Sistemas Inteligentes. Agente Inteligente

7/31/2019 Sistemas Inteligentes. Agente Inteligente

1/60

Mg. Samuel Oporto Daz

Agentes Inteligentes

SISTEMAS INTELIGENTES


2/60


3/60

3 /60

Tabla de Contenido

1. Agentes Inteligentes.

2. Medida de Rendimiento

3. Percepciones y Acciones

4. Diseo de Agentes

5. Tipos de Agentes1. Agente reflejo simple

2. Agente con estado interno

3. Agente basado en metas

4. Agente basado en utilidad

6. El Ambiente

Bibliografa
http://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_22_intelligent_agents.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_51_intelligent_agents_2.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_51_intelligent_agents_2.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_51_intelligent_agents_2.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_51_intelligent_agents_2.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_51_intelligent_agents_2.ppt


4/60

4 /60

Objetivos

Exponer los conceptos asociados a agentes inteligentes.

Presentar los tipos de agentes.

Identificar los tipos de ambiente.
http://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_51_intelligent_agents_2.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_51_intelligent_agents_2.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_51_intelligent_agents_2.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_51_intelligent_agents_2.ppthttp://localhost/var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch9514/class_51_intelligent_agents_2.ppt


5/60

5 /60

1. AGENTES INTELIGENTES


6/60

6 /60

Agente

Un agente es todo aquello que percibe su ambiente

mediante sensores y que responde o acta en talambiente por medio de efectores.

Los agentes no requieren de la participacin de los

humanos para operar.


7/60

7 /60

Agentes y Sistemas de Informacin

agente

SI

Realida

d

Realida

d


8/60

8 /60

Sensores

Temperatura

Luz (color)

Distancia

Sonido

Posicin

Orientacin

Profundidad

Presin

Peso Ph

Calor

Sabor

Tersura

Dolor

Olor


9/60

9 /60

Efectores

Rotacin de un Motor.

Apertura o cierre de articulaciones.

Pantalla.

Parlantes.

Apertura o cierre de vlvulas.

Movimiento de articulaciones.


10/60

10 /60

Ejercicio 1

Diga qu sensores tienen los humanos?

Conoce algn sensor que tienen los animales pero no lotienen los humanos?

Conoce algn sensor que tienen los humanos pero no lo

tienen los animales?

Cules son los efectores de los humanos?

Conoce algn efector que tienen los animales pero no lo

tienen los humanos?, Viceversa?


11/60

11 /60

Ejercicio 2

Diga si los siguientes sistemas son agentes:

1. Un reloj.

2. Un termostato.

3. Un celular.

4. Un sistema de control de acceso a personas.

5. El sistema de aire acondicionado de un automvil.6. Una lavadora automtica.

7. Un software para entrenar personas.

8. Un software para ensear a sumar.

9. Un reloj despertador.

10. El sistema que controla si una persona saca un producto sin pagar.

11. Internet.

12. La red telefnica


12/60

12 /60

2. MEDIDA DE RENDIMIENTO


13/60

13 /60

Medida de rendimiento

Para cada conjunto de percepciones, el agente toma la

accin que maximiza su rendimiento basado en lainformacin de la percepcin y su propio conocimiento

implcito.

Medida del desempeo

Evala el cmo

qu tan exitoso ha sido un agente?

Debe ser objetiva

La racionalidad NO ES omnisciencia, clarividencia ni

exitosa necesariamente.

La racionalidad se puede ver como un xito esperado,tomando como base lo que se ha percibido.


14/60

14 /60

Agente Racional

Depende de:

Medida del grado de xito.

Secuencia de percepciones.

Conocimiento acerca del medio

Acciones que puede emprender

En todos los casos de posibles percepciones, un agenteracional deber emprender todas aquellas acciones que

favorezcan obtener el mximo desu medida de rendimiento,basndose en las evidencias aportadas por la secuencia depercepciones y en todo conocimiento incorporado en talagente.


15/60

15 /60

Ejercicio 3

Diga para los siguientes agentes qu medidas de

desempeo usara, formule c/u en notacin formal:1. Alumno del curso de IA.

2. Tarea Nro 1 del curso de IA.

3. Docente del curso de IA.

4. Congresista de la repblica.

5. Personal que recoge la basura en las noches.

6. Software para jugar ajedrez.7. Google Noticias.

8. Software que resuelve laberintos.


16/60

16 /60

Ejercicio 4

El siguiente agente tiene aprendido una

serie de reglas que se puedenrepresentar mediante un rbol dedecisin:

En determinado momento el agente tienelas siguientes percepciones. Diga cuales

son las respuestas del agente.-20, 40, 2, 35, 14, 45, 6, 22, 9

Disee una medida de desempeosabiendo que las respuestas del agente

deberan ser:1, 6, 1, 6, 4, 7, 2, 5, 2

Modifique el rbol de decisin para que elagente obtenga estas respuestas (*).

