El documento aborda los conceptos fundamentales de agentes inteligentes, describiendo su definición, estructura y tipos, como los agentes reflejo simples, con estado interno, basados en metas y basados en utilidad. También se analiza la relación entre agentes y su ambiente, así como la formulación y solución de problemas de búsqueda. Finalmente, se detalla el proceso de diseño de un agente para la resolución de problemas complejos.

1. AGENTES INTELIGENTES
AGENTES INTELIGENTES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Lima, 07 de mayo 2005

2. Tabla de Contenido
1. Agentes Inteligentes.
2. Tipos de Agentes
3. El Ambiente
4. Agentes Basados en Metas
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5. Problemas
6. Bibliografía

3. Objetivos
Presentar los conceptos asociados a agentes
inteligentes.
Identificar los tipos de agentes y de ambiente.
Reconocer las características de los agentes basados
en metas.
3
3 /35
/35
en metas.
Analizar la forma en que los agentes basados en
metas puede resolver problemas de búsqueda.

4. AGENTES INTELIGENTES
4
4 /35
/35

5. Agente
Un agente percibe su ambiente a través de sensores y
actúa sobre el mismo a través de efectores
5
5 /35
/35

6. Estructura de los Agentes Inteligentes
Un propósito de la IA es el diseño de un programa de agente
(una función que mapee de percepciones a acciones)
?
6
6 /35
/35
Un propósito de la IA es el diseño de un programa de agente
(una función que mapee de percepciones a acciones)
Este programa se ejecutará en algún dispositivo de cómputo, o
arquitectura.

7. Agente
Agente = Arquitectura + Programa
Arquitectura.
Pone al alcance del programa las percepciones obtenidas mediante
los sensores, lo ejecuta y alimenta el efector con acciones elegidas
7
7 /35
/35
los sensores, lo ejecuta y alimenta el efector con acciones elegidas
por el programa conforme se van generando.
Programa.
Es un algoritmo que recepciona las percepciones del agente y
genera una secuencia de acciones

8. Estructura de los Agentes Inteligentes
Antes de diseñar un programa de agente, hay que
hacer la descripción PAMA
AGENTE = ARQUITECTURA + PROGRAMA
8
8 /35
/35
hacer la descripción PAMA
Percepciones
Acciones
Metas
Ambiente

9. Estructura de los Agentes Inteligentes
Agente: Robot clasificador de partes
Percepciones
Pixeles de intensidad variable
Acciones
Recoger partes, y clasificarlas en
contenedores
9
9 /35
/35
contenedores
Metas
Poner las partes en el contenedor
correspondiente
Ambiente
Banda transportadora de partes

10. Estructura de los Agentes Inteligentes
Agente: Robot resuelve laberintos
Percepciones
Caminos y paredes
Acciones
Seguir algún camino
10
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/35
Seguir algún camino
Metas
El queso.
Ambiente
El laberinto.

11. Estructura de los Agentes Inteligentes
Agente: Resuelve problema 8 fichas
Percepciones
Alguno de los estados
Acciones
Movimiento de una ficha
5 4
6 1 8
1 2 3
8 4
11
11 /35
/35
Movimiento de una ficha
Metas
Estado Final
Ambiente
Posición de las fichas.
6 1 8
7 3 2
8 4
7 6 5
Estado Inicial Estado Final

12. Percepciones
El comportamiento de un agente depende de la secuencia de
percepciones en un momento dado.
Se puede caracterizar un agente elaborando una tabla de
percepcionesacciones.
12
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/35
(mapeo de percepcionesacciones)
Mapeo Ideal.
Es aquel mapeo que especifica que tipo de acción deberá
emprender un agente como respuesta a una determinada
secuencia de percepciones

13. TIPOS DE AGENTES
13
13 /35
/35

14. Tipos de Agentes
Agente reflejo simple.
Las acciones del agente se
14
14 /35
/35
Las acciones del agente se
establecen en función a una tabla
de percepciones acciones.

15. Agente Reflejo Simple
sensores
Cómo es el mundo en
este momento ?
Estructura de los agentes inteligentes
efectores
Qué acción debo
emprender en este
momento ?
Reglas de condición-acción

16. Tipos de Agentes
Agentes con estado interno.
Es un agente reflejo, pero que
16
16 /35
/35
Es un agente reflejo, pero que
almacena sus percepciones
anteriores.

17. sensores
Cómo es el mundo en
este momento ?
Qué producen mis acciones ?
Cómo evoluciona el mundo ?
Estado
Estructura de los agentes inteligentes
Agente Reflejo Simple
con estado interno efectores
Qué acción debo
emprender en este
momento ?
Reglas de condición-acción
Qué producen mis acciones ?

18. Tipos de Agentes
Agentes basados en metas
Agente que combina propiedades
18
18 /35
/35
Agente que combina propiedades
de los dos anteriores, pero que tiene
una meta a la cual llegar. Necesita
buscar el mejor camino y planificar
la secuencia de acciones.

19. sensores
Cómo es el mundo en
este momento ?
Cómo evoluciona el mundo ?
Estado
Qué sucedería si
Estructura de los agentes inteligentes
Agente basado
en metas efectores
Qué acción debo
emprender en este
momento ?
Metas
Qué producen mis acciones ?
Qué sucedería si
emprendo la acción A ?

20. Tipos de Agentes
Agentes basados en utilidad.
Son aquellos agentes que tienen
20
20 /35
/35
Son aquellos agentes que tienen
múltiples metas que cumplir, mide
el grado de satisfacción del grado
de cumplimiento de sus metas.

21. sensores
Cómo es el mundo en
este momento ?
Qué producen mis acciones ?
Cómo evoluciona el mundo ?
Estado
Qué sucedería si
emprendo la acción A ?
Estructura de los agentes inteligentes
Agente basado
en utilidad efectores
Qué acción debo
emprender ahora ?
Utilidad
Qué producen mis acciones ?
Qué tan a gusto me
encontraré en tal
estado ?

22