AGENTE INTELIGENTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL MAYO 2016 ING. FLOR NASHIELY PEZA OJEDA
Inteligencia Artificial
Ing. Flor Nashiely Peza Ojeda
Agente • Es cualquier cosa capaz de percibir su medio ambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio empleando actuadores. PERCEPCIONES SENSORES
MEDIO AMBIENTE
AGENTE ACTUADORES
ACCIONES
Inteligencia Artificial
Ing. Flor Nashiely Peza Ojeda
Ejemplos
HUMANOS
COMPUTADORA
SENSORES: -Ojos -Nariz -Boca -Oído -Piel
ACTUADORES: -Voz -Manos y pies -Todo el cuerpo(lenguaje corporal)
SENSORES: -Teclado -Micrófono -Ratón -Cámara -Escáner -Disp. De alma. Extraíbles.
ACTUADORES: -Monitor -Bocinas -Impresora -Quemadores -Dis. De alma. Extraíbles.
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• PERCEPCIÓN: Son las entradas de los sensores en un instante dado. • SECUENCIA DE PERCEPCIONES: Es el historial de todas las percepciones desde un instante dado. • MEDIDA DE RENDIMIENTO: Será una función que mida el éxito de un agente, dada una tarea u objetivo.
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Definición informal. AGENTE RACIONAL • Es aquel que hace “lo correcto” en cada instante de acuerdo a su definición. • “Lo correcto” estará definido por la función de rendimiento. • Ejemplo: Una aspiradora automática con la tarea de mantener dos aulas limpias.
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La racionalidad incluye 4 aspectos: • 1.- Medida de rendimiento • 2.- Conocimiento del medio • 3.- Acciones posibles • 4.- Secuencia de percepciones hasta el instante dado.
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Definiciรณn formal. AGENTE RACIONAL โ ข Un agente racional serรก aquel que en cada posible secuencia de percepciones emprenderรก aquella acciรณn que maximice su medida de rendimiento basรกndose en las evidencias aportadas por su secuencia de percepciones y en el conocimiento que el agente mantiene almacenado.
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AGENTE RACIONAL • Debe recopilar información por medio de la exploración. • Debe ser autónomo, es decir se debe de basar más en las percepciones que el esquema que proporcionó el diseñador.
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ENTORNO DE TRABAJO • Un agente debe de tomar en cuenta cuatro aspectos importantes:
Rendimiento Entorno Actuadores Sensores
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Ejemplo: Taxista automático Rendimiento
Entorno
Actuadores
Sensores
-rápido -seguro -legal -justo -confortable -económico
-calles -otros vehículos -peatones -señalamientos -irregularidades -clientes
-dirección -acelerador -frenos -luces -sistema de cobranza -bocinas -pantalla -control de velocidad
-nivel de combustible -micrófono -cámara -información por GPS y mapas -velocímetro -Teclado -pantalla
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Ejercicios: • Describir el REAS de los siguientes agentes: a) Perro (mascota – robot) b) Médico (sistema computarizado de diagnóstico) c) Médico (humano) d) Alumno (humano) e) Profesor (humano) f) Profesor (programa)
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Propiedades de los entornos. • • • • • •
Total o parcialmente observables Deterministas Episódicos o secuenciales Discretos o continuos Individualistas o multiagentes Competitivos o cooperativos
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Estructura de un agente SOFTWARE
HARDARE
AGENTE
=
ARQUITECTURA
SENSORES
+
ACTUADORES
PROGRAMA
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PROGRAMA • Agente • Agente • Agente • Agente • Agente • Agente
dirigido por tablas reactivo simple reactivo simple basado en modelos basado en objetos basado en utilidad que aprende
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Agente dirigido por tablas • Almacena sus percepciones • Compara las secuencias acumuladas en la tabla de acciones para decidir que hacer. • La tabla presenta explícitamente la función que define al agente.
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Agente reactivo simple • Verifica sólo las percepciones actuales (no hacen historial, es decir, no tienen memoria) • Cuenta con reglas de “condición – acción” al igual que el agente basado en tablas. • Son simples pero de inteligencia limitada. • Necesitan que el ambiente sea observable. • Pueden caer en ciclos.
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Agente reactivo pero basado en modelos • En caso de tener observaciones posibles, debe mantener en estado interno en base a su historia. • Debe actualizar la información y reconocer como evoluciona el mundo independientemente de él y conocer como afectan al medio sus acciones. • Debe tener “un modelo del mundo”.
