ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA AGROPECUARIA DE MANABÍ

MANUEL FÉLIX LÓPEZ

CARRERA INFORMÁTICA

SEMESTRE SEXTO PERIODO OCT/ MAR 2014

TEMA:

Buen comportamiento: el concepto de racionalidad

AUTOR(ES):

LUISA KATERINE FARIAS CHICA

FACILITADOR:

ING. HIRAIDA SANTANA

CALCETA, NOVIEMBRE 2014

INTRODUCCIÓN

Como pudimos ver en el tema pasado tratamos sobre los agentes en esta

oportunidad hablaremos sobre el el comportamiento de ellos y cuáles son sus

medidas de rendimiento , también tendremos el gusto de saber más acerca de

la racionalidad y un nuevos conceptos que ah media que vamos avanzando nos

encontramos con temas que muchos nos preguntamos que es significa como por

ejemplo sobre que es la autonomía esta tiene muchos conceptos pero depende

de que rama de la cual necesitaremos saber en esta oportunidad es la de la rama

de la inteligencia artificial no solo hablaremos de eso también sobre omnisciencia

pos cuando escuche esa frase por me pegunte que será eso lo primero que se

me vino en la mente fue ha de ser nuestra conciencia lo cual después de saber

su concepto me causo mucho risa pero esto dejara de suceder cuando

conozcamos más.

OBJECTIVO

Adquirir conocimientos sobre la racionalidad, omnisciencia, aprendizaje y

autonomía.

MARCO TEORICO

1.1. QUE ES UN AGENTE RACIONAL

Un agente racional es el que hace lo correcto esto quiere decir que es obtener el

mejor resultado por lo tanto es necesario medir el grado de el éxito.

1.2. MEDIDA DE RENDIMIENTO

La medida de rendimiento es el criterio objetivo para medir el éxito o la conducta

de un agente un ejemplo del cual podemos decir sus medidas de rendimiento es

sobre la aspiradora su media de rendimiento. Hay que contar con medidas de

rendimiento objetivas. Se puede preguntar al agente por su opinión subjetiva

acerca de su propia actuación, pero muchos agentes serían incapaces de

contestar, y otros podrían engañarse a sí mismos. La selección de medidas de

rendimiento no es siempre fácil.

1.3. RACIONALIDAD Es la capacidad que permite pensar, evaluar, entender y actuar de acuerdo a ciertos

principios de optimidad y consistencia, para satisfacer algún objetivo o finalidad y

depende de:

1.4. OMNISCIENCIA La omnisciencia, o el punto de vista omnisciente, es la capacidad de saberlo

todo, o de saber todo lo que se necesite saber en un contexto determinado.

Omnisciente es un término formado por dos vocablos latinos que significa “que

sabe todo”. Se trata de un adjetivo que permite nombrar al que tiene

omnisciencia, es decir que tiene conocimiento de todas las cosas reales y

posibles sin embargo, en realidad la omnisciencia no es posible. Considerando

el siguiente ejemplo: estoy paseando por los Campos Elíseos y veo un amigo al

otro lado de la calle. No hay tráfico alrededor y no tengo ningún compromiso,

entonces, actuando racionalmente, comenzaría a cruzar la calle. Al mismo

tiempo, a 33.000 pies de altura, se desprende la puerta de un avión, y antes de

que termine de cruzar al otro lado de la calle me encuentro aplastado.

En este ejemplo podemos darnos cuenta que la persona que está cruzando la

calle nunca pensó lo que podía caer del cielo a pesar de eso el paso la calle

pensando racionalmente en cambio si hubiera sido un agente omnisciente

hubiera pensado diferente.

1.5. APRENDIZAJE

El aprendizaje se define como cambios en el sistema que se adaptan de manera

que permiten llevar a cabo la misma tarea de un modo más eficiente y eficaz.

(Simón 1983).

En la práctica, el aprendizaje se usa para resolver problemas y puede

representar la diferencia entre la resolución rápida y la imposibilidad de

resolverlo. La idea de poder aprender de la propia experiencia en la resolución

de problemas nos lleva a esperar obtener mejores soluciones en un futuro.

El aprendizaje está relacionado con el conocimiento. Puede definirse como el

proceso mediante el cual un ente adquiere conocimiento. Este conocimiento

puede ser suministrado por otro ente denominado profesor o puede adquirirse

sin la ayuda del mismo.

1.6. AUTONOMIA Autonomía es cuando se apoya más en el conocimiento inicial que le proporciona

su diseñador que en sus propias percepciones. Un agente racional debe ser

autónomo, debe saber aprender a determinar cómo tiene que compensar el

conocimiento incompleto o parcial inicial. Por ejemplo, el agente aspiradora que

aprenda a prever dónde y cuándo aparecerá suciedad adicional lo hará mejor

que otro que no aprenda. En la práctica, pocas veces se necesita autonomía

completa desde el comienzo: cuando el agente haya tenido poca o ninguna

experiencia, tendrá que actuar de forma aleatoria a menos que el diseñador le

haya proporcionado ayuda. Además son las técnicas de Inteligencia Artificial

como las de planificación, programación y multiagentes. Dedica especial

atención a los sistemas robóticos y satélites que requieran características

cognitivas avanzadas al tiempo que genera software blindado de una forma

automatizada (paradigma "correcto por construcción").

CONCLUSION

En lo que acabamos de leer nos explica mucho sobre la racionalidad y que

no es lo mismo ser racionable que omnisciente en el ejemplo que nos

plantearon anteriormente distinguimos que no son dos cosas muy diferentes

y en muchas ocasiones la hemos confundido o la seguimos confundiendo el

chico que cruzo la calle nunca se imaginó que del cielo iba a caer la escalera

de un avión el solo pensó en el momento que está viviendo no en lo que

podría pasar mientras cruzaba la calle un ejemplo muy sencillo pero muy

entendible tambien pudimos llegar a entender acerca de la automia y que ella

no es estar bajo control de alguna persona porque no debemos depender de

algo o de alguien para llegar a ser algo fue un tema muy interesante con

conceptos claros y precisos para llevar a cabo bien su uso

BIBLIOGRAFIA

Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Consultado, el 10 de nov 2014. Formato PDF.

Hermoso, R. 2010. Inteligencia Artificial en informática de sistemas Tercera Edición. Consultado, el 12 de nov 2014.Formato PDF. Piedra, N. 2012. Agentes Inteligentes Primera Edición. Consultado 12 de nov

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