tema: agentes inteligentes

“Año de la Integración Nacional y el Reconocimiento de Nuestra Diversidad"
“INTELIGENCIA ARTIFICIAL”
TEMA: AGENTES INTELIGENTES
INTEGRANTES:

BALTAZAR LICAS, NEAL.

ENRRIQUEZ VALVERDE, LENIN
ESCUELA: Ingeniería de Sistemas VII – Noche.
DOCENTE: Saúl Mateo Pérez Vega
LIMA - PERÚ
2012
1. DEFINICION
Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales
percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de
manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Es capaz de
percibir su medio ambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio
utilizando actuadores (elementos que reaccionan a un estímulo realizando una
acción).
En este contexto la racionalidad es la característica que posee una elección de ser
correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado.
Este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que
inteligencia (la cual sugiere entendimiento) para describir el comportamiento de los
agentes inteligentes. Por este motivo es mayor el consenso en llamarlos agentes
racionales.
Un agente inteligente puede ser una entidad física o virtual. Si bien el término
agente racional se refiere a agentes artificiales en el campo de la Inteligencia
Artificial, también puede considerarse agentes racionales a los animales incluido el
hombre.
Los agentes inteligentes se describen esquemáticamente como un sistema
funcional abstracto. Por esta razón, los agentes inteligentes son a veces llamados
Agentes Inteligentes Abstractos (AIA) para distinguirlos de sus implementaciones
del mundo real como sistemas informáticos, los sistemas biológicos, o de
organizaciones. Algunas definiciones de agentes inteligentes hacen énfasis en su
autonomía por lo que prefieren el término agente inteligente autónomo. Y otros (en
particular, Russell y Norvig (2003)) consideran conducta dirigida a objetivos como
la esencia de lo inteligente y prefieren un término tomado de la economía "Agente
Racional".
En Ciencias de la Computación el término agente inteligente puede ser usado para
referirse a un agente de software que tiene algo de inteligencia,
independientemente de si no es un agente racional por definición de Russell y
Norvig. Por ejemplo, programas autónomos utilizados para asistencia de un
operador o de minería de datos (a veces denominado robots) son también
llamados "agentes inteligentes".
2. CARACTERISTICAS:

Los agentes tienen un punto de vista incompleto, pero esto no limita que se halle
una solución (aproximada). Lo que se pretende en que la solución sea completa
y consistente.

Los agentes se mueven dentro de un entorno “virtual” operando a través de un
sistema.
Los agentes inteligentes dentro del entorno de software tendrán una función
análoga a la que realizan los robots en el mundo real, de ahí el nombre de
softbots (software robot).

3. CLASIFICACION
Los agentes inteligentes se clasifican en 6 categorías principales:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
agentes reactivos
agentes reactivos basados en modelo
agentes basados en objetivos
agentes basados en utilidad
agentes que aprenden
agentes de consulta
4. VENTAJAS

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Facilitarle el trabajo a los usuarios
Actuar como consultantes.
Servir de operadores en medios complejos.
5. DIFICULTADES
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Como conocer la información relevante e irrelevante.
Como agilizar la búsqueda.
Como evitar repetir una tarea realizada.
6. TIPOS DE AGENTES
7. ESTRUCTURA DE LOS AGENTES
Como todos los agentes tienen una estructura básica o mínima o esquelética
igual, se puede investigar cuál es ella.
7.1 Agentes de reflejo simple
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
Las reglas condición / acción tienen la forma
IF condición THEN acción
Peligro puede ser de poco alcance.
7.2. Agente de reflejo con estado
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Incluye memoria extendiendo el horizonte de tiempo del agente.
peligro: la información almacenada puede no ser válida.
Un agente reflejo con un estado interno. Opera encontrando una regla cuya
condición coincida con la situación actual y luego procede a efectuar la
acción que corresponda a la regla.
7.3. Agente basado en metas
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Ayudan al agente a decidir las acciones correctas.
Información sobre la meta ayuda al agente a describir situaciones
deseables.
Si la meta no es inmediata a una acción es necesario realizar algún proceso
de búsqueda y planeación.
La toma de decisiones no es tan directa como en un agente reactivo.
Considera la forma en que cambiará el mundo.
Es más flexible para adaptarse.
Ejemplos de un agente basado en metas
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
El robot debe mantener el objetivo en la mira.
La trayectoria del objetivo no es conocida de antemano
El robot no sabe de antemano todos los obstáculos
7.4. Agente basado en Utilidad
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Las metas no son suficientes para generar un comportamiento de calidad.
Las utilidades sirven para distinguir la preferencia de un estado a otro.
La utilidad mapea un estado a un número real.
Debe considerarse las metas conflictivas y las metas inciertas.
8. AMBIENTE
Accesible vs inaccesible
Sensores detectan toda la información
Determinista vs no determinista
El siguiente estado depende sólo del anterior y de la acción actual
Episódico vs no episódico
Existen episodios con percepciones y acciones
Estático vs dinámico
El ambiente no cambia mientras el agente delibera.
Discreto vs continúo
Existe un número limitado de percepciones y acciones.
Características de los ambientes:
9. GRAFICO DE UN AGENTE INTELIGENTE
Imagen 01 – Agentes inteligentes
Imagen 02 – Agentes Inteligentes