>2

>81

2 >10

3 4

(*) puede obviar esta pregunta


17/60

17 /60

Ejercicio 5

Para los agentes del ejercicio 2.

1. Indique qu medidas de rendimiento usara para indicar eldesempeo del agente.

2. Formule cada medida de desempeo mediante alguna

notacin formal.

3. Evale el desempeo de los agentes haciendo uso de lamedida de rendimiento.

4. Identifique en qu casos su medida de desempeo no es

capaz de medir el desempeo del agente.


18/60

18 /60

3. PERCEPCIONES YACCIONES


19/60

19 /60

Mapeo

Mapeo de secuencias de percepciones para acciones

percepcin accin

Mapeo Ideal

El especificar qu tipo de accin deber emprender unagente como respuesta a una determinada secuencia de

percepciones constituye el diseo de un agente ideal.

pi ai

p1 a1 p2 a2

p1 a1 p2 a2 p3 a3


20/60

20 /60

Agente Autnomo

Agente racional ideal: dado una percepcin que genere

la accin que maximice su desempeo, en funcin a:(+) la secuencia de percepciones anteriores.

(-) el conocimiento incorporado en el agente.

Un agente es ms autnomo en la medida en que su

comportamiento se basa:

(+) en el aprendizaje y

(-) en el conocimiento incorporado.

Si las acciones del agente se basan en un conocimientointegrado previamente, no es autnomo.

Un sistema ser autnomo en la medida en que su

conducta est definida por su propia experiencia.


21/60

21 /60

Percepciones

El comportamiento de un agente depende de la secuencia

de percepciones en un momento dado.

Se puede caracterizar un agente elaborando una tabla de

percepcionesacciones.

(mapeo de: percepciones acciones)

Mapeo Ideal.Es aquel mapeo que especifica que tipo de accin deber emprender un

agente como respuesta a una determinada secuencia de percepciones


22/60

22 /60

Ejercicio 6

a

bc

de

f

gh

i

j

Disee un agente para resolver

el siguiente problema.1. Cul es el problema?

2. Cules son las entradas de

la tabla?

3. Cuntas entradas tiene latabla?

4. Se puede disear un agente

que mediante una tabla

percepcin accinresuelva este problema?

5. Existe otra forma de

resolver el problema?


23/60

23 /60

Ejercicio 6

1. entrada a

2. entrada b3. a entrada

4. a b

5. a c

6. b entrada

7. b a

8. b d9. c a

10. c d

11. c e

12. c f

13. .

14. .15. .

16. .

a

bc

de

f

gh

i

j


24/60

24 /60

4. DISEO DE AGENTES


25/60

25 /60

Estructura de los Agentes Inteligentes

Un propsito de la IA es el diseo de un programa de

agente (una funcin que mapee de percepciones aacciones)

Este programa se ejecutar en algn dispositivo decmputo, o arquitectura.


26/60

26 /60

Agente

Agente = Arquitectura + Programa

Arquitectura.Pone al alcance del programa las percepciones obtenidas

mediante los sensores, lo ejecuta y alimenta el efector conacciones elegidas por el programa conforme se van

generando.

Programa.Es un algoritmo que recibe las percepciones del agente ygenera una secuencia de acciones.


27/60

27 /60


Antes de disear un programa de agente, hay que hacer la

descripcin PAMA Percepciones

Acciones

Metas

Ambiente

AGENTE = ARQUITECTURA + PROGRAMA


28/60

28 /60


Agente: Sistema de Diagnstico

Mdico Percepciones

Sntomas, evidencias, yrespuestas del paciente

Acciones Preguntas, pruebas,tratamientos

Metas

Paciente saludable, reduccin almnimo de costos

Ambiente

Paciente, hospital


29/60

29 /60


Agente: Robot clasificador de partes

Percepciones

Pixeles de intensidad variable

Acciones

Recoger partes, y clasificarlas

en contenedores

Metas

Poner las partes en el

contenedor correspondiente

Ambiente

Banda transportadora de

partes


30/60

30 /60


Agente: Resuelve problema 8 fichas

Percepciones

Alguno de los estados

Acciones

Movimiento de una ficha

Metas

Estado Final

Ambiente

Posicin de las fichas.

