ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA AGROPECUARIA DE MANABÍ
“MANUEL FÉLIX LÓPEZ”
CARRERA INFORMÁTICA
SEMESTRE
SEXTO
PERIODO OCT.-MAR./2015
INTELIGENCIA ARTIFICIAL I
TEMA:
LA NATURALEZA DEL ENTORNO
AUTOR:
CARLOS A. ZAMBRANO VIDAL
CARLOS A. ZAMBRANO VIDAL
FACILITADORA:
ING. HIRAIDA SANTANA
MISIÓN
Formación de profesionales íntegros que conjuguen
ciencia, tecnología y valores en su accionar, comprometidos con la sociedad en
el manejo adecuado de programas y herramientas computacionales de última generación.
VISIÓN
Ser referente en la formación de profesionales de
prestigio en el desarrollo de aplicaciones informáticas y soluciones de
hardware.
CALCETA, 2014
INTRODUCCIÓN
Ahora vamos a conocer como los agentes inteligentes y sus
propiedades del entorno en si como funcionan o trabajar en el entorno en que se
encuentren vamos a ver los diferentes campos en los que se desenvuelven los
agentes inteligentes en el medio y nos vamos a dar cuenta que no son iguales
todos los entornos en los que trabajan varían dependiendo en el medio donde se
encuentre.
LA NATURALEZA DEL ENTORNO
Ahora que se
tiene una definición de racionalidad, se podría iniciar cautelosamente (debido
a su natural complejidad ya explicada) la construcción de agentes racionales.
El entorno sobre el cual los agentes se sitúan representa al conjunto de
problemas para los cuales la existencia de estos pretende dar solución. Un
análisis descriptivo de las características que conforman nuestro entorno hace
simplificar el nivel de complejidad del entendimiento de las dificultades que
entrañan los problemas derivados a objeto de estudio, y facilitan su comprensión
de cara a la integración de los artefactos racionales sobre el mismo,
determinando su diseño, implementación y uso. Por ello, toda naturaleza
del entorno se categoriza bajo una serie de principios o propiedades que
reflejan de una manera u otra las condiciones sobre las cuales los agentes
actuarían ante un problema concreto en la consecución de una solución. Se
definen a continuación:
§ TOTALMENTE
OBSERVABLE VS PARCIALMENTE OBSERVABLE
Se dice que
un entorno de trabajo es totalmente observable si los sensores detectan todos
los aspectos que son relevantes en la toma de decisiones y en las medidas de
rendimiento. Este entorno es el más conveniente, ya que el agente no necesita
mantener ningún estado interno para saber qué sucede en el exterior. Por otro
lado el entorno puede ser parcialmente observable debido al ruido y a la
existencia de sensores poco exactos o porque los sensores no reciben
información de parte del sistema.
§ DETERMINISTA VS ESTOCÁSTICO
Si el
siguiente estado del medio está totalmente determinado por el estado actual y
la acción ejecutada por el agente, entonces el entorno es determinista; de otra
forma es estocástico. En principio, un agente no se tiene que preocupar de la
incertidumbre en un medio totalmente observable y determinista. Sin embargo, si
el medio es parcialmente observable entonces puede parecer estocástico. Si el
medio es determinista, excepto para las acciones de otros agentes, decimos que
el medio es estratégico.
§ EPISÓDICO VS SECUENCIAL
En un
entorno de trabajo episódico, la experiencia del agente se divide en episodios.
Cada episodio consiste en la percepción del agente y la realización de una
única acción posterior. Es muy importante saber que el siguiente episodio no depende
de las acciones que se realizaron anteriormente y es que en los medios
episódicos la elección de la acción en cada episodio depende sólo del episodio
en sí mismo. Muchas tareas de clasificación son episódicas.
§ ESTÁTICO VS DINÁMICO
Si el
entorno puede cambiar cuando el agente está deliberando, entonces se dice que
el entorno es dinámico para el agente; de otra forma se dice que es estático.
En los medios estáticos el agente no necesita estar pendiente del mundo
mientras está tomando una decisión sobre una acción, ni necesita preocuparse
sobre el tiempo transcurrido. Los medios dinámicos, por el contrario, preguntan
continuamente al agente qué quiere hacer. Si no ha decidido aún, entonces se
entiende que ha tomado la decisión de no hacer nada.
§ DISCRETO VS CONTINUO
La
distinción entre discreto y continuo se puede aplicar al estado del medio, a la
forma en la que se maneja el tiempo y a las percepciones y acciones del
agente.
En este
sentido, y valorando las definiciones teóricas que entrañan el cuerpo y forma
de nuestro entorno como dominio del problema y desencadenante de una solución a
través de agentes, la estructura del metro de Madrid se considera un
medio parcialmente observable, puesto que el agente conocerá
los aspectos relevantes en la toma de decisiones de los nodos contiguos a este,
ligados por las correspondencias existentes entre estaciones/líneas, estocástico, ya que no se puede predecir que un tren
pueda averiarse o si la infraestructura necesita de una rehabilitación o
mantenimiento por urgencia sin previo aviso, secuencial, puesto
que la decisión de avanzar por una estación creando una ruta puede afectar a
decisiones futuras, estático, puesto que aunque
el entorno puede cambiar cuando el agente está deliberando (inesperadamente se averían
una o varias estaciones), se tomarán como ciertos y no modificables los datos a
priori cargados de la base de datos (estructura de almacenamiento de datos
remoto actualizada en todo momento con la situación global del entorno de la
Red) sobre las disponibilidades o no de las estructuras que conforman el
metro – líneas y estaciones – en el inicio del cálculo, y discreto, porque, dado cualquier instante de tiempo t,
consideraremos que los trenes se encuentran siempre ubicados en
una estación a u otra b (0 o 1), y no desplazándose entre medias del
tramo de línea que las conectan.
§ AGENTE INDIVIDUAL VS MULTIAGENTE
La distinción
entre el entorno de un agente individual y el de un sistema multiagente puede
parecer suficientemente simple. Por ejemplo, un agente resolviendo un
crucigrama por sí mismo está claramente en un entorno de agente individual,
mientras que un agente que juega al ajedrez está en un entorno con dos agentes.
CONCLUSIÓN
Como conclusión los agentes o mejor dicho la existencia de los agentes inteligentes
es muy productiva para el mayor desarrollo de lo que es la IA, porque, de esta
forma se están dando grandes avances para llevar a cabo lo que siempre se ha
querido alcanzar desde el principio, que es, que un agente artificial pueda
reaccionar y más que nada que aprenda
continuamente como lo hace el ser humano y saber cómo se desenvuelven en los
diferentes campos que vayan a estar dependiendo de su entorno ellos actuaran
para dar su mejor desempeño.
BIBLIOGRAFÍA
Russell, S y
Norvig, P. 2008. Inteligencia
Artificial Un Enfoque Moderno. 2 ed. España. Pearson Education.
Ginsberg, M.
(1993): Essentials of Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann. En línea.
A Guerra.
2013, Agentes Inteligentes. (En línea). EC. Consultado, 24 Noviembre.
2014. Formato PDF. Disponible en: http://www.uv.mx/aguerra/documents/2013-ia2-01.pdf
