Conceptos y ejercicios

1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Agentes Inteligentes
Mg. ERICK GUITTON LOZANO

2. Tabla de Contenido
1. Agentes Inteligentes.
2. Medida de Rendimiento
3. Percepciones y Acciones
4. Diseño de Agentes
5. Tipos de Agentes
1. Agente reflejo simple
2. Agente con estado interno
3. Agente basado en metas
4. Agente basado en utilidad
6. El Ambiente
7. Bibliografía
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3. Objetivos
• Exponer los conceptos asociados a agentes inteligentes.
• Presentar los tipos de agentes.
• Identificar los tipos de ambiente.
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4. AGENTES INTELIGENTES
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5. Agente
• Un agente es todo aquello que percibe su ambiente
mediante sensores y que responde o actúa en tal
ambiente por medio de efectores.
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6. Agentes y Sistemas de Información
agente Realida
d
SI Realida
d
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7. Ejercicio 1
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 automóvil.
6. Una lavadora automática.
7. Un software para entrenar personas.
8. Un software para enseñar a sumar.
9. Un reloj despertador.
10. El sistema que controla si una persona saca un producto sin pagar.
11. Internet.
12. La red telefónica
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8. MEDIDA DE RENDIMIENTO
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9. Medida de rendimiento
• Para cada conjunto de percepciones, el agente toma la
acción que maximiza su rendimiento basado en la
información de la percepción y su propio conocimiento
implícito.
• Medida del desempeño
– Evalúa el “cómo”
– ¿qué 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 éxito esperado,
tomando como base lo que se ha percibido.
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10. Agente Racional
Depende de:
• Medida del grado de éxito.
• Secuencia de percepciones.
• Conocimiento acerca del medio
• Acciones que puede emprender
En todos los casos de posibles percepciones, un agente
racional deberá emprender todas aquellas acciones que
favorezcan obtener el máximo de su medida de rendimiento,
basándose en las evidencias aportadas por la secuencia de
percepciones y en todo conocimiento incorporado en tal
agente.
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11. Ejercicio 2
Diga para los siguientes “agentes” qué medidas de
desempeño usaría, formule c/u en notación formal:
1. Alumno del curso de IA.
2. Docente del curso de IA.
3. Congresista de la república.
4. Personal que recoge la basura en las noches.
5. Software para jugar ajedrez.
6. Software que resuelve laberintos.
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12. Ejercicio 3
• El siguiente agente tiene “aprendido” una >2
serie de reglas que se pueden
representar mediante un árbol de 1 >8
decisión:
• En determinado momento el agente tiene 2 >10
las siguientes percepciones. Diga cuales
son las respuestas del agente. 3 4
-20, 40, 2, 35, 14, 45, 6, 22, 9
• Diseñe una medida de desempeño
sabiendo que las respuestas del agente
deberían ser:
1, 6, 1, 6, 4, 7, 2, 5, 2
• Modifique el árbol de decisión para que el
agente obtenga estas respuestas (*).
(*) puede obviar esta pregunta
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13. PERCEPCIONES Y ACCIONES
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14. Mapeo
• Mapeo de secuencias de percepciones para acciones
percepción  acción
• Mapeo Ideal
– El especificar qué tipo de acción deberá emprender un
agente como respuesta a una determinada secuencia de
percepciones constituye el diseño de un agente ideal.
pi  ai
p1  a1  p2  a2
p1  a1  p2  a2  p3  a3
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15. Agente Autónomo
• Agente racional ideal: dado una percepción que genere
la acción que maximice su desempeño, en función a:
(+) la secuencia de percepciones anteriores.
(-) el conocimiento incorporado en el agente.
• Un agente es más autónomo 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 conocimiento
integrado previamente, no es autónomo.
• Un sistema será autónomo en la medida en que su
conducta está definida por su propia experiencia.
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16. 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
percepcionesacciones.
(mapeo de: percepciones  acciones)
Mapeo Ideal.
Es aquel mapeo que especifica que tipo de acción deberá emprender un
agente como respuesta a una determinada secuencia de percepciones
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17. Ejercicio 5
Diseñe un agente para resolver a
el siguiente problema.
