONCLUSIONES La estructura de un agente está compuesta por arquitectura y programa. Ambos elementos deben acoplarse entre sí, para que el agente pueda desenvolverse de forma adecuada en el ambiente. En la actualidad, los agentes que aprenden son los que se pretenden diseñar con la finalidad de que el aprendizaje sea retroalimentado en cada agente para que el avance de la inteligencia artificial se más notorio.

9 BIBLIOGRAFÍA Nillson, N The Quest for Artificial Intelligence. Segunda Edición. Stanford University. Estados Unidos. Rodríguez, W Agentes inteligentes. (En línea). Formato PDF. Consultado, 5 de nov Disponible en Russell, S y Norving, P Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno: introducción a la inteligencia artificial. 2ed. Pearson Education. Madrid, ES. p 1242.