Parte I
Agentes
¿Qué es
un agente?
Un
agente es todo aquello que puede considerarse que percibe su ambiente mediante
sensores, y que responde en tal ambiente por medio de efectores.
¿Cómo
debe proceder un agente?
Un
agente racional es aquel que hace lo correcto, aquello que le permite obtener el
mejor desempeño.
Medición
del desempeño de un agente
¿Racionalidad
= Omnisciencia?
NO.
Un agente omnisciente conoce el resultado REAL que producirán sus acciones, y
su conducta es congruente con ello. La racionalidad tiene que ver con un ÉXITO
ESPERADO, tomando como base lo que se ha percibido.
Hay
que tener en cuenta que no se puede culpar a un agente por no considerar algo
que no podía percibir, o por no realizar alguna acción de la que es incapaz.
El carácter de racionalidad de algo que se hace en un momento determinado
depende de:
-
La
medida con que se evalúa el grado de éxito logrado;
-
La
secuencia de percepciones (lo que hasta ese momento ha percibido el agente);
-
El
conocimiento que tenga el agente del mundo;
-
Las
acciones que el agente puede emprender.
Agente
racional ideal
En
todos los casos de posibles secuencias de percepciones, un agente racional deberá
emprender todas aquellas acciones que permitan obtener el máximo de su
rendimiento, basándose en las evidencias aportadas por la secuencia de
percepciones y en todo conocimiento incorporado en tal agente.
Mapeo de
las secuencias de percepciones
Un
mapeo de las secuencias de percepciones es una lista de las acciones que un
agente emprenderá como respuesta a
cualquier secuencia de percepciones posible. En realidad, esta lista será
infinita a menos que se limite la extensión de las secuencias de percepciones
que se desee tomar en cuenta.
Es
posible caracterizar un agente mediante un mapeo. Un mapeo ideal caracterizara a
un agente ideal. Especificando que acción deberá emprender un agente como
respuesta a una determinada secuencia de percepciones se diseña un agente
ideal.
Se
puede diseñar agentes mediante los que se implante el mapeo ideal en
situaciones generales: agentes que puedan resolver una ilimitada variedad de
problemas en una ilimitada variedad de ambientes.
Mapeo ideal: percepciones ===> acciones
Autonomía
Un
agente se considera autónomo en la medida que el tipo de acciones que emprenda
dependa de su propia experiencia y no del conocimiento sobre el ambiente que le
haya sido proporcionado por el diseñador. Sin embargo, sería excesivo esperar
una total autonomía, ya que si el agente no tuviese experiencia, tendría que
comportarse de manera aleatoria a menos que el diseñador le dé algún tipo de
ayuda.
El
agente inteligente autónomo debe ser capaz de funcionar satisfactoriamente en
una variedad de ambientes, considerando que se le da tiempo suficiente para
adaptarse.
Estructura
de un agente
AGENTE
= PROGRAMA DE AGENTE + ARQUITECTURA
Programa
de agente: función que permite implantar el mapeo
del agente para pasar de percepciones a acciones.
Arquitectura:
dispositivo de computo en el que se ejecutara el programa de agente.
En general la arquitectura pone al alcance del programa de agente las
percepciones obtenidas mediante sensores, ejecuta dicho programa y alimenta el
efector con las acciones elegidas por el programa.
Antes
de poder diseñar un programa de agente se debe conocer la descripción PAGE (P:
perceptions o percepciones, A: actions o acciones, G: goals o metas, E:
environment o ambiente). Las percepciones y acciones posibles, las metas (el
desempeño que se supone que lleve a cabo el agente), y el ambiente en el que
operara el agente pueden ser muy variados dependiendo del tipo de agente.
A
= f (P,G,E)
Programa
de agente
La
estructura general de un programa de agente es la siguiente.
El
agente posee sensores y efectores que le permiten interactuar con el ambiente, y
la tarea que realice dependerá de su
diseño.
Consideraciones
-
En
las distintas versiones de programas de agente se usarán estructuras de
datos internas que se irán actualizando con la llegada de nuevas
percepciones.
-
Si
bien se ha definido el mapeo de un agente como una función para pasar de
secuencias de percepciones a acciones, el programa agente recibirá solo una
percepción. Es decisión del agente construir o no la secuencia de
percepciones en la memoria, y esto se realizara dependiendo de las
necesidades de cada agente en particular.