1. ¿Cuál es el problema? c b
2. ¿Cuáles son las entradas de
la tabla? e d
3. ¿Cuántas entradas tiene la
tabla? f
4. ¿Se puede diseñar un agente
que mediante una tabla h g
percepciónacción
i
resuelva este problema?
5. ¿Existe otra forma de j
resolver el problema?
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18. Ejercicio 5
1. entrada  a
2. entrada  b
a
3. a  entrada
4. a b c b
5. a c
6. b  entrada
7. b a e d
8. b d
9. c a f
10. c d
11. c e
h g
12. c f
13. .
14. . i
15. .
16. . j
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19. DISEÑO DE AGENTES
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20. Estructura de los Agentes Inteligentes
• Un propósito de la IA es el diseño de un programa de
agente (una función que mapee de percepciones a
acciones)
• Este programa se ejecutará en algún dispositivo de
cómputo, o arquitectura.
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21. Agente
Agente = Arquitectura + Programa
Arquitectura.
Pone al alcance del programa las percepciones obtenidas
mediante los sensores, lo ejecuta y alimenta el efector con
acciones elegidas por el programa conforme se van
generando.
Programa.
Es un algoritmo que recibe las percepciones del agente y
genera una secuencia de acciones.
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22. Estructura de los Agentes Inteligentes
AGENTE = ARQUITECTURA + PROGRAMA
• Antes de diseñar un programa de agente, hay que hacer la
descripción PAMA
– Percepciones
– Acciones
– Metas
– Ambiente
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23. Estructura de los Agentes Inteligentes
• 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
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24. Estructura de los Agentes Inteligentes
• 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
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25. Estructura de los Agentes Inteligentes
• Agente: Resuelve problema 8 fichas 5 4 1 2 3
– Percepciones 6 1 8 8 4
• Alguno de los estados 7 3 2 7 6 5
– Acciones Estado Inicial Estado Final
• Movimiento de una ficha
– Metas
• Estado Final
– Ambiente
• Posición de las fichas.
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26. Ejercicio 6
• Agente: Robot resuelve laberintos
– Percepciones
– Acciones
– Metas
– Ambiente
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27. Ejercicio 6
• Agente: Sistema para el análisis
de imágenes por satélite
– Percepciones
– Acciones
– Metas
– Ambiente
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28. TIPOS DE AGENTES
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29. Tipos de Agentes
1. Agente reflejo simple.
– Las acciones del agente se establecen en función a una tabla de
percepción  acción.
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 y
planificar la secuencia de acciones.
4. 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.
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30. Ejercicio 7
Indique el tipo de agente para cada caso:
• Agente resuelve laberintos.
Agente basado en metas
• Agente que entrega la Raíz Cuadrada de un número.
Agente reflejo
• Agente que conduce un automóvil.
Agente basado en utilidad
• Agente que evalúa y diagnostica la enfermedad de un
paciente Agente con estado interno
• Agente que resuelve el problema de los bloques.
Agente basado en metas
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31. RS EI BM BU
1. Agente reflejo simple
• El usar una tabla de consulta explícita está fuera de toda
consideración.
• Sin embargo, es posible resumir fragmentos de tabla
observando ciertas asociaciones entre entradas/salidas que
se producen frecuentemente, y haciendo reglas de
condición-acción, por ejemplo:
– Si el carro de adelante está frenando, entonces
empezar a frenar.
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32. RS EI BM BU
Agente reflejo simple
Sensores
Agente
Como es el mundo
ahora
Acción que debo
Reglas condición-acción
tomar
Efectores
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33. RS EI BM BU
Agente reflejo simple
Función Agente-reflejo-simple (percepción) responde con una
acción
estática: reglas, un conjunto de reglas de condición-acción
estado  Interpretar-Entrada (percepción).
regla  Regla-Coincidencia (estado, reglas).
acción  Regla-Acción[regla]
responder con una acción
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34. Ejercicio 8
• Construya un agente para identificar las soluciones de la
siguiente ecuación, asuma que los ai son enteros.
i n
i
ai x 0
i 0
• Diga de que tamaño es la tabla percepción  acción.
• ¿Es práctico este agente?
• ¿Cuáles son las restricciones?, resuelve todos los casos.
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35. RS EI BM BU
2. Agente con estado interno
• Agentes bien informados de todo lo que pasa.
