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Inteligencia Artificial (IA)

MC. Michel Garca Garca

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Agenda

1.3 Agentes

1.4 Entornos

1.5 Tipos de Agentes

Tarea

Investigar 3 sistemas que estn en uso actualmente que usen I.A.

Describir las funciones que realiza y su funcionamiento

Agentes

Un Agente es cualquier cosa capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de

sensores y actuar en ese medio utilizando

actuadores (Russell y Norving 2006)

Agente-Analoga

Agentes y Entorno

Agente: Percepcin + Actuacin

Es una descripcin matemtica abstracta:

APf *:

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Agentes y Entornos

Cmo representar la funcin del agente?

Ejemplo: Forma de Tabla

Puede ser muy grande

En ocasiones infinita

Para cada secuencia de percepcin se indica las acciones del agente

Agentes y Entornos-Implementacin

Programa del Agente:

Agentes y Entornos

Ejemplo: El mundo de la aspiradora A B

Agente Aspiradora

Conoce el cuadrante en el que est

Sabe si hay suciedad en el cuadrante que est

Percepciones de la Aspiradora

Moverse a la izquierda Moverse a la derecha Aspirar la suciedad No hacer nada

Actuadores de la Aspiradora

Entorno

Con suciedad Sin suciedad

Cuadricula A

Con suciedad Sin suciedad

Cuadricula B

Agentes y Entornos

Funcin del agente

aspiradora

Secuencia de Percepciones Accin

[A, Limpio] Derecha

[A, Sucio] Aspirar

[B, Limpio] Izquierda

[B, Sucio] Aspirar

[A, Limpio], [A, Limpio] Derecha

[A, Limpio], [A, Sucio] Aspirar

[A, Limpio], [A, Limpio], [A,

Limpio]

Derecha

[A, Limpio], [A, Limpio], [A, Sucio] Aspirar

Representa la funcin de agente

Para el mundo del agente aspiradora

Tabla parcial

Llenar diferente la columna derecha

Cul es la mejor forma de llenar la tabla?

Qu hace que un agente sea bueno o malo, inteligente o estpido?

Diferentes Agentes

Agentes

Y la racionalidad?

Racionalidad en Agentes

Agente Racional:

Aqul que hace lo correcto

Y que es lo correcto?

Lo correcto es aquello que permite al agente obtener un resultado mejor

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Racionalidad en Agentes

Medida de rendimiento

Criterios que determinan el xito en el comportamiento del agente

Forma de medir el xito

Racionalidad en Agentes

En el entorno, el agente realiza acciones de acuerdo a las percepciones que recibe

Las acciones hacen que el entorno cambie de estado (Secuencia de estados del entorno)

Las medidas de rendimiento permiten saber si los cambios de estado del entorno han sido los

correctos

Meta de la IA en los Agentes

Disear un agente inteligente/racional que opere o acte adecuadamente en sus

ambientes

Adecuadamente?

Debemos asignar una medida a adecuadamente (xito)

Medidas de rendimiento en el mundo de

la aspiradora?

Racionalidad en Agentes

Cuantas veces limpia por cada periodo de tiempo (PDT)

Puede hacer trampa un agente? Limpiar, ensuciar ella misma y volver a limpiar

Cantidad de suciedad limpiada

Cuanto estuvo limpia una cuadricula por PDT Se puede penalizar el gasto de energa o el

ruido realizado?

Tener el suelo limpio ms tiempo

Qu es un agente racional?

El que acta maximizando el valor esperado de la medida de buen xito (funcin de

utilidad) en el logro de su meta

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Agente Inteligente Ideal

El agente inteligente ideal es el que, para cualquier secuencia arbitraria de

percepciones, logre con su ACCION

maximizar la medida de su buen xito

Para ello usa

Conocimiento interiorizado

Secuencia de percepciones

Tipos de Agentes

Agentes reflejos:

Son aquellos que responden de inmediato a las percepciones

Agentes basados en metas

Estos Agentes actan en funcin del logro de una meta

Tipos de Agentes

Agentes basados en utilidad:

Se esfuerzan por obtener un mximo y un estado de felicidad

Agentes bien informados de todo lo que pasa:

Guarda estados internos para ejecutar una accin

Propiedades de los entornos de trabajo

Totalmente observable vs parcialmente observable

Determinista vs estocstico

Episdico vs secuencial

Esttico vs dinmico

Discreto vs continuo

Tipos de Entornos

Tipos de Entornos

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Tipos de Entornos

Tipos de Entornos

Tipos de Entornos

Tarea

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Bibliografa

Bsica

1. Stuart J. Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach. Russell and Norvig. Prentice Hall. 2

Edicin.

2. Elaine Rich, Kevin Knight. Artificial Intelligence. McGraw Hill. 2a Edicin

3. George Luger .Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Adison Wesley. 5

Edicin.

4. Nils J. Nilsson. Artificial Intelligence. Morgan Kauffman Publisher.