INTRODUCCION
Un agente es un ente que actúa en un medio determinado. Para que un
agente pueda realizar una acción este tiene que obtener previamente
percepciones de cómo se encuentra el medio en el que se desenvuelve, esto lo
logra mediante sensores los cuales varían según la función del agente.
El agente realiza las acciones mediante actuadores, los cuales también
varían según su función es decir, un agente que juega futbol obtiene la
percepción de que el balón está cerca utilizando el sensor de distancia o la
vista, al obtener esta secuencia de percepciones este determina que la acción
que debe realizar es correr hacia el balón y esto lo lograra mediante el
actuador “piernas”, de otra forma no lo podría hacer.
MARCO
TEÓRICO
AGENTE. Al
igual que ocurre con la definición de la IA, se puede encontrar un gran
número de conceptos de agente, siendo la de Russell y Norvig 2008 la más
sencilla, que considera un agente cono una entidad que percibe y actúa sobre un
entorno. Basándose en esta definición, se puede caracterizar distintos agentes
de acuerdo con los atributos que posean y que definen su comportamiento para
resolver un determinado problema.
CARÁCTERÍSTICAS DE UN AGENTE. Un agente está
caracterizado por una serie de calificativos, los cuales vienen a denotar
ciertas propiedades a cumplir por los agentes. Esto nos lleva a plantear otra
definición bastante aceptada de agente donde se emplean tres calificativos que,
según, el autor se consideran básicos. Esta definición ve a un agente como un
sistema de computación capaz de actuar de forma autónoma y flexible en un
entorno (Wooldridge 2005), entendiendo por flexible que sea:
§ Reactivo, el agente es capaz de responder a
cambios en el entorno en que se encuentra situado.
§ Pro-activo, a su vez el agente debe ser
capaz de intentar cumplir sus propios planes u objetivos.
§ Social, debe de poder comunicarse con
otros agentes mediante algún tipo de lenguaje de comunicación del agente
En este
caso , hemos identificado una serie de características que deberían tener los
agentes, es decir que para poder asociar a una maquina el término de “agente ”
esta debe cumplir con los requerimientos antes mencionados. A continuación
revisaremos algunas de las características que también se suelen atribuir a los
agentes para resolver problemas particulares según Franklin y Nwana1
AGENTES Y SU ENTORNO
Como se ha mencionado anteriormente un agente es cualquier cosa
capaz de percibir su medio ambiente y esto lo logra con la ayuda de sensores y
actuar en ese medio utilizando actuadores.
El término percepción se utiliza para indicar que el agente puede
recibir entradas en cualquier instante. La secuencia de percepciones de un
agente refleja el historial completo de lo que el agente ha recibido. En
general, un agente tomará una decisión en un momento dado dependiendo de la
secuencia completa de percepciones hasta ese instante. Si se puede especificar
qué decisión tomará un agente para cada una de las posibles secuencias de
percepciones, entonces se habrá explicado más o menos todo lo que se puede
decir de un agente. En términos matemáticos se puede decir que el comportamiento
del agente viene dado por la función del agente que proyecta una percepción
dada en una acción ( Russell y Norvig 2008).
Esta idea se puede comprender mejor si lo relacionamos con el mundo de
la aspiradora, este mundo es tan simple que se puede describir todo lo que en
el sucede. Este mundo en particular tiene solamente dos localizaciones:
Cuadricula A y B.
La aspiradora puede percibir en que cuadrante se encuentra y si hay
suciedad en él. Puede elegir si se mueve hacia la izquierda, derecha, aspirar
la suciedad o no hacer nada. Una función muy simple para el agente
vendría dada por: si la cuadricula en la que se encuentra está sucia, entonces
aspirar, de otra forma cambiar de cuadricula. La función del agente siempre se
representa en una tabla, a continuación la función del agente aspiradora (
Russell y Norvig 2008).
BUEN COMPORTAMIENTO: EL CONCEPTO DE RACIONALIDAD
Un agente racional es aquel que hace lo correcto; es decir en términos
conceptuales que cada elemento de la tabla que define la función del agente se
tendría que rellenar correctamente. Por tanto, se necesita determinar una forma
de medir el éxito para saber si el agente está realizando su tarea
correctamente. Esto junto a la descripción del entorno y de los sensores
y actuadores del agente, proporcionará una especificación completa de la tarea
que desempeña el agente. Dicho esto, ahora es posible definir de forma más
precisa qué significa la racionalidad (Russell, S., Norvig, P. 2008).
MEDIDAS DE RENDIMIENTO
Las medidas de rendimiento incluyen los criterios que determinan el
éxito en el comportamiento del agente. A continuación se muestra un diagrama de
cómo actúa un agente para determinar el nivel de éxito de sus acciones.
Como se puede observar cuando se sitúa un agente en un medio, éste
genera una secuencia de acciones de acuerdo con las percepciones que recibe.
Esta secuencia de acciones hace que su hábitat pase por una secuencia de
estados. Si la secuencia es la deseada, entonces el agente habrá actuado
correctamente. Obviamente, no hay una única medida adecuada para todos los
agentes. Para que un agente pueda saber si está actuando de forma correcta este
debe tener medidas de rendimiento aunque también se podría preguntar la opinión
del agente acerca de su actuación, pero este podría ser incapaz de responder o
podría engañarse a sí mismos, es decir mostrar un comportamiento que es común
en los humanos cuando hacen creer que no quieren algo después de no haberlo
podido conseguir, por ejemplo, “Ah bueno, de todas formas no quería pasar el
semestre”. Por tanto se deben utilizar medidas de rendimiento objetivas, que
normalmente estas serán determinadas por el diseñador encargado de la
construcción del agente (Rodríguez, W. s/f.).
