Agentes inteligentes, Inteligencia Artificial

1. Agentes Inteligentes
(Inteligencia Computacional)

2. Tomado de:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UN ENFOQUE MODERNO
Segunda edición
Stuart J. Russell y Peter Norvig

3. •Se discutirá la naturaleza de los
agentes ideales, sus diversos
hábitats y las formas de organizar
los tipos de agentes existentes.
Agentes Inteligentes

4. Agente Racional
Agentes útiles
Que sean
razonablemente
Inteligentes
Algunos se
comportan
mejor que
otros
Comportarse
tan bien como
se pueda
Principios de
diseño
La forma de actuar
depende de la
naturaleza del medio
La
complejidad
de los hábitat
Agentes
adaptados al
hábitat

5. Contenido
1
• Agentes y Entornos
2
• Racionalidad
3
• PEAS (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors)
• DEAS (Medidas de Desempeño, Entornos, Actuadores, Sensores)

6. Contenido
1
• Agentes y Entornos
2
• Racionalidad
3
• PEAS (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors)
• DEAS (Medidas de Desempeño, Entornos, Actuadores, Sensores)

7. 1 •Agentes y su entorno
•Un agente es cualquier cosa
capaz de percibir su entorno con
la ayuda de sensores y actuar en
ese medio utilizando
actuadores.
Entorno

8. agenteentorno
percepciones
actuaciones
sensores
actuadores
?
1 •Agentes y su entorno

9. Agente
Entorno
Percepciones
Acciones
Sensores
Actuadores
?
1 •Agentes y su entorno

10. Sensores y Actuadores
1 •Agentes y su entorno

11. Secuencia de percepciones
1 •Agentes y su entorno

12. • Mapea desde la secuencia actual de
percepciones a las acciones del agente
• Es una descripción matemática abstracta:
Función del agente
APf *:
1 •Agentes y su entorno

13. Representar la función del agente
• Puede ser muy grande
• En ocasiones infinita
• Para cada secuencia de percepción se
indica las acciones del agente
• Es una caracterización externa del
agente
Puede ser en forma de tabla
1 •Agentes y su entorno

14. • Es una implementación completa
• Se ejecuta sobre la arquitectura del agente
Programa del agente
Implementación del agente
1 •Agentes y su entorno

15. EL MUNDO DE LA ASPIRADORA
• Para comprender los conceptos de:
• Función del Agente
• Programa del Agente
Ejemplo
Ejemplo de agente simple
1 •Agentes y su entorno

16. El mundo de la aspiradora
A B
• Un mundo simple
• Se puede describir todo lo que en el sucede
• Es hecho a medida
• Se pueden agregar variantes
Mundo Imaginario Didáctico
1 •Agentes y su entorno

17. El mundo de la aspiradora
A B
Agente Aspiradora
Entorno
•Con suciedad
•Sin suciedad
Cuadricula A
•Con suciedad
•Sin suciedad
Cuadricula B
1 •Agentes y su entorno

18. Función simple del agente aspiradora
1 •Agentes y su entorno

19. Función del agente aspiradora
Secuencia de Percepciones Acción
[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 función de
agente sencilla
• Para el mundo del
agente aspiradora
Tabla parcial
• Llenar diferente la
columna derecha
• ¿Cuál es la mejor forma
de llenar la tabla?
• ¿Qué hace que un agente
sea bueno o malo,
inteligente o estúpido?
Diferentes Agentes
1 •Agentes y su entorno

20. El concepto de Agente
Es una herramienta para el análisis de sistemas
Es una forma diferente de modelar los problemas
No es una caracterización absoluta del mundo
Muchas cosas pueden modelarse como agentes
No divide entre los agentes y no agentes
1 •Agentes y su entorno

21. Contenido
1
• Agentes y Entornos
2
• Racionalidad
3
• PEAS (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors)
• DEAS (Medidas de Desempeño, Entornos, Actuadores, Sensores)

22. Comportamiento
• Aquél que hace lo correcto
• Lo correcto es aquello que permite al agente obtener un
resultado mejor.
Agente Racional
2 • Racionalidad
• el concepto de racionalidad
Buen comportamiento:
• Cada acción es la correcta para cada secuencia de
percepciones
Función del Agente

23. Medida de Rendimiento
• Criterios que determinan el éxito en el
comportamiento del agente
• Forma de medir el éxito
Medida de rendimiento
2 • Racionalidad
• La descripción del entorno
• La descripción de los Sensores
• La descripción de los actuadores
• La medida de rendimiento
La “Tarea del Agente” se define con:

24. Medida de Rendimiento
• 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.
Acciones del agente en el entorno
2 • Racionalidad
• ¿?
¿Medida de rendimiento en la aspiradora?

