3. AGENTE
Un Agente es cualquier cosa que puede ser vista
como
Es capaz de percibir su ambiente
Es capaz de actuar sobre ese ambiente
Estas percepciones y acciones son llevadas a cabo
por
Sensores
Efectores
Es un interruptor de luz un agente?
4. AGENTES Y EL AMBIENTE
Ambiente
Sensores
Efectores
Agente
procesamiento
5. AMBIENTES
Agentes deben operar dentro de un ambiente
Las acciones de los agentes son realizadas sobre el
ambiente
Sensores leen el estado del ambiente
Percepciones son provistas al agente desde el ambiente
Efectores cambian el estado del ambiente
Propiedades del Ambiente que afectan al agente
Accesible – acceso completo al estado del ambiente
Determinístico – el estado actual + la acción del agente
completamente determinan el siguiente estado
Episódico – cada escogencia de acción es independiente en
cada ciclo actuar-percibir
Estático – el ambiente puede cambiar independientemente
del agente
Discreto – limitado número de distintos perceptores y
acciones
6. AGENTES INTELIGENTES
Agentes inteligentes son sistemas computacionales
que habitan en algún ambiente complejo y
dinámico, perciben y actúan autónomamente es
ese ambiente, y llevan a cabo una serie de goles o
tareas para los cuales fueron diseñadas.
7. ATRIBUTOS CRÍTICOS
Agentes inteligentes exhiben los siguientes
atributos
Autonomía
Reactivo
Pro-activo
Social
8. AUTONOMÍA
Agentes operan sin la directa intervención de
humanos u otros agentes, y tienen algún tipo de
control sobre sus acciones y estados internos
9. REACTIVO
Agentes perciben su ambiente y responden, en un
cierto periodo de tiempo, a los cambios que
ocurran
10. PRO-ACTIVO
Agentes no simplemente reaccionan a su
ambiente, ellos también exhiben conductas
dirigidas a goles que ellos toman por iniciativa
propia
11. SOCIAL
Agentes interactúan con otros agentes, y
posiblemente humanos, mediante un lenguaje de
comunicación de agentes.
12. EJEMPLO / NO-EJEMPLO
Agente buscador de información
El usuario le dice al agente que tipo de información es
requerida
El agente va a sitios web conocidos (por él), bases de
datos y otras fuentes (incluyendo otros agentes) para
colectar información acerca de la información requerida.
Después de colectar los datos el agente reporta al
usuario, mediante un reporte, el resultado de la
búsqueda
Es el agente ?
1. Autónomo
2. Reactivo
3. Pro-activo
4. Social
13. EJEMPLO / NO-EJEMPLO
Agente Servidor de Impresiones
El usuario envía documentos al agente y le dice lo que
quiere imprimir
El agente toma el documento del usuario, así como
documentos de otros usuarios, los ordena por tamaño y
los imprime uno por uno.
El agente retorna el estado actual de los documentos y
la impresora cuando es preguntado por el usuario.
El agente le dice al usuario cuando un documento ha
sido impreso Es el agente ?
1. Autónomo
2. Reactivo
3. Pro-activo
4. Social
14. RESUMEN AGENTES INTELIGENTES
Un agente
Percibe y actúa en su ambiente
Un agente inteligente es reactivo, autónomo, social
y pro-activo
16. FORMALIZACIÓN DE AGENTE (WOOLDRIDGE)
Estados del Ambiente
Acciones disponibles al agente
Selección de acciones de agente
Propiedades del Ambiente
No – Determinístico
Determinístico
Historial Agente – Interacción Ambiente
18. PERCEPCIÓN
Para modelar agentes más complejos requiere
modelar dentro del agente también
Extender definiciones con P, un set no vacío de
perceptores
Ambiente
Ver Acción
Agente
P
S A
19. EJEMPLO PERCEPCIÓN
Asuma que usted tiene un Sonar (sensor) que
retorna una valor de distancia
sonar : entero
Para un agente de reflejo simple , nosotros
podemos definir la función acción como
sonar() > 20 acción := mover_adelante
sonar() <= 20 acción := volter_aleatorio
20. AGENTES CON ESTADO
Un agente requiere una estructura interna para
calcular un estimado del estado interno, I, y una
nueva función, siguiente
Ambiente
Ver Acción
P
S
A
siguiente estado
I
I
I
21. EJEMPLO AGENTE CON ESTADO
Requiere que definamos el estado
actualDistancia : entero
Nosotros podemos definir siguiente como el efecto
de nuestras posibles acciones sobre el estado
actualDistancia = sonar()
Para agentes basado en goles, nosotros podemos
definir la función acción como
actualDistancia > 20 acción :=mover_adelante
actualDistancia<= 20 acción :=mover_aleatorio
22. AGENTES BASADO EN GOLES (UTILIDAD)
Nosotros seleccionamos la mejor acción hacia
nuestro gol basado en su utilidad – requiere
estimar el siguiente estado basado en la acción y
computar su utilidad.
