Presentado por: Wilson Camargo Simn Tllez

Un agente es cualquier cosa capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores.

Reactivo:El agente es capaz de responder a cambios en el entorno en que se encuentra situado.

Pro-activoA su vez el agente debe ser capaz de intentar cumplir sus propios planes u objetivos.

SocialDebe de poder comunicarse con otros agentes mediante algn tipo de lenguaje de comunicacin de agentes.

Aquel que hace lo correcto para obtener un mejor resultado.

Determinar

la forma de medir el xito. del entorno. de sensores.

Descripcin

Descripcin

Son criterios que determinan el xito del comportamiento del agente. Situado el agente en el medio genera secuencias de acciones Si la secuencia es deseada el agente habr actuado correctamente.

Son los problemas para los cuales los agentes racionales son las soluciones:

Se especifica el entorno de trabajo, ilustrando el trabajo con varios ejemplos. Se evidencia que el entorno de trabajo ofrece diferentes posibilidades que influyen en el diseo del programa del agente.

Tipo de agente

Medidas de rendimiento Seguro, rpido, legal, viaje confortable, maximizaci n del beneficio.

Entorno

Actuadores

Sensores

Taxista

Carreteras, trafico, peatones, clientes.

Cmaras, Direccin, sonar, acelerador, velocmetro, freno, GPS, seal, tacmetro, bocina, visualizador visualizador. de aceleracin, sensores del motor, teclado.

Integran medios y funciones de gran complejidad, que en gran medida estn orientados a operar en tiempo real, que deben elegir entre un gran espectro de posibilidades de operacin la que mas se ajuste a la solucin del problema.

El trabajo de la IA es disear el programa del agente que implemente la funcin del agente que proyecta las percepciones en las acciones. Se asume que este programa se ejecutara en algn tipo de computador lo cual se conoce como arquitectura. Agente = arquitectura + programa

Reciben las percepciones como entradas de los sensores y devuelven una accin a los actuadores Los programas de los agentes se describen con la ayuda de un lenguaje de pseudocdigo.Funcin AGENTE-DIRIGIDO-MEDIANTE-TABLA(percepcin) devuelve una accin variables estticas: percepciones, una secuencia, vaca inicialmente tabla, una tabla de acciones, indexada por las secuencias de percepciones, totalmente definida inicialmente. aadir la percepcin al final de las percepciones accin CONSULTA( percepciones, tabla) devolver accin El programa AGENTE-DIRIGIDO-MEDIANTE-TABLA se invoca con cada nueva percepcin y devuelve una accin en cada momento. Almacena la secuencia de percepciones utilizando su propia estructura de datos privada.

Agentes reactivos simples Agentes reactivos basados en modelos Agentes basados en objetos Agentes basados en utilidad

Es el tipo de agente mas sencillo. Basa sus acciones en las percepciones actuales, ignorando el resto de las percepciones histricas.Sensores

AgenteCmo es el mundo ahora

Medio ambiente Medio ambiente

Reglas de condicin-accin

Qu accin debo tomar ahora

Actuadores

Debe mantener algn tipo de estado interno que dependa de la historia percibida. La actualizacin del estado interno requiere codificar 2 tipos de conocimiento:

Se necesita alguna informacin acerca de cmo evoluciona el mundo. Se necesita informacin sobre como afecta al mundo las acciones del agente.

Estado

Sensores

Medio ambiente Medio ambiente

Cmo evoluciona el mundo

Cmo es el mundo ahora Actuadores

Qu efectos causan mis acciones

Reglas de condicin-accin

Qu accin debo tomar ahora

Agente

Actuadores

El conocimiento acerca de cmo funciona el mundo se denomina modelo del mundo. Un agente que utilice estos modelos es un agente basado en modelos. Este modelo nos muestra como la percepcin actual se combina con el estado interno antiguo para generar la descripcin actualizada del estado actual.

El agente necesita algn tipo de informacin sobre su meta que describa las situaciones que son deseables. La seleccin de acciones basadas en objetivos es directa, cuando alcanzar los objetivos es el resultado inmediato de una accin individual. En otras ocasiones, puede ser mas complicado, cuando el agente tiene que considerar secuencias complejas.

Sensores Estado Cmo es el mundo ahora

Medio ambiente Medio ambiente

Cmo evoluciona el mundo

Qu efectos causan mis acciones

Qu pasar si Actuadores realizo la accin A

Objetivos

Qu accin debo llevar a cabo ahora

Agente

Actuadores Actuadores

Una funcin de utilidad proyecta un estado(o secuencia de estados) en un numero real, que representa un nivel de felicidad. Permite tomar decisiones racionales en dos tipos de casos en los que las metas son inadecuadas:

Cuando haya objetivos conflictivos. Cuando haya varios objetivos por los que se pueda guiar el agente.

Sensores Estado Cmo es el mundo ahora

Cmo evoluciona el mundo

Medio ambiente Medio ambiente

Qu efectos causan mis acciones

Qu pasar si Actuadores realizo la accin A

Utilidad

Estar contento con este estado

Qu accin debo llevar a cabo ahora

Agente

Actuadores

Se propone construir mquinas que aprendan y despus ensearlas. El aprendizaje permite que el agente opere en medios inicialmente desconocidos y que sea mas competente que si slo utilizara un conocimiento inicial.

Nivel de actuacin

Crtica

Sensores

Medio ambiente Medio ambiente

Retroalimentacin Cambios Elemento de aprendizaje Conocimiento Objetivos a aprender Actuadores Elemento de actuacin

Generador de problemas

Agente

Actuadores