Agentes y Multiagentes Agentes y Multiagentes InteligentesInteligentes

Universidad de Boyacá

Ing. Leonardo Bernal ZamoraIng. Leonardo Bernal Zamora

Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos

Lenguaje Simbólico

LISP

Búsqueda

Búsqueda Ciega

Búsqueda Heurística

Planeación

Lógica y Razonamiento

Lógica Proposicional

Lógica de Predicados

Inferencia y Razonamiento

Inteligencia Artificial

Conceptos Generales

Conocimiento

Agentes

IntroducciónIntroducción

Hoy en día lo que podemos encontrar en Internet son servicios sofisticados y herramientas para acceder a ellos, como servidores de información o navegadores. Pero lo que los usuarios desean realmente son soluciones concretas.

Para lograr estos los Agentes Inteligentes dialogan con el usuario de forma sencilla y natural definiendo así lo que este realmente desea, después de haber definido el problema, el agente empieza a solucionarlo consultando sus fuentes de información o dialogando con otros agentes, y le va informando de manera evolutiva las soluciones logradas al usuario. Si éste no queda satisfecho, continúa la búsqueda hasta agotar las fuentes o hasta que el usuario quede satisfecho con la solución.

Los Agentes Inteligentes se caracterizan por actuar en un ambiente en particular y ser capaces de realizar ciertas acciones, basados en su entorno, hasta realizar la tarea que les fue encomendada, esas tareas van desde recomendaciones para el usuario hasta solución de problemas.

¿QUÉ ES UN AGENTE? ¿QUÉ ES UN AGENTE?

El cerebro sintético es la nueva frontera de la Inteligencia Artificial.

Franklin and Graesser “Un agente es un sistema situado

en y parte de un entorno que siente ese entorno y actúa sobre él, a través del tiempo, persiguiendo sus propios objetivos de forma que afecte lo que siente en el futuro.”

Sensores Efectores

Humanos Ojos, oídos y otros órganos

Piernas, manos, boca y otras partes del cuerpo

Robótico Cámaras de video Ciertos mecanismos

Software Sus percepciones y acciones vienen dadas por instrucciones de programas en algún lenguaje en particular.

Los “Agentes Inteligentes Autónomos” constituyen la frontera en la investigación de la Inteligencia Artificial, superando tanto al enfoque simbólico (también llamado IA clásica y que se inspira en la psicología), como al enfoque subsimbólico (también llamado conexionista y que se inspira en la neurología.) Para la vertiente simbólica, que dominó el panorama durante las décadas del 60 al 80, la mente es una máquina de procesamiento de información, en donde no interesan los mecanismos biológicos subyacentes. Su estrategia recibe el nombre de enfoque descendente o Top-Down, y sus ejemplos más significativos son los Sistemas Expertos, los programas de resolución de problemas matemáticos o los programas de juegos, como el ajedrez. Por el contrario, la corriente conexionista, que resurgió a partir de la década del 80 gracias al progreso de las neurociencias, intenta imitar el sustrato emergente de la inteligencia, no recreando en detalle los mecanismos biológicos, sino reproduciendo sólo sus propiedades observables. Su estrategia recibe el nombre de enfoque ascendente o Bottom-Up, y sus ejemplos más significativos son las Redes Neuronales Artificiales y los Algoritmos Genéticos [Moriello, 2001, p. 91/2].

Imagen 1 V. Julián, V. Botti Dpto. sistemas Informáticos y Computación Universidad Politécnica de Valencia vbotti,vinglada@dsic.upv.es

Un Agente Inteligente, al igual que un sistema operativo no se puede llamar un programa.

