Fecha: 19 Mayo 2015
Tema: Estructura de los agentes - Tipos básicos de
programas para agentes
Introducción
Los agentes ideales realizan siempre la mejor acción, pero
antes de diseñar una gente es necesario considerar algunos aspectos:
- Percepción posible.
- Acciones posibles.
- Medida de desempeño u objetivos que debe lograr.
- Tipo de entorno en el que va a desenvolverse.
Un agente está compuesto por arquitectura y programa, en
este apartado se conocerán los tipos básicos de los programas de los agentes:
- Agentes reactivos simples.
- Agentes reactivos basados en modelos.
- Agentes reactivos basados en objetivos.
- Agentes reactivos en utilidad.
- Agentes reactivos que aprendan.
Desarrollo
Estructura de los agentes
La estructura de los agentes se concentra en el núcleo del problema y
sobre cómo trabajan internamente. El objetivo de la inteligencia artificial es diseñar el
programa del agente para que implemente la función de este. Asumiendo que el
programa se ejecutará en un computador con sensores y actuadores, conocido como
arquitectura.
Programas de los
agentes
Estos programas solo reciben la percepción actual como
entrada porque no hay nada más disponible en el entorno.
Tipos de agentes básicos:
Agentes reactivos simples
Este tipo de agentes funcionan si se toma la acción correcta con
base en la percepción del momento, su estrategia es resumir lo más importante
basándose en reglas de condición-acción:
- Si (condición=true)
- Entonces (ejecutar acción);
- Caso contrario
- Ejecutar otra acción;
También se los conoce como
agentes bien informado, estos agentes tienen algún tipo de estado interno, para
esto se considera el entorno y luego se deciden las acciones. Por lo tanto
requiere información de cómo evoluciona el mundo y sobre como las acciones del
agente afectan al mundo.
Agentes reactivos en objetivos
No basta conocer el mundo, es
necesario determinar acciones que permitan alcanzar una meta u objetivo.
El agente necesita información sobre su meta y que describa las situaciones que
se desean.
Agentes reactivos en utilidad
Para que el agente genere una conducta de alta calidad
las metas no son lo único necesario en la mayoría de entornos. Una función de
utilidad relaciona un estado y un número real mediante el cual se caracteriza
el estado de satisfacción del agente.
Agentes que aprenden
Este tipo de agentes se puede dividir en cuatro
componentes esenciales:
Elemento de aprendizaje: aprende a través de las experiencias adquiridas
con el elemento actuador y se retroalimentan para realizar mejoras.Elemento de aprendizaje: aprende a través de las experiencias adquiridas con el elemento actuador y se retroalimenta para realizar mejoras.
Elemento de actuación: Recibe estímulos o percepciones y determina las acciones a realizar.
Crítica: indica al elemento de aprendizaje qué tal lo está haciendo el agente con respecto a un nivel de actuación fijo.
Generador de problemas: es responsable de sugerir acciones que lo guiarán hacia experiencias nuevas e informativas.
Nuevo
Un robot humanoide ultra-realista llamado 'Han' reconoce
e interpreta las expresiones faciales de las personas y puede incluso mantener
conversaciones simples. Sus desarrolladores indican que este tipo de robots podrían
tener usos en industrias de la hospitalidad y el cuidado de la salud, donde la
comunicación cara a cara es vital.
Conclusión
Un agente está compuesto por arquitectura y programa,
ambos son esenciales para que el agente se pueda desenvolverse correctamente en
un entorno determinado.
Actualmente se desarrollan agentes que aprendan con la
finalidad de que el aprendizaje sea retroalimentado.
Bibliografía
Olmos, I. 2008. Tema dos. Estructura de
un agente. (En línea). ME. Consultado, 22 de may.
2015. Formato PDF. Disponible en http://www.cs.buap.mx/
Hermoso, R y centeno, R.2011.
Inteligencia artificial. (En línea). ES. Consultado, 22 de may. 2015. Formato PDF. Disponible en http://www.fing.edu.uy/
Russell S. y P.
Norvig, Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno. 2 ed. España. Pearson. p
51-62.
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