• El agente reflejo simple funciona sólo si se toma la decisión
adecuada con base en la percepción de un momento dado.
• En ocasiones se requiere mantener cierto tipo de estado
interno para estar en condiciones de estar optar por una
acción.
• Ejemplo: imágenes de antes y después pare detectar
cambios.
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36. RS EI BM BU
Agente con estado interno
Estado Sensores
Como evoluciona el Como es el mundo
mundo ahora
Lo que mis acciones
hacen
Acción que debo
Reglas condición-acción
tomar
Agente Efectores
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37. RS EI BM BU
Agente con estado interno
Función Agente-reflejo-con-estado (percepción) responde con una
acción
estática: estado, una descripción prevaleciente del
estado del mundo
reglas, un conjunto de reglas de condición-
acción
estado  Actualizar-Estado (estado, percepción).
regla  Regla-Coincidencia (estado, reglas).
acción  Regla-Acción[regla]
estado  Actualizar-Estado (estado, acción)
responder con una acción
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38. Ejercicio 9
• Cierto agente desea resolver el problema
del mundo de la aspiradora.
• El mundo está conformado por una
cuadrícula de 2x2 (dos con basura).
• Diseñe un agente que usa una tabla de
percepciónacción 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 cuál es el tamaño de la tabla percepciónacción .
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39. RS EI BM BU
3. Agente basado en metas
• Para decidir qué hacer no basta con tener información
acerca del estado que prevalece en el ambiente.
• Además del estado prevaleciente, se requiere cierto tipo de
información sobre su meta.
• La búsqueda y la planificación son sub-campos de la IA
que se ocupan de encontrar las secuencias de acciones
que 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 más flexible si cambian las condiciones o
cambian las metas.
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40. RS EI BM BU
Agente basado en metas
Estado Sensores
Como evoluciona el Como es el mundo
mundo ahora
Qué efectos tiene
Lo que mis acciones
tomar
hacen
la acción A
Acción que debo
Metas
tomar
Agente Efectores
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41. Ejercicio 10
• Resolver el problema de las k-reinas, para k = 3.
• El problema consiste en identificar en qué posiciones
colocar k reinas en un tablero de ajedrez de tal manera que
no se “coman” entre ellas
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42. Ejercicio 10
Formulación
Búsqueda
Ejecución
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43. Ejercicio 11
• Diseñar un agente para resolver el problema del
rompecabezas móvil o problema de las ocho fichas o
puzzle.
2 8 3 1 2 3
1 6 4 8 4
7 5 7 6 5
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44. Ejercicio 11
44 /56

45. RS EI BM BU
4. Agente basado en utilidad
• Las metas no bastan por sí mismas para generar una
conducta de alta calidad.
• Puede haber muchas secuencias de acciones que permitan
alcanzar la meta, pero algunas ofrecen más utilidad que
otras.
• La utilidad es una función que correlaciona un estado y un
número real mediante el cual se caracteriza el
correspondiente grado de satisfacción.
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46. RS EI BM BU
Agente basado en utilidad
Estado Sensores
Como es el mundo
Como evoluciona el ahora
mundo
Que efectos tiene
Lo que mis acciones
tomar
hacen
la acción A
Que tan feliz
Utilidad estaría en un estado
determinado
Acción que debo
tomar
Agente
Efectores
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47. EL AMBIENTE
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48. El Ambiente
• La relación entre el agente y el ambiente es siempre la
misma: el agente ejerce acciones sobre el ambiente, que, a
su vez, aporta percepciones al primero.
medio ambiente
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49. Medio Ambiente
• Accesible y no accesible.
– Accesible, si los sensores detectan los aspectos que requiere el agente
para elegir una acción.
• 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.
• Episódicos y no episódicos.
– Episódico, cuando la experiencia del agente se divide en episodios, si es
episódico, es más simple.
• Estáticos y dinámicos.
– Estático, 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
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50. Tarea
Ambiente Accesi- Determi Episó- Estático Discre-
ble -nístico dico to
Ajedrez con reloj
Ajedrez sin reloj
Póquer
Conducir un taxi
Sist. de diagnóstico médico
Sistema. de análisis de imgs.
Robot clasificador de partes
Controlador de refinería
Asesor de inglés interactivo
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