5 4

6 1 8

7 3 2

1 2 3

8 4

7 6 5

Estado Inicial Estado Final


31/60

31 /60

Ejercicio 7

Agente: Robot resuelve laberintos

Percepciones

Acciones

Metas

Ambiente


32/60

32 /60

Ejercicio 8

Agente: Sistema para el anlisis

de imgenes por satlite Percepciones

Acciones

Metas

Ambiente


33/60

33 /60

5. TIPOS DE AGENTES


34/60

34 /60

Tipos de Agentes

1. Agente reflejo simple.

Las acciones del agente se establecen en funcin a una tabla depercepcin accin.

2. Agentes con estado interno.

Es un agente reflejo, pero que almacena sus percepciones

anteriores, tiene memoria.3. Agentes basados en metas

Agente que combina propiedades de los dos anteriores, pero que

tiene una meta a la cual llegar. Necesita buscar el mejor camino yplanificar la secuencia de acciones.

4. Agentes basados en utilidad.

Son aquellos agentes que tienen mltiples metas que cumplir,mide el grado de satisfaccin del grado de cumplimiento de sus

metas.


35/60

35 /60

Ejercicio 9

Indique el tipo de agente para cada caso:

Agente resuelve laberintos.

Agente que entrega la Raz Cuadrada de un nmero.

Agente que conduce un automvil.

Agente del mundo de los wumpus

Agente que resuelve el problema de los bloques.


36/60

36 /60

Ejercicio 9

Indique el tipo de agente para cada caso:

Agente resuelve laberintos.

Agente basado en metas

Agente que entrega la Raz Cuadrada de un nmero.

Agente reflejo

Agente que conduce un automvil.

Agente basado en utilidad

Agente del mundo de los wumpus

Agente con estado interno Agente que resuelve el problema de los bloques.


RS EI BM BU


37/60

37 /60

1. Agente reflejo simple

El usar una tabla de consulta explcita est fuera de toda

consideracin. Sin embargo, es posible resumir fragmentos de tabla

observando ciertas asociaciones entre entradas/salidas que

se producen frecuentemente, y haciendo reglas de

condicin-accin, por ejemplo: Si el carro de adelante est frenando, entonces

empezar a frenar.

RS EI BM BU


38/60

38 /60

Agente reflejo simple

AgenteComo es el mundo

ahora

Accin que debo

tomarReglas condicin-accin

Sensores

Efectores

RS EI BM BU


39/60

39 /60

Agente reflejo simple

Funcin Agente-reflejo-simple(percepcin) responde con una

accinesttica: reglas, un conjunto de reglas de condicin-accin

estado Interpretar-Entrada (percepcin).

regla Regla-Coincidencia (estado, reglas).

accin Regla-Accin[regla]

respondercon una accin


40/60

40 /60

Ejercicio 10

Construya un agente para identificar las soluciones de la

siguiente ecuacin, asuma que los ai son enteros.

Diga de que tamao es la tabla percepcin accin.

Es prctico este agente?

Cules son las restricciones?, resuelve todos los casos.

0

0

ni

i

i

ixa

RS EI BM BU


41/60

41 /60

2. Agente con estado interno

Agentes bien informados de todo lo que pasa.

El agente reflejo simple funciona slo si se toma la decisinadecuada con base en la percepcin de un momento dado.

En ocasiones se requiere mantener cierto tipo de estadointerno para estar en condiciones de estar optar por unaaccin.

Ejemplo: imgenes de antes y despus pare detectarcambios.

RS EI BM BU


42/60

42 /60

Agente con estado interno

Agente

Como es el mundoahora

Accin que debo

tomarReglas condicin-accin

Sensores

Efectores

Estado

Como evoluciona elmundo

Lo que mis acciones

hacen

RS EI BM BU


43/60

43 /60

Agente con estado interno

Funcin Agente-reflejo-con-estado(percepcin) responde con unaaccin

esttica: estado, una descripcin prevaleciente delestado del mundo

reglas, un conjunto de reglas de condicin-accin

estado Actualizar-Estado (estado, percepcin).regla Regla-Coincidencia (estado, reglas).accin Regla-Accin[regla]estado Actualizar-Estado (estado, accin)

respondercon una accin


44/60

44 /60

Ejercicio 11

Cierto agente desea resolver el problema

del mundo de la aspiradora. El mundo est conformado por una

cuadrcula de 2x2 (dos con basura).

Disee un agente que usa una tabla depercepcin accin para resolver este problema.

