Upload
mario-chan
View
212
Download
0
Embed Size (px)
DESCRIPTION
muestra los tipos de agentes que existen en el area de la inteligencia artificial..
Citation preview
16/01/2012
1
Inteligencia Artificial (IA)
MC. Michel Garca Garca
2
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 *:
16/01/2012
2
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
16/01/2012
3
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
16/01/2012
4
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
16/01/2012
5
Tipos de Entornos
Tipos de Entornos
Tipos de Entornos
Tarea
29
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.