Conclusiones del libro
Cada quien piensa de manera distinta acerca de la IA, dependiendo de si lo que se desea es modelar humanos o trabajar a partir de un ideal. En el libro de Russell y Norvig se adopta el criterio de que la inteligencia tiene que ver con las acciones racionales.
La IA es heredera de diversas ciencias, desde la filosofía que permitio el poder pensar en la IA, al concebir la mente con maneras diversas; las matemáticas proveyeron las herramientas para manipular las aseveraciones de certeza lógica, así como las inciertas; la psicología reforzó la idea de que los humanos y otros animales podían ser considerados como máquinas para el procesamiento de información y la ingeniería de cómputo ofreció el dispositivo que permite hacer realidad las aplicaciones de IA
La inteligencia artificial se ha presentado como la ciencia del diseño de agentes inteligentes.
El aprendizaje es fundamental para que los agentes inteligentes puedan funcionar en ambientes desconocidos.
Conclusiones de la cátedra
Un agente percibe y actúa en un cierto ambiente, posee una dada arquitectura y está implementado a través de un programa de agente.
Un agente ideal (omnisciente) siempre elige aquella acción mediante la cual se maximiza su logro esperado, sujeta a la secuencia de percepciones recibida hasta ese momento.
Un agente autónomo usa su experiencia propia en lugar de usar conocimiento incorporado por su diseñador referente al ambiente.
Un programa de agente mapea la ruta entre percepción y acción y actualiza el estado interno de dicho agente.
Un agente reflejo (o reactivo) responde de inmediato a las percepciones (jugador de ping pong).
Un agente meta-intensivo (o basado en metas) actúa de tal manera de obtener el logro de su meta internalizada.
Un agente utilidad – intensivo (o basado en utilidad) maximiza su propia función de utilidad.
Poder representar el conocimiento (y a veces lograr que ese conocimiento pueda ser legible por el humano) es importante para que el diseño tenga buen éxito.
Los ambientes cambian y se presentan como dramáticamente más difíciles para el agente que otros. Los más difíciles son los ambientes inaccesibles, no-determinísticos, no-episódicos, dinámicos y continuos. Uno fácil es el de un robot encargado de hacer tostadas.
La inteligencia artificial se ha presentado como la tecnología de la construcción de agentes inteligentes, con lo cual se unifican temas que no tenían relación con otros enfoques (caso de la robótica y la visión).
El hilo conductor es el de ir complicando gradualmente los programas de agente, las funciones de agente (utilidad, actualización y desempeño) y los programas de ambiente (información básica y detallada).
Obviamente la noción de agente aglutina en una meta clara a toda la inteligencia artificial, la cual, sin embargo, al estar enlazada con los ambientes, pierde – por suerte – toda posibilidad de ser una disciplina auto-contenida, pasando a tener condición de multi-disciplinaria.
Conclusiones personales
Las distintas definiciones de IA mantienen una estrecha relación con el objetivo: modelar humanos (actuar o pensar como uno) o trabajar a partir de un ideal (actuar o pensar racionalmente).
La IA es heredera de diversas ciencias, desde la filosofía que delimitó las ideas más importantes con respecto a la misma, pasando por la matemática que hizo posible su transformación en una ciencia formal, y la psicología que contribuyó concibiendo a la mente como una máquina procesadora de información, hasta disciplinas más jóvenes como la lingüística, que ayudó en el problema del uso del lenguaje y la ingeniería de cómputo, que ofreció medios físicos para que las aplicaciones de la IA se realicen.
La inteligencia artificial se ha presentado como la ciencia del diseño de agentes inteligentes.
Un agente percibe y actúa en un cierto ambiente, posee una arquitectura dada y está implementado a través de un programa de agente. Algunos ambientes cambian y se presentan como dramaticamente más difíciles para el agente que otros. Los más difíciles son los ambientes inaccesibles, no determinísticos, no episódicos, dinámicos y continuos.
Poder representar el conocimiento es fundamental para que el diseño tenga buen éxito.
La idea del diseño de agentes es la de ir aumentando la dificultad a través de la complicación gradual de los programas de agente, las funciones de agente y los programas de ambiente.
Un agente debe incorporar mucho conocimiento si pretende manipular problemas que no sean triviales, pero conforme crece la cantidad de conocimiento, se va haciendo más dificil llegar a las cosas cuando se las necesita. De esta forma, debe ser incorporado más conocimiento para ayudar a esta tarea, pero al existir más conocimiento que manejar, se necesitará añadir más, y así indefinidamente.
Un agente aprendiz puede obtener por sus propios medios el conocimiento, sin necesidad de que se le proporcione todo previamente.