-
La
meta NO forma parte del programa de agente. La medición del desempeño se
efectúa desde afuera a fin de evaluar la conducta del agente.
Agente
Conducido Mediante Tabla VS. Agente que Razona
El
primer obstáculo para construir un agente conducido mediante tabla es que aun
en un ambiente muy acotado, la tabla seria casi infinita. Suponiendo que el
ambiente fuese realmente reducido, igualmente su elaboración tomaría demasiado
tiempo al diseñador. Si igualmente se construyera, este agente carecería
completamente de autonomía y, si se producirían modificaciones no previstas en
el ambiente el agente se vería perdido. Por ultimo, incluso si se dotara al
agente de cierta autonomía, necesitaría muchísimo tiempo para aprender el
valor correcto de todas las entradas de la tabla.
Si
bien es cierto que el agente anterior implanta el mapeo, un agente que razone
puede tener mejor desempeño ya que supera ampliamente las cuatro desventajas
anteriores, por lo tanto el recurso de utilizar una tabla explícita queda fuera
de toda consideración a la hora de construir un agente.
Programas
de agente
-
Agentes
de reflejo simple
-
Agentes
bien informados de todo lo que pasa
-
Agentes
basados en metas
-
Agentes
basados en utilidad
Agentes
de reflejo simple
Se
basan en reglas condición/acción (asociaciones entre entradas y salidas que se
producen con cierta frecuencia) y se implementan con un sistema de producción.
Carecen de memoria referente a estados pasados del mundo. Responden
de inmediato a las percepciones.
Agentes
bien informados de todo lo que pasa
Agentes
basados en metas
Además
de disponer de información sobre el estado, tienen una clase de información
sobre la meta que describe situaciones deseables. Agentes de este tipo tienen
bajo consideración eventos del futuro. Actúan
de manera tal de obtener el
logro de su meta internalizada.
Agentes
basados en utilidad
Maximizan
su propia función de utilidad.
Ambientes
La
relación que existe entre agente y ambiente es siempre la siguiente: el agente
ejerce acciones sobre el ambiente, el cual, a su vez, aporta percepciones al
agente.
Propiedades
de los ambientes:
Accesibles
o inaccesibles
Si
los sensores proporcionan todo lo que hay que saber sobre el estado completo del
ambiente (necesario para elegir una acción) entonces el ambiente es accesible
al agente. Esos ambiente resultan convenientes, ya que liberan al agente de la
tarea de mantener actuallizado su inventario del mundo.
Determinísticos
o no determinísticos (estocásticos)
Si
el estado siguiente del ambiente está determinado plenamente por el estado
presente del mismo, y por la acción del agente, entonces se trata de un
ambiente determinístico. Así el agente escapa de la incertidumbre.
Episódicos
o no episódicos
Un
ambiente episódico implica que los episodios siguientes no dependen de las
acciones que ocurrían en episodios previos (como en las clásicas cadenas de
Markov). Esto le autoriza al agente a no preocuparse por la planificación de lo
que puede ocurrir.
Estáticos
o dinámicos
Será
estático todo ambiente que no cambie mientras el agente está pensando. No
tiene importancia el tiempo que se usa en pensar y no necesita monitorear el
mundo mientras piensa. El tiempo carece de valor mientras se computa una buena
estrategia.
Discretos
o continuos
Un
ambiente discreto posee un escaso número de percepciones y acciones distintas y
claramente discernibles.
Sin
adversarios o con adversarios racionales
Un
ambiente sin adversarios es aquel en el cual hay ausencia de otros agentes
racionales: la consecuencia es que el agente se libera de la preocupación de la
estrategia de los adversarios en el mismo juego.
Los
ambientes ingenieriles suelen ser sin adversario, en cambio, los ambientes
sociales y económicos aumentan en su complejidad por la presencia de
interacciones entre uno o más adversarios (por ejemplo en la Bolsa).
Programas
de ambiente
El
programa básico de ambiente toma como entrada uno o más agentes y les
proporciona percepciones. Absorbe una acción de cada agente en una unidad de
tiempo, y actualiza el ambiente para cada unidad de tiempo, tomando como base
las acciones de los agentes y posiblemente otros procesos que no se consideren
como agentes.
Casi
siempre, los agentes se han diseñado para satisfacer una cierta clase de
ambiente o clase ambiental, siendo clase ambiental un conjunto de ambientes
diversos. De esta forma, la medida de éxito en ese ambiente se define por un
estado inicial singular y una función de actualización particular.