El usuario puede delegar tareas Realizan las acciones de manera autónoma Un asistente personal que está colaborando con el

usuario en su entorno de trabajo Incluso pueden aprender del comportamiento del

usuario (observando e imitando lo que éste hace, o recibiendo respuestas favorables o desfavorables)

Una de las características que distingue a los Agentes inteligentes de los demás programas es su autonomía, y al ser autónomos son proactivos, esto quiere decir, que no sólo actúan cuando responden a una acción del usuario, sino que también actúan siguiendo sus propios objetivos; y también son persistentes “que no se pueden "apagar"; incluso aunque el usuario no esté interaccionando con ellos”; los agentes siguen funcionando, recolectando información, aprendiendo y comunicándose con otros agentes.

Generaciones de los Agentes Generaciones de los Agentes Inteligentes:Inteligentes:Primera generación: Estos agentes ya

existen, y básicamente se basan en hacer comparaciones de precios cuando se desea realizar una compra.

Segunda Generación: Estos agentes también se pueden ver hoy en día, a diferencia de la primera generación, estos agentes aparte de comparar el precio también comparan el producto como tal.

Tercera Generación: Este tipo de agentes aun no existe, pero lo que se pretende es que hagan todo el proceso de la compra, para el usuario.

PROPIEDADES DE LOS AGENTES PROPIEDADES DE LOS AGENTES INTELIGENTES INTELIGENTES

Continuidad Temporal: El agente debe estar ejecutándose constantemente y desarrollando sus funciones, no se detiene así el usuario no este interactuando con el.

Personalidad: Tiene una personalidad creíble, bien definida, que facilita la interacción con usuarios humanos.

Autonomía: Si el agente se encuentra en un entorno cambiante es capaz de adaptarse y tomar decisiones dependiendo de su experiencia.

Sociabilidad: El agente interactúa con otros agentes e incluso con otras entidades.

Racionalidad: el agente siempre realiza “lo correcto” a partir de los datos que percibe del entorno.

Adaptabilidad: Se adapta fácilmente a las indicaciones de los usuarios y a los cambios en el entorno basándose en su experiencia.

Movilidad: capacidad de un agente de trasladarse a través de una red telemática.

CLASIFICACION DE LOS AGENTES CLASIFICACION DE LOS AGENTES INTELIGENTES INTELIGENTES

Agentes De Reflejo Simple: Son agentes que funcionan según un conjunto de reglas codició-acción. El agente capta el estado actual del entorno en el cual se encuentra por medio de los sensores, luego busca entre las reglas cual coincide con la percepción para luego ejecutar la acción conveniente. Este agente funciona correctamente solo si se toma la decisión adecuada basándose en la percepción de ambiente en un momento dado.

Agentes Informados De Lo Que Pasa: Es un agente capas de ejecutar acciones basándose en percepciones y acciones ejecutadas anteriormente analizando el entorno no solo en el momento actual, también en momentos anteriores.

Agentes Basados En Metas: El agente debe saber las metas que se desean alcanzar, no es suficiente solo con saber el estado actual del entorno en el cual se encuentra. El agente deberá ser capaz de analizar la situación actual del entorno con las posibles acciones que se podrían ejecutar y de esta manera seleccionar la acción que mas le convenga para alcanzar las metas de una manera mas sencilla.

Agentes basados en utilidad: Son aquellos agentes que tienen múltiples metas que cumplir, mide el grado de satisfacción del grado de cumplimiento de sus metas.

Agentes De Interfaz: Se caracteriza por su capacidad de hacer comprensible las interfaces. También denominados asistentes personales, tiene como objetivo simplificar las tareas rutinarias que realiza un usuario, por ejemplo, detectar que una noticia pueda ser importante para un usuario y comunicárselo.

Agentes Móviles: Esto quiere decir que el agente puede transitar entre varias maquinas para utilizar recursos de los cuales no dispone en su propia maquina o simplemente para evitar una sobre carga de comunicación. En este tipo es principal problema es la seguridad. pretende facilitarle al usuario el acceso a información personal cuando usa dispositivos móviles y una conexión de red inestable, como redes inalámbricas

Agentes De Información: Su objetivo es recolectar información a través de la red , indexarla y ofrecérsela al usuario cuando realiza una consulta. Estos agentes han tenido gran acogida debido ha las grandes cantidades de información que circulan hoy por hoy en la red.

