Parte V
Agente recopilador de Información
Un agente sensato plantea preguntas acerca del usuario de acuerdo con un orden razonable.
Las acciones que este agente debe realizar son:
- Debe evitar hacer preguntas irrelevantes.
- Debe tomar en cuenta la importancia de cada uno de los elementos de la información en relación con su costo.
- Debe saber cuando terminar de hacer preguntas.
- Podemos enunciar que este tipo de agentes trabajan directamente con la información como concepto principal.
- Una forma de ver claramente como funciona este tipo de agentes, es observar el algoritmo sobre el que se
manejan.
Algoritmo de un agente recopilador de información
Function: Information-Gathering-agent(percept) returns an action
estático:D, una red de decisión.
integrar porciento en D
j <--- el valor que maximiza VIP(Ej) – Costo(Ej)
si VIP(Ej) > Costo(Ej)
entonces devolver Petición(Ej)
sino devolver la mejor opción de D
Las características del algoritmo son: este tipo de agente, “antes de actuar
recopila”; su funcionamiento determina que a cada variable de evidencia observable Ej se la asocia con un costo,
Costo(Ej); y este tipo de algoritmos utiliza una técnica denominada MIOPE.
Miope
Es una forma de recopilación de información, utilizada para extraer los valores de información.
Las caracteristicas de esta técnica son:
- Utiliza la fórmula “corta de vista” del VIP, calculando el valor de la información, basándose en que sólo se obtendrá una variable de evidencia.
- Se basa en el mismo criterio heurístico de la Búsqueda Avara.
- Generalmente produce bueno resultados en la práctica.
- Se probó que en la selección de pruebas de diagnóstico, es mejor que los médicos expertos.
Sistemas expertos por decisión teorica
Figuran dos actores:
- Tomador de decisiones: quien define qué resultados son preferibles obtener.
- Analista de decisiones: quien enumera las posibles decisiones y resultados correspondientes.
La incorporación de redes de decisión permitió el diseño de sistemas expertos de manera que éstos fuesen capaces de recomendar decisiones óptimas, que tomarán en cuanta las preferencias del usuario y que reflejaran también la evidencia disponible.
Estos sistemas expertos tienen ventajas
importantes:
- El experto aprovecha la posibilidad de representar de manera explícita sus preferencias.
- El sistema realiza automáticamente el procedimiento de selección de acciones.
- Se deducen conclusiones a partir de la evidencia.
- Contar con información sobre la utilidad es un apoyo para la ingeniería del conocimiento.
Procedimiento de consulta
- Definir el alcance del problema: Se deben definir las posibles acciones, resultados y evidencias que deberán tomarse en cuenta.
- Definir la topología: Saber qué aspectos del estado de resultado son los que definen su utilidad.
- Asignación de probabilidades: Las probabilidades condicionales reflejan las influencias causales que existen entre las variables aleatorias, y los efectos de éstas.
- Asignación de utilidades: Se deben utilizar técnicas adicionales para encontrar las utilidades de cada
atributo.
- Introducir toda evidencia que se tenga: Puede aparecer evidencias iniciales, que deben ser especificadas e incorporadas al sistema.
- Evaluar el diagrama: Se debe calcular la opción óptima con base en la evidencia existente.
- Obtener más evidencias: Calcular el valor de la información, comparándolo con el costo de su obtención
y sacar conclusiones sobre esto e incorporarlo al sistema.
- Efectuar un análisis de sensibilidad: Determinar si todas la decisiones apuntan a una buena decisión, o no.
Este es el paso más importante de todos.
