LA NATURALEZA DEL ENTORNO

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

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