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Agente basado en utilidad • Es posible implementar una función de utilidad (medida de rendimiento) para decidir si se ha alcanzado o no la meta, y si se ha alcanzado de la mejor manera posible. • Permite manejar inconsistencias al ponderar objetivos.
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Agentes basados en objetivos • Descripción de estado actual. • Necesita información sobre sus metas. • El agente debe planificar. • Puede ser más eficiente que un agente basado en modelos.
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Agentes que aprenden Cr铆tica
Sensores
Elemento de aprendizaje
Elemento de actuaci贸n
Generador de problemas
Actuadores
Medio ambiente
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Agentes que aprenden • Crítica: retroalimentar al elemento de aprendizaje y modifica. • Elemento de aprendizaje: Verificar las acciones condiciones externas para mejorar. • Generador de problemas: Sugiere nuevas acciones explorar. • Elemento de actuación: Se retroalimenta con elemento de aprendizaje para tomar decisiones.
lo
y y el
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Planteamiento y resolución de problemas • Los agentes inteligentes deben maximizar su medida de rendimiento, esto se puede simplificar a que el agente deberá elegir un objetivo. • Los objetivos ayudan a comportamiento de las metas.
organizar
el
Inteligencia Artificial
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Pasos: 1. Formular el objetivo basado en la situaci贸n actual y la medida de rendimiento. 2. Formular el problema, es decir, que acciones y estados se deben considerar. 3. B煤squeda de la secuencia que lleva al objetivo. 4. Devolver la soluci贸n como una secuencia de acciones. 5. Ejecutar la soluci贸n y terminar el proceso.
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Componentes de un problema • Estado inicial • Descripción de las posibles acciones (definición del espacio de estados) • Test de objetivo • Función de costo
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Ejemplo: Saber cuáles y cuántos estados son posibles. 1
2
3
4
5
6
7
8
9,8,7,6,5,4,3,2,1 = 362880 posibles estados. ESTADO INICIAL: Cualquiera de los posibles disposiciones del tablero (362880) POSIBLES ACCIONES: Mover una ficha adyacente al cuadro vacío a la posición del cuadro vacío. TEST DE OBJETIVOS: Asignación deseada del tablero. FUNCIÓN DE COSTO: Número de movimiento.
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Ejemplo: Problema de las 8 reinas. Colocar 8 reinas sobre un tablero de ajedrez de tal forma que no se ataquen. • ESTADO INICIAL: Tablero vacío. • POSIBLES ACCIONES: Colocar una reina y que ésta no ataque a las o a la que ya está(n) colocada(s). • TEST DE OBJETIVS: Saber las reglas y verificar que se cumpla reina por reina. • FUNCIÓN DE COSTO: Tiempo en todos los ensayos realizados y con todo y fallo.
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TAREA. 驴Tiene soluci贸n el problema de las reinas para n=5 y n=6? TABLEROS
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PROBLEMA DE LOS MISIONEROS Y CANÍBALES • Existen 3 misioneros y 3 caníbales, todos están intentando cruzar el río, y todos se encuentran del mismo lado, los misioneros saben que si el número de caníbales que abordan la única lancha es mayor que el número de personas; los caníbales se comerán a los misioneros, también se sabe que el número de personas que soporta la lancha es de 2 personas, y por último, que cuando de un lado del río hay más caníbales que misioneros los caníbales se comen a los misioneros.
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PROBLEMA DEL MONO HAMBRIENTO. • Un mono hambriento se encuentra dentro de un cuarto en el que está colgada una penca de plátanos al centro de la habitación. El mono no puede alcanzar las bananas. En el cuarto hay 2 cajones de fruta y el mono se encuentra justo en la puerta. Describir los estados posibles considerando las siguientes entradas: posición del mono en la puerta justo a las cajas u horizontal y central de la habitación. • Posición vertical del mono: en el suelo o sobre las cajas. • Posición de las cajas: original o en el centro o en la puerta. • Posición de las bananas: colgadas o en las manos del chango.
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Problema de las jarras • Se tiene dos jarras, una que mide 4 litros y otra que mide 3 litros. ¿Cómo puedo hacer para medir 2 litros exactamente, si dispongo de una fuente de agua permanente?