25. Medida de Rendimiento
2 • Racionalidad
• 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 energía o el ruido
realizado?
Tener el suelo limpio más tiempo

26. Medida de Rendimiento
2 • Racionalidad
• Crear medidas de desempeño:
• De acuerdo a lo que se quiere con el entorno
• No en base al comportamiento deseado del agente
Recomendación
• ¿Los promedios son adecuados?
• ¿Medir el porcentaje de tiempo que estuvo limpio?
• Es probable que un experto en limpieza de una
medida razonable.
Dificultad de la Medida de rendimiento

27. Definición de Agente Racional
2 • Racionalidad
• La medida de rendimiento (¿qué determina el éxito del
agente?)
• Conocimiento del entorno (conocimiento previo)
• Sensores que posee el agente (qué puede percibir)
• Secuencia de percepciones (conocimiento acumulado)
• Criterios para la toma de decisión (cómo determina las
acciones)
• Actuadores que posee el agente (Acciones que puede
realizar el agente en el entorno)
Factores de Racionalidad

28. Definición de Agente Racional
2 • Racionalidad
• En cada posible secuencia de percepciones, un
agente racional deberá emprender aquella acción
que supuestamente maximice su medida de
rendimiento, basándose en las evidencias
aportadas por la secuencia de percepciones y en el
conocimiento que el agente mantiene almacenado.
Agente Racional

29. Racionalidad del Agente Aspiradora
2 • Racionalidad
• Punto por cada recuadro limpio en un periodo de tiempo, a lo
largo de una vida de n periodos.
• Se conoce el entorno
• No se conoce la distribución de la suciedad
• No se conoce la ubicación inicial del agente
• Las cuadriculas de deben mantener limpias
• Aspirando se limpia la cuadricula en la que está el agente
• El agente puede moverse a la derecha y a la izquierda, sin llegar a
salirse del entorno, si esto puede ocurrir se queda quieto.
• Las únicas acciones permitidas son Izquierda, derecha, aspirar,
NoOp (No hacer nada).
• El agente percibe correctamente su localización y si este cuadrante
contiene suciedad.
Medida de Rendimiento

30. Racionalidad del Agente Aspiradora
2 • Racionalidad
• Bajo las circunstancias descritas, sí! Porque tiene un
desempeño tan alto como el de cualquier otro agente.
• Si las circunstancias cambiar, podría llegar a ser irracional.
• Cuando no hay suciedad, el agente oscilará entre las
cuadriculas sin necesidad.
• Si se penaliza cada movimiento innecesario, el
desempeño será pobre.
• Diseñar un agente que:
• No hagan nada si las cuadriculas están limpias.
• Aspirar falla un 25%
• Sensor de suciedad falla un 10%
• Probabilidad de ensuciarse un cuadrante es del 10%
¿Es racional?

31. Contenido
1
• Agentes y Entornos
2
• Racionalidad
3
• PEAS (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors)
• DEAS (Medidas de Desempeño, Entornos, Actuadores, Sensores)

32. Racionalidad del Agente Aspiradora
3
• DEAS (Medidas de Desempeño, Entornos, Actuadores, Sensores)
• Bajo las circunstancias descritas, sí! Porque tiene un
desempeño tan alto como el de cualquier otro agente.
• Si las circunstancias cambiar, podría llegar a ser irracional.
• Cuando no hay suciedad, el agente oscilará entre las
cuadriculas sin necesidad.
• Si se penaliza cada movimiento innecesario, el
desempeño será pobre.
• Diseñar un agente que:
• No hagan nada si las cuadriculas están limpias.
• Aspirar falla un 25%
• Sensor de suciedad falla un 10%
• Probabilidad de ensuciarse un cuadrante es del 10%
¿Es racional?