Factores ecosistemas: interacciones, energia y dinamica
Agentes inteligentes
1. INTRODUCCIÓN
Los Agentes Inteligentes o Racionales Vienen a ser prácticamente el centro de
la Inteligencia Artificial, debido a que son éstos son los que permiten conocer si
los avances de la IA van por buen camino, es decir, si estos responden de la
manera deseada buscando la solución y mejorando las capacidades en todo su
entorno para el cual fue diseñado.
En este capítulo conoceremos un poco más sobre los agentes y su entorno y
cuáles deberían ser las acciones que tomen estos de acuerdo a las percepciones
obtenidas del entorno.
“Agents represent the most important new paradigm for software development
sincce object-orientation” (McBurney et al, 2004)
MARCO TEÓRICO
¿Qué es un Agente?
Históricamente, una de las primeras áreas enfocadas dentro de la IA ha sido la
construcción de sistemas inteligentes, tal y como indican Russell y Norving, El
concepto de Agente racional es un tema central para tener una aproximación a
lo que es la IA. Es por esto que los agentes que razonan son también conocidos
como Inteligentes. (Teahan, 2010).
Russell, S y Norving, P. 2004, indican que un Agente es cualquier cosa que sea
capaz de recibir percepciones del medio ambiente (mediante sensores), y
además actuar en dicho ambiente con los actuadores (elementos que reaccionan
frente a un estímulo realizando una acción). Imagen 1 y 2.
2.
3. Como nos podemos dar cuenta en la imagen los Agentes reciben una percepción
del medio, las cuales llegan por medio de los sensores, luego el Agente las
procesa y después pasa a los actuadores quienes envían acciones al medio
ambiente de acuerdo a lo percibido. Por ejemplo, el Agente peatón: El peatón va
a cruzar la calle, pero en ese instante va cruzando un carro, entonces el agente
recibe esto como una percepción mediante el sensor vista, dicho agente procesa
esta información recibida y con los actuadores piernas envía la acción detenerse
hasta que pase el carro.
El agente puede percibir una percepción en cualquier instante, a esto se lo
conoce como una secuencia de percepciones que siempre va acompañada de
una acción, en el ejemplo del peatón (Imagen 2) la secuencia de percepciones
seria como se muestra en la Imagen 3.
La función que describe el comportamiento de un agente se puede presentar en
forma de tabla (Imagen 4), aunque en la mayoría de los casos esta tabla sería
muy grande (infinita a menos que se limite el tamaño de la secuencia de
percepciones que se quiera considerar). Dado un agente, con el que se quiera
4. experimentar, se puede, en principio, construir esta tabla teniendo en cuenta
todas las secuencias de percepción y determinando qué acción lleva a cabo el
agente.
Es necesario aclarar que la función del Agente viene dada por o se implemente
por medio del programa del agente, es decir que la función solo es una
descripción matemática abstracta mientras que el programa en si es una
implementación completa sobre la arquitectura del agente.
CONCLUSIÓN
Podemos concluir que los Agentes son la parte esencial dentro la IA, ya que
éstos permiten integrar los sistemas de funcionamiento para los cuales fueron
diseñados y verificar la forma cómo actúa según las percepciones que son
recibidas.
Un agente está compuesto principalmente por sensores y actuadores, los
sensores son los que le permiten recibir percepciones del medio en el que se
encuentra (actúan ante un estímulo) y los actuadores le ayudan a interactuar con
el medio, mediante las acciones que realiza (toman las acciones pertinentes).
BIBLIOGRAFÍA
McBurney, P. et al. 2004. AgentLink III: A coordination Networks for Agent-Based
Computing. (En línea). EC. Consultado, 6 de Nov. 2014. Disponible en
Http://dbs.cordis.lu/fepcgi.
García, A.2012. Inteligencia Artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones. (En
Línea). ES. Consultado, 10 de Oct. 2014. Disponible
en http://books.google.com.ec/books.
Pino, R; Gómez, A; Abajo, N. 2010. Introducción a la Inteligencia Artificial.
Sistemas Expertos, Redes Neuronales Artificiales y Computación Evolutiva. (En
Línea). ES. Consultado, 10 de Oct. 2014. Disponible
en http://books.google.com.ec/book.
Russell, S y Norving, P. 2004. Inteligencia Artificial un enfoque moderno. Pearson
Education. 2 ed. Mexico. p 1-5