Fecha: 22 Abril 2015
Tema: Naturaleza del entorno.
Introducción
En todo entorno de trabajo se presentan problemas con
frecuencia que deben ser solucionados de la mejor manera posible. El entorno de
trabajo representa los problemas a los cuales el agente debe solucionar y para
lograr su mejor análisis, este debe ser analizado usando el REAS.
Es estudio de la naturaleza del entorno se basa en principios
o condiciones que estudian el ambiente donde se va a desenvolver el agente.
Desarrollo
¿Qué es un entorno de
trabajo?
El entorno de trabajo podría definirse como los problemas
que surgen en el medio los cuales deben ser solucionados por agentes
racionales, que especifiquen las medidas de rendimiento, entorno, actuadores y
sensores del agente (REAS).
Para diseñar un agente se debe usar el acrónimo REAS ya
que este contiene las aristas que intervienen en la formulación de problema que
va a resolver el agente.
Ejemplo
de REAS para un taxista
automático.
Según el ejemplo el rendimiento está dirigido al costo,
seguridad, ect. El entorno analiza el tránsito, estado de la vía, ect. Los
actuadores son los mismos con los que dispone un taxi dirigido por un humano.
En los sensores debe tener velocímetro, GPS, un mecanismo especial para
controlar el carro, ect.
Propiedades de los
entornos de trabajo
Totalmente observable
vs parcialmente observable
Totalmente observable.- sensores de los agentes que
tienen un acceso completo al entorno para detectar los aspectos más importantes
en la toma de decisiones.
Parcialmente observable.- un agente es parcialmente
observable debido a la existencia de sensores poco exactos, o por existencia
del ruido.
Determinístico vs
estocástico
Determinístico.- el agente no tiene que lidiar con la
incertidumbre ya que el siguiente estado lo determina el estado actual y la
acción que ejecute el agente.
Estocástico.- no siempre la acción que realice el agente tiene
que ver con el siguiente estado que efectué.
Episódico vs
secuencial
Episódico.- cada experiencia que tenga el agente será un
episodio y de ese episodio no depende las acciones futuras.
Secuencial.- las acciones que ejecute el agente puede
afectar las acciones o decisiones futuras.
Estático vs dinámico.-
Estático.- el ambiente donde este interactuando el agente
no puede variar y no interesa analizar el paso del tiempo.
Dinámico.- el ambiente puede cambiar y el agente no
siempre conoce el estado del mundo actual.
Discreto vs
continuo.-
Discreto.- sus estados son finitos y se refiere a la
forma en que el agente interpreta lo que percibe, actúa y maneja el tiempo.
Continuo.- no es posible enumerar los estados puesto que
estos pueden ser infinitos.
Agente individual vs
multiagente
Individual.- solo interviene un agente durante la
resolución de un problema.
Multiagente.- intervienen más agentes los cuales no
tienen que ser precisamente robots.
Conclusión
Para un análisis más efectivo sobre el entorno de trabajo
donde va a desenvolverse el agente es recomendable usar el acrónimo REAS y así poder
conocer las características del medio.
Bibliografía
García, A. 2012. Inteligencia
artificial. Fundamentos, prácticas y aplicaciones. México. RC Libros. p 1-5.
Ramírez, M. 2011.
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Disponible en: http://es.slideshare.net/miramire
Russell S. y P.
Norvig, Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno. 2 ed. España. Pearson. p 48-49.