El agente inicia en la parte superior izquierda.

El agente recuerda las celdas ya visitas, pero no es capaz

de ver las otras celdas. Diga que acciones son necesarias para resolver el

problema.

Diga cul es el tamao de la tabla percepcin accin .


45/60

45 /60

1

3

5

7

2

4

6

8

Ejercicio 11

RS EI BM BU


46/60

46 /60

3. Agente basado en metas

Para decidir qu hacer no basta con tener informacin

acerca del estado que prevalece en el ambiente.

Adems del estado prevaleciente, se requiere cierto tipo deinformacin sobre su meta.

La bsqueda y la planificacin son sub-campos de la IAque se ocupan de encontrar las secuencias de accionesque permiten alcanzar las metas de un agente.

Este tipo de agente es diferente a los anteriores, debido a

que implica tomar en cuenta el futuro.

Puede ser ms flexible si cambian las condiciones ocambian las metas.

RS EI BM BU


47/60

47 /60


Agente

Como es el mundo

ahora

Accin que debo

tomarMetas

Sensores

Efectores

Estado

Como evoluciona el

mundo

Lo que mis acciones

hacen

Qu efectos tiene

tomar

la accin A


48/60

48 /60

Ejercicio 12

Resolver el problema de las k-reinas, para k = 3.

El problema consiste en identificar en qu posicionescolocar k reinas en un tablero de ajedrez de tal manera que

no se coman entre ellas


49/60

49 /60

Ejercicio 12

Bsqueda

Ejecucin

Formulacin


50/60

50 /60

Ejercicio 13

Disear un agente para resolver el problema del

rompecabezas mvil o problema de las ocho fichas opuzzle.

2 8

1 6 4

7

3

5

1 2 3

8 4

7 6 5


51/60

51 /60

Ejercicio 13

4 A t b d tilid dRS EI BM BU


52/60

52 /60

4. Agente basado en utilidad

Las metas no bastan por s mismas para generar una

conducta de alta calidad. Puede haber muchas secuencias de acciones que permitan

alcanzar la meta, pero algunas ofrecen ms utilidad queotras.

La utilidad es una funcin que correlaciona un estado y un

nmero real mediante el cual se caracteriza elcorrespondiente grado de satisfaccin.

A t b d tilid dRS EI BM BU


53/60

53 /60

Agente basado en utilidad

Agente

Como es el mundo

ahora

Accin que debo

tomar

Sensores

Efectores

Estado

Como evoluciona el

mundo

Lo que mis acciones

hacen

Que efectos tiene

tomar

la accin A

Que tan feliz

estara en un estado

determinado

Utilidad

Ej i i 14


54/60

54 /60

Ejercicio 14

Para la prctica Nro 2 especifique la frmula que ha usada

para medir el desempeo de los equipos competidores.


55/60

55 /60

6. EL AMBIENTE

El A bi t


56/60

56 /60

El Ambiente

La relacin entre el agente y el ambiente es siempre la

misma: el agente ejerce acciones sobre el ambiente, que, asu vez, aporta percepciones al primero.

medio ambiente

M di A bi t


57/60

57 /60

Medio Ambiente

Accesible y no accesible.

Accesible, si los sensores detectan los aspectos que requiere el agentepara elegir una accin.

Deterministas y no deterministas.

Determinista, si el estado siguiente de un ambiente se puede determinar

completamente con el estado actual y las acciones escogidas por el agente.

Episdicos y no episdicos. Episdico, cuando la experiencia del agente se divide en episodios, si es

episdico, es ms simple.

Estticos y dinmicos.

Esttico, si el medio ambiente no cambia mientras el agente se encuentra

deliberando.

Discreto y continuo.

Discreto, si existe una cantidad limitada de percepciones y acciones

distintas y distinguibles

Ej i i 15


58/60

58 /60

Ejercicio 15

Ambiente Accesi-ble

Determi

-nstico

Epis-

dico

Esttico Discre-

to

Ajedrez con reloj

Ajedrez sin reloj

Pquer

Conducir un taxi

Sist. de diagnstico mdico

Sistema. de anlisis de imgs.

Robot clasificador de partes

Controlador de refinera

Asesor de ingls interactivo

Bibli f


59/60

59 /60

Bibliografa

AIMA. Captulo 2 y 3, primera edicin.

AIMA. Chapter 2 y 3, second edition.


60/60

PREGUNTAS

Sistemas Inteligentes. Agente Inteligente

Documents

Transcript of Sistemas Inteligentes. Agente Inteligente