Arquitectura de Agentes

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Inteligencia Artificial Gerardo M. Sarria M. Universidad del Valle Agosto 30 de 2006


AGENTES INTELIGENTES


Contenido Agentes y Ambientes Racionalidad Entorno de Trabajo Tipos de Agentes Agentes Reflexivos B´asicos Agentes Reflexivos con Estado Agentes basados en Objetivos Agentes basados en Utilidad Agentes que Aprenden Resumen


Agentes y Ambientes sensores percepciones

? ambiente

agente acciones

actuadores

Agentes incluyen humanos, robots, softbots, termostatos, etc. La funci´on del agente asocia secuencias de percepciones a acciones: f : P∗ → A El programa del agente se ejecuta en una arquitectura f´ısica para producir f


Racionalidad

¿Qu´e hace que un agente sea bueno o malo, inteligente o est´ upido? Medidas de rendimiento fijas evaluan la secuencia de acciones del ambiente Un agente racional escoge qu´e acci´ on maximiza el valor esperado de la medida de rendimiento dada la secuencia de percepciones hasta la fecha


Racionalidad

Racional 6= omnisciencia - Las percepciones pueden no aportar toda la informaci´on relevante Racional 6= clarividente - Las acciones realizadas pueden no ser las esperadas Por lo tanto, racional 6= exitoso Racional ⇒ exploraci´on, aprendizaje, autonom´ıa


Entorno de Trabajo

Para dise˜ nar un agente racional, se debe especificar el entorno de trabajo Considerando, por ejemplo, el dise˜ no de un sistema de diagn´ostico m´edico: ¿Medidas de Rendimiento? pacientes sanos, reducir los costos, demandas, . . . ¿Entorno? hospital, cl´ınica, doctores, enfermeras, pacientes, . . . ¿Actuadores? preguntas, pruebas, diagn´ osticos, tratamientos, casos, . . . ¿Sensores? c´amara, teclado, repuestas del paciente, temperatura, presi´on, . . .


Tipos de Entorno

Crucigrama ¿Observable? ¿Determin´ıstico? ¿Epis´ odico? ¿Est´ atico? ¿Discreto? ¿Agente Simple?

S´ı S´ı No S´ı S´ı S´ı

Analizador de im´ agenes S´ı S´ı S´ı Semi No S´ı

Tutor de ingl´es Parcial No No No S´ı No

Taxi autom´ atico Parcial No No No No No

El tipo de entorno determina en gran medida el dise˜ no del agente El mundo real es (por supuesto) parcialmente observable, estoc´astico, secuencial, din´amico, continuo y multi-agente


Tipos de Agentes

Cuatro tipos b´asicos en orden de generalidad: I

Agentes reflexivos simples

I

Agentes reflexivos con estado

I

Agentes basados en objetivos

I

Agentes basados en utilidad

Todos ellos pueden ser transformados en agentes que aprenden


Agentes Reflexivos B´asicos

Agente

Sensores Cómo es el mundo ahora

Ambiente

Reglas de condición-acción

Qué acción debo realizar ahora

Actuadores


Agentes Reflexivos con Estado

Sensores Estado Cómo evoluciona el mundo

Cómo es el mundo ahora

Ambiente

Qué hacen mis acciones

Reglas de condición-acción

Agente

Qué acción debo realizar ahora

Actuadores


Agentes basados en Objetivos

Sensores Estado Cómo es el mundo ahora

Qué hacen mis acciones

Qué pasaría si realizo la acción A

Objetivos

Qué acción debo realizar ahora

Agente

Actuadores

Ambiente

Cómo evoluciona el mundo


Agentes basados en Utilidad

Sensores Estado Cómo es el mundo ahora

Qué hacen mis acciones

Qué pasaría si realizo la acción A

Utilidad

Qué tan contento estaré en este estado

Qué acción debo realizar ahora

Agente

Actuadores

Ambiente

Cómo evoluciona el mundo


Agentes que Aprenden

Rendimiento normal

Cr铆tica

Sensores

retroalimentaci贸n

Elemento de actuaci贸n

de aprendizaje

conocimiento objetivos de aprendizaje

Generador de problemas

Agente

Actuadores

Ambiente

cambios Elemento


Resumen

Los agentes interact´ uan con ambientes mediante actuadores y sensores La funci´on del agente describe qu´e hace el agente en toda circunstancia La medida de rendimiento eval´ ua la secuencia de percepciones Un agente perfectamente racional maximiza el rendimiento esperado


Resumen

Los programas del agente implementan (algunas) funciones del agente Las especificaciones PEAS definen los entornos de trabajo Los ambientes est´an categorizados en muchas dimensiones: ¿observables? ¿deterministicos? ¿epis´ odicos? ¿est´aticos? ¿discretos? ¿agentes-simples? Existen muchas arquitecturas de agentes b´asicos: reflexivos, reflexivos con estado, basados en objetivo, basados en utilidad


Fin de la Presentaci´ on


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