RACIONALIDAD
La racionalidad en un momento determinado depende de cuatro
factores:
Esto nos lleva a la definición de agente racional:
En cada
posible secuencia de percepciones, un agente
racional deberá emprender aquella acción que supuestamente
maximice su medida de rendimiento, basándose en
las evidencias aportadas por la secuencia de percepciones y en el
conocimiento que el agente mantiene almacenado. (Russell, S., Norvig, P. 2008)
OMNISCIENCIA, APRENDIZAJE Y AUTONOMIA
§ OMNISCIENCIA
Es necesario tener cuidado al distinguir entre racionalidad y
omnisciencia ya que un agente omnisciente conoce el resultado de su acción y
actúa de acuerdo con él; sin embargo, en realidad la omnisciencia no es
posible.
Esta es una cualidad otorgada a Dios que se podría decir que es el único
ser omnisciente. Los seres humanos no son capaces de conocer todas las cosas ya
que dicha facultad excede a la propia condición humana. Por eso, cuando se dice
que una persona es omnisciente, se hace referencia a que dispone de saberes de
muchas disciplinas o ciencias (Pino, et all . 2010)
§ APRENDIZAJE
La definición propuesta implica que el agente racional no sólo recopile
información, sino que aprenda lo máximo posible de lo que está percibiendo. La
configuración inicial del agente puede reflejar un conocimiento preliminar del
entorno, pero a medida que el agente adquiere experiencia éste puede
modificarse y aumentar. Hay casos excepcionales en los que se conoce totalmente
el entorno a priori. En estos casos, el agente no necesita percibir
y aprender; simplemente actúa de forma correcta. Por supuesto, estos agentes
son muy frágiles (Russell, S., Norvig, P. 2008).
§ AUTONOMÍA
Un agente carece de autonomía cuando se apoya más en el conocimiento
inicial que le proporciona su diseñador que en sus propias percepciones. Un
agente racional debe ser autónomo, debe saber aprender a determinar cómo tiene
que compensar el conocimiento incompleto o parcial inicial (García. E. 2009).
COMPORTAMIENTO FLEXIBLE Y AUTÓNOMO
Como comportamiento flexible y autónomo. Este tipo comportamiento se
caracteriza por su:
• Reactividad. Los agentes inteligentes deben
ser capaces de percibir su medio ambiente y responder a tiempo a los cambios en
él, a través de sus acciones.
• Iniciativa. Los agentes inteligentes deben exhibir un comportamiento orientado por sus metas, tomando la iniciativa para satisfacer sus objetivos de diseño (proactiveness).
• Sociabilidad. Los agentes inteligentes deben ser capaces de interaccionar con otros agentes, posiblemente tan complejos como los seres humanos, con miras a la satisfacción de sus objetivos.
• Iniciativa. Los agentes inteligentes deben exhibir un comportamiento orientado por sus metas, tomando la iniciativa para satisfacer sus objetivos de diseño (proactiveness).
• Sociabilidad. Los agentes inteligentes deben ser capaces de interaccionar con otros agentes, posiblemente tan complejos como los seres humanos, con miras a la satisfacción de sus objetivos.
LA CONDUCTA DEL AGENTE NO SUELE SER LA OPTIMA: Paradójicamente la conducta de un agente rara vez es la óptima. La razón
es sencilla: calcular el óptimo de un criterio de un modo suficientemente bueno
como para ser considerado razonable es muy difícil cuando en el problema
planteado concurren múltiples restricciones. Un ejemplo sería el cálculo de la
mejor ala para un avión, donde el agente tendría que ser capaz de tener en
cuenta criterios tan dispares como la aerodinámica, la compatibilidad con el
resto de componentes de la aeronave, o criterios económicos, y restricciones
tales como limitaciones en peso de la propia ala, el peso total de la aeronave,
las normativas aplicables, etc. En el otro extremo se encuentran problemas como
el cálculo del máximo de un polinomio de segundo grado, en los que el criterio
es muy sencillo -es un polinomio de segundo grado- y no concurre ninguna
restricción. Cuando el criterio es una función real de muchas variables y
las restricciones también, los cálculos son mucho más complicados. Algunas
veces se puede lograr una buena aproximación, pero si el agente ha de tomar la
decisión en muy poco tiempo, deberá conformarse con la mejor aproximación
que pueda calcular en el escaso tiempo de que dispone
(Deboeck, 1994).
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. Este influye mucho en la conducta del
agente es por esto que a continuación se muestra la clasificación del los
ambientes en los que se podría desenvolver un agente.
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.
Episódicos y no episódicos:
–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
–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.
Episódicos y no episódicos:
–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
CONCLUSIONES
Se
puede concluir en que los agentes deben de contar con sus sensores de forma
adecuada, para que puedan tener una clara idea de lo que ocurre en su medio
ambiente.
La racionalidad es diferente de la omnisciencia, ya que la racionalidad
maximiza el rendimiento esperado porque actúa e función de lo correcto,
mientras que la omnisciencia maximiza el resultado real, porque un ser
omnisciente conoce que va a suceder exactamente en el mundo real, sin embargo
en la realidad la omnisciencia no es posible.
El agente debe aprender lo máximo posible de lo que está percibiendo, y
para que este pueda ser considerado autónomo su comportamiento debe estar
determinado por su propia experiencia.
