ESTRUCTURA DE LOS AGENTES

INTRODUCCIÓN

Anteriormente hemos referido los conceptos sobre los agentes, en este capitulo intentaremos profundizar sobre las utilidades de los agentes y así referirnos a como trabajan y que función cumplen de acuerdo a sus características propias.

Teniendo claro cómo actúa un agente, nos centraremos ya en revisar cómo deben estar compuestos en su arquitectura, es decir hardware y software; además de analizar los tipos de agentes que existen, estos se clasifican según la forma en que se desenvuelven o realizan las acciones para lograr su objetivo.

MARCO TEÓRICO

Todos los agentes tienen una estructura básica o mínima o esquelética igual, y esta debe estar acorde con la función que realiza el agente.

En general, la arquitectura hace que las percepciones de los sensores estén disponibles para el programa, ejecuta los programas, y se encarga de que los actuadores pongan en marcha las acciones generadas.

PROGRAMAS DE LOS AGENTES

Hay que tener en cuenta la diferencia entre los programas de los agentes, que toman la percepción actual como entrada, y la función del agente, que recibe la percepción histórica completa. Los programas de los agentes reciben sólo la percepción actual como entrada porque no hay nada más disponible en el entorno; si las acciones del agente dependen de la secuencia completa de percepciones, el agente tendría que recordar las percepciones.

El programa del agente se realiza en pseudocodigo, para poder representarlo de manera más sencilla, a continuación se muestra el programa del agente basado en una tabla de percepciones

AGENTES REACTIVOS SIMPLES

Este es el tipo de agente más sencillo, ya que este actúa en función de las percepciones que está tomando en ese momento ignorando las anteriores. Actuar de esta forma puede sonar no muy útil ya que existen acciones que requieren llevar un historial de las anteriores, por ejemplo un juego de ajedrez, las acciones que se realizan en un determinado momento están presente durante todo el juego porque de estas dependen las nuevas acciones 

 AGENTE BASADO EN MODELO

Este agente actúa según sus percepciones pero las relaciona con un modelo  obtenidos anteriormente del mundo real, es decir cuándo va a realizar determinada acción este la relaciona con el estado del modelo, por ejemplo ¿cómo está el mundo ahora?, luego determina si su acción tuvo efecto en el medio

AGENTE BASADO EN OBJETIVO

Este agente también se basa en un modelo del mundo real, la diferencia es que este busca cumplir un objetivo, es decir el agente tiene como propósito llegar a una meta y realiza todas las acciones que sean necesarias para cumplirla, en este punto el agente debe estar preparado por si en determinado momento ocurre un problema que le impida realizar una acción, es decir este debe detenerse y buscar la forma de realizar la acción para llegar a cumplir su objetivo

AGENTE BASADO EN UTILIDAD

Este tipo de agente evalúa si las acciones que está realizando son útiles, es decir tienen un efecto positivo en el medio, para esto determina si la crítica que va a tener luego de realizar una acción es buena o mala

AGENTE QUE APRENDE

Este tipo de agente es el que la IA busca desarrollar, agentes que aprendan de las acciones que están realizando, este es un tipo de agente que tiene un modelo del mundo real y un objetivo a alcanzar, si en el proceso de alcanzar su objetivo este tiene un problema y realiza una acción la cual obtiene una crítica mala, el agente aprende que no debe realizar esta acción otra vez, es decir la gurda en la tabla de reglas que debe cumplir, así de esta forma se podría decir que el agente está aprendiendo 

CONCLUSIONES

El objetivo de la inteligencia artificial es desarrollar agentes que aprendan, es decir que no se queden con el conocimiento que les brindo su desarrollador si no que este pueda adquirir nuevo conocimiento en base a las acciones que esté realizando, es decir que pueda aprender la experiencia.

BIBLIOGRAFIA

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