CLASIFICACION DE LOS AGENTES CLASIFICACION DE LOS AGENTES INTELIGENTES INTELIGENTES

CLASIFICACION DE LOS AGENTES CLASIFICACION DE LOS AGENTES INTELIGENTESINTELIGENTES Agentes Consejeros: Este tipo de agente da

consejos al usuario referentes a una herramienta, o un sistema de diagnostico o ayuda.

Agentes De Navegación: Estos agentes son utilizados para navegar en la red, su función principal es recordar sitios y direcciones de interés para el usuario.

Agentes De Monitoreo: Estos agentes proporcionan información de manera eficaz y oportuna para el usuario, en el momento que ocurre un evento.

Agentes De Recomendación: Este agente posee una base de datos con información acerca de un tópico de interés para un grupo, al hacer las recomendaciones se basan en analogías con otros usuarios de perfil similar.

Agentes De Reflejo Simple:Agentes De Reflejo Simple:

tabla de percepción acción.

Agente bien informados de todo lo Agente bien informados de todo lo que pasa:que pasa:

tiene memoria

Agente Basado en metasAgente Basado en metas

buscar el mejor camino y planificar la secuencia de acciones

Agente Basado en UtilidadAgente Basado en Utilidad

múltiples metas

Identifiquemos el tipo de agente para cada caso:

Agente resuelve laberintos.Agente basado en metas

Agente que entrega la Raíz Cuadrada de un número.

Agente de reflejo simpleAgente que conduce un automóvil.

Agente basado en utilidadAgente que resuelve el problema de

los bloques.Agente basado en metas

ESTRUCTURA DE LOS AGENTES ESTRUCTURA DE LOS AGENTES INTELIGENTES INTELIGENTES

La estructura tradicional de los agentes consiste de un Programa de Agente que se ejecuta sobre una Arquitectura, obedeciendo a la siguiente ecuación:

AgenteAgente = = Programa de Agente + Programa de Agente + Arquitectura Arquitectura

Antes de diseñar un programa de agente, hay que hacer la descripción PAMA◦ Percepciones◦ Acciones◦ Metas◦ Ambiente

Agente: Sistema de Diagnóstico Médico◦ Percepciones

Síntomas, evidencias, y respuestas del paciente

◦ Acciones Preguntas, pruebas,

tratamientos◦ Metas

Paciente saludable, reducción al mínimo de costos

◦ Ambiente Paciente, hospital

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

Agente: Resuelve problema de 8 fichas◦ Percepciones

Alguno de los estados◦ Acciones

Movimiento de una ficha◦ Metas

Estado Final◦ Ambiente

Posición de las fichas.

5 4

6 1 8

7 3 2

1 2 3

8 4

7 6 5

Estado Inicial Estado Final

Ejercicio Ejercicio Agente: Robot resuelve

laberintos◦ Percepciones

◦ Acciones

◦ Metas

◦ Ambiente

EjercicioEjercicioAgente: Sistema para el

análisis de imágenes por satélite◦ Percepciones

◦ Acciones

◦ Metas

◦ Ambiente

Referencias Bibliográficas - Referencias Bibliográficas - WebgrafíaWebgrafía

www.sceu.frba.utn.edu.ar/GDAIA/index.htm

Revista, Intelligent Agents, julio de 1994. Agentes Autónomos Inteligentes.

http://www.redcientifica.com/doc/doc199903310001.html

http://www.ubp.edu.ar/english/organigrama/departamentos/informatica/agentes97/Articulos/HechosFiccion/Agentes%20Inteligentes%20en%20Internet.html.

Los agentes inteligentes y el etiquetado en la web http://gced.com/tematema/index.cfm?id_tematema=12