mg. samuel oporto díaz lima, 07 de mayo 2005 agentes inteligentes inteligencia artificial
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Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 07 de mayo 2005
Agentes Inteligentes
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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Tabla de Contenido
1. Agentes Inteligentes.
2. Tipos de Agentes
3. El Ambiente
4. Agentes Basados en Metas
5. Problemas
6. Bibliografía
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Objetivos
• Exponer los conceptos asociados a agentes inteligentes.
• Presentar los tipos de agentes.• Identificar los tipos de ambiente.• Presentar a los agentes basados en metas.• Exponer la forma en que un agente basado en
metas puede resolver un problema de búsqueda.
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AGENTES INTELIGENTES
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Agente
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Racionalidad de un agente
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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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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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 recepciona las percepciones del agente y genera una secuencia de acciones
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Estructura de los Agentes Inteligentes
• Antes de diseñar un programa de agente, hay que hacer la descripción PAMA– Percepciones– Acciones– Metas– Ambiente
AGENTE = ARQUITECTURA + PROGRAMA
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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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Estructura de los Agentes Inteligentes• Agente: Robot resuelve laberintos
– Percepciones• Caminos y paredes
– Acciones• Seguir algún camino
– Metas• El queso.
– Ambiente• El laberinto.
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Estructura de los Agentes Inteligentes• Agente: Resuelve problema 8 fichas
– Percepciones• Alguno de los estados
– Acciones• Movimiento de una ficha
– Metas• Estado Final
– Ambiente• Posición de las fichas.
5 4
6 1 8
7 3 2
1 2 3
8 4
7 6 5
Estado Inicial Estado Final
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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 percepcionesacciones.
(mapeo de percepcionesacciones)
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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Ejemplo
a
bc
de
f
gh
i
j
1. entrada a2. entrada b3. a entrada4. a b5. a c6. b entrada7. b a8. b d9. c a10. c d11. c e12. c f13. .14. .15. .16. .
¿Cuántas entradas tiene la tabla?
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TIPOS DE AGENTES
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Tipos de Agentes• Agente reflejo simple.
– Las acciones del agente se establecen en función a una tabla de percepciones acciones.
• Agentes con estado interno.– Es un agente reflejo, pero que almacena sus percepciones
anteriores.
• 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.
• 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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Ejercicio
Indique el tipo de agente para cada caso:• Agente resuelve laberintos.
Agente basado en metas• Agente que entrega la √ de un número.
Agente reflejo• Agente que conduce un automóvil.
Agente basado en utilidad• Agente del mundo de los wumpus
Agente con estado interno• Agente que resuelve el problema de los bloques.
Agente basado en metas
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EL AMBIENTE
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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.
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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.
• Episodicos y no episodicos.– 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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Ejercicio
Ambiente Accesible
Determinísti
co
Episódico
Estático
Discreto
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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AGENTES BASADOS EN METAS
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Agentes Basados en Metas• El agente reflejo no “piensa” en las
consecuencias de sus acciones.• Los agentes basados en metas persiguen una
meta.• El agente se pregunta en todo momento ¿qué
sucederá si hago tal cosa?, ¿llegaré a la meta?.• Este requiere que anticipe sus acciones, antes
de ejecutarlas.• La anticipación requiere la búsqueda de la
secuencias de acciones y luego la planificación de su ejecución.
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Agentes Basados en Metas
Formulación
PlanificaciónBúsqueda Ejecución
PercepciónRealidad
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Agentes Basados en Metas• Son aquellos agentes que determinan su acción
basados en una meta.
• Para propósitos de este unidad del curso su ambiente es:– Accesible, determinista, episódico, estático y
discreto.
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PROBLEMAS
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Problema
Partir de la ciudad de Piura para recorrer las capitales de los departamentos indicados para regresar de nuevo a Piura, sin realizar el mismo recorrido dos veces. (se puede pasar más de una vez por la misma ciudad).
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Metas y Acciones
Meta (estado).• Teniendo en consideración la situación en un momento
dado ¿qué acción tomar?• Una meta es un estado del mundo.• Se llega a una meta mediante una acción
Acción.• Es el causante de un cambio de estado en el mundo.
e0 a1 e1 a2 e2 a3 e3 a4 e4
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Diseño de un agente de búsqueda
formular buscar ejecutar
¿qué buscamos?¿si lo encontramos lo ejecutamos directamente?
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1. Formulación de Problema• Es el proceso de decidir que acciones y
estados habrán de considerarse para resolver el problema.
• Acciones.– Ir desde la ciudad i hasta la ciudad j
[ i j], dado que existe una conexión entre i y j.
• Estados.– Estar en la ciudad i.– Dado que i = {Piura, Loreto, Ancash,
Ucayali, Huanuco, Lima, Ayacucho, Arequipa, Puno, Madre de Dios}
Ancash JuninAncash LimaAyacucho ArequipaAyacucho LoretoJunin LimaLima AyacuchoLima Madre de DiosPiura AncashPiura LoretoPuno ArequipaPuno AyacuchoPuno JuninPuno Madre de DiosPuno UcayaliUcayali AncashUcayali AyacuchoUcayali JuninUcayali Loreto
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2. Búsqueda• Dado un agente que tiene un objetivo.• Dado que el agente se encuentra en un estado
particular ei.• El agente conoce los estados que se pueden generar
cuando realiza una acción determinada.• Para que el agente decida realizar una acción
determinada, debe de evaluar previamente las diversas secuencias de acciones posibles que le llevan al estado que desea, y luego decidir por la mejor secuencia.
Búsqueda.
Es el proceso de encontrar la secuencia de acciones a seguir para encontrar un objetivo.
![Page 32: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 07 de mayo 2005 Agentes Inteligentes INTELIGENCIA ARTIFICIAL](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081414/54e8b26f4a7959b4138b49f8/html5/thumbnails/32.jpg)
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3. Ejecución
Solución:
acciones = algoritmo_búsqueda(problema)
Ejecución:• Luego de encontrar la solución al problema de búsqueda
se procede a ejecutar la secuencia de acciones:
ejecutar_acciones(acciones)
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Ejercicio
Identificar las acciones a seguir para resolver el problema de las k-reinas (k = 3)
Búsqueda Ejecución
Formulación
![Page 34: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 07 de mayo 2005 Agentes Inteligentes INTELIGENCIA ARTIFICIAL](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081414/54e8b26f4a7959b4138b49f8/html5/thumbnails/34.jpg)
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Bibliografía• AIMA. Capítulo 2 y 3, primera edición.• AIMA. Chapter 2 y 3, second edition.
![Page 35: Mg. Samuel Oporto Díaz Lima, 07 de mayo 2005 Agentes Inteligentes INTELIGENCIA ARTIFICIAL](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081414/54e8b26f4a7959b4138b49f8/html5/thumbnails/35.jpg)
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PREGUNTAS