BUEN COMPORTAMIENTO: EL CONCEPTO DE RACIONALIDAD

ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA AGROPECUARIA DE MANABÍ

 “MANUEL FÉLIX LÓPEZ”

CARRERA INFORMÁTICA

SEMESTRE SEXTO                PERIODO OCT.-MAR./2015

INTELIGENCIA ARTIFICIAL I

TEMA:

BUEN COMPORTAMIENTO: EL CONCEPTO DE RACIONALIDAD

AUTOR:
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

En el tema anterior definimos que era un agente y cuáles eran sus capacidades ahora vamos a conocer con los siguientes conceptos que tan eficaces son ellos a continuación vamos a aprender a reconocer que tan inteligentes son y que estén dotados de racionalidad.

MEDIDAS DE RENDIMIENTO

Las medidas de rendimiento definen el grado de éxito del agente ante su forma de actuación racional sobre el entorno. Como ya hemos tratado anteriormente, las etapas de síntesis de resultados de un agente inteligente parten al ubicar a un agente en un medio, y cuando, tras captar secuencias de percepciones que vienen de éste, generar una secuencia de acciones. Esta secuencia de acciones hace que su hábitat pase por una secuencia de estados, que harán determinar cómo correcto el funcionamiento de un agente si la misma es la deseada; será labor del diseñador del agente, en este caso nuestra, de enfatizar en una serie de medidas de rendimiento ajustadas a nuestros propósitos y que eviten ambigüedades entorno a la optimalidad de la elección de las acciones y su consideración de mejores respecto a otras, labor que el propio agente no podría, en muchos casos, determinar.

RACIONALIDAD

La selección racional de acciones en un momento determinado sólo se basa en la información disponible por el agente, dependiente de cuatro factores:
§  La medida de rendimiento que define el criterio de éxito.
§ La secuencia de percepciones del agente hasta este momento, tomada como su experiencia con el entorno.
§  El conocimiento del medio a priori en el que se encuentra por el agente.
§  Capacidades: las acciones que el agente puede emprender en ese medio.

OMNISCIENCIA, APRENDIZAJE Y AUTONOMÍA

OMNISCIENCIA.- Un agente omnisciente conoce el resultado de su acción y actúa de acuerdo con él; sin embargo, en realidad la omnisciencia no es posible.

APRENDIZAJE.- Es el proceso a través del cual se adquieren o modifican habilidades, destrezas, conocimientos, conductas o valores como resultado del estudio, la experiencia, la instrucción, el razonamiento y la observación. Este proceso puede ser analizado desde distintas perspectivas, por lo que existen distintas teorías del aprendizaje. El aprendizaje es una de las funciones mentales más importantes en humanos, animales y sistemas artificiales.

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.

CONCLUSIÓN

En conclusión un agente es racional cuando hace lo correcto, y cuando hace lo correcto se refiere que haga lo que está destinado a hacer o lo que le dice su programación. También conocemos tres tipos de agentes, los Omniscientes que son los que predicen el futuro lo que va a pasar pero esto no esta comprobado, el Aprendiz es aquel que se basa en la experiencia son los que aprenden de su entrenamiento, y luego lo ponen en práctica y por ultimo el Autónomo que estos son aquellos que aprenden y hacen lo que ellos crean necesario o conveniente.

BIBLIOGRAFÍA

Ginsberg, M. (1993): Essentials of Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann. En línea.

Wladimir, R. 2011. Agentes Inteligentes. Formato Pdf.

Russell, S y Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. 2 ed. España. Pearson Education.