Requiere dos nuevas funciones, estimar, y
utilidad(u)
Acción es actualizada
Ambiente
Ver
Acción
P
S
A
siguiente
estado
I
estimar u
I
I
I
A R
29. BDI VENTAJAS Y DESVENTAJAS
Ventajas
Intuitivo
Clara descomposición funcional
Desventajas
Eficiencia
Compromiso y Reconsideración
30. TAREAS COMPETITIVAS
Enlaces Dinámicos entre módulos
Módulos representan funciones verticales
Representan una tarea, no cada acción
Módulos compiten por la selección mediante un
mecanismo de toma de decisión
Base para muchas arquitecturas robóticas basadas
en conductas
32. SISTEMAS DE PRODUCCIÓN
Una de las mejores productos de la IA
Sistemas basados en reglas / Sistemas Expertos
Basados en reglas de la forma
If <condiciones> then <acciones>
Condiciones pudieran estas basado en
Percepciones del ambiente
Hechos generados en la base de conocimiento
Acciones pudieran
Ejecutar efectores en el ambiente
Generar o retractar hechos de la base de conocimiento
35. DISEÑANDO UN PROGRAMA AGENTE
Primer paso en el diseño de un programa agente
es conocer sus posibles
Perceptores
Acciones
Ambiente
Medidas de Desempeño
36. ESTRUCTURA DEL AGENTE
Como logramos la conducta del agente?
Programa Agente – una función que implemente el
mapeo de un agente
Arquitectura de Agente – el dispositivo de cómputo que
ejecuta el programa
38. ARQUITECTURAS GENÉRICAS DE AGENTES
Agentes de Reflejo Simple
Agentes de Reflejo con Estado
Agentes basado en Goles
39. AGENTES DE REFLEJO SIMPLE
Selecciona la mejor acción usando un conjunto de
asociaciones a partir de la percepción actual a la
mejor acción
Resume asociaciones comunes de estrada / salida
en reglas de condición-acción
If carro-adelante-es-lento then empezar_frenado
Acciones pueden ser construidas o aprendidas
42. AGENTES DE REFLEJO CON ESTADO
Selecciona la mejor acción usando un conjunto de
asociaciones basado en
La actual percepción
La representación del estado del mundo según el
agente
Para evaluar el estado del mundo nosotros
necesitamos saber
Estimación del estado del mundo
Mis acciones que producen
Como el mundo evoluciona independientemente de
nuestras acciones
43. AGENTE DE REFLEJO CON ESTADO
Ambiente
Sensores
Efectores
Agente
Como es el
mundo
ahora?
Qué acción
debo
tomar?
Reglas condición-acción
Estado
Como el mundo
evoluciona
Mi acciones
producen
44. AGENTES DE REFLEJO CON ESTADO
Más robusto pero no suficiente información para
tomar decisiones racionales
Cuando llegue a una intersección y puede seguir o
doblar a la derecha?
Una decisión racional depende el estado actual + …
45. AGENTE BASADO EN GOLES
Un agente basado en goles decide sus acciones
basado en
La percepción actual
La representación del estado del mundo
El gol que esta persiguiendo
Requiere información acerca del gol
Usualmente no es estática
Alcanzar goles no es usualmente simple
Generalmente requiere planeación/búsqueda para
encontrar la secuencia correcta de acciones
46. AGENTE BASADO EN GOLES
Ambiente
Sensores
Efectores
Agente
Como es el mundo
ahora?
Qué acción debo
tomar?
Reglas condición-acción
Estado
Como el mundo
evoluciona
Mi acciones
producen Que ocurre si
hago la acción A
47. TOMA DE DECISIONES EN AGENTES BASADO
EN GOLES
Toma de Decisiones en fundamentalmente
diferente que un agente de reflejo
Envuelve el futuro
Cual será el resultado si yo realizo una acción
Ese resultado me ayudara a alcanzar el gol
Diseño es más complejo
Agente es menos eficiente
Agente es mas adaptable
Nosotros podemos cambiar nuestro destino
48. ARQUITECTURA GENÉRICA DE AGENTES
Agentes de Reflejo Simple usan reglas de
condición-acción basado en la percepción actual
Agentes de Reflejo con Estado usan reglas de
condición-acción pero guardan el estado del mundo
Agentes basado en goles toman decisiones
basados en el gol actual del agente