AGENTES INTELIGENTES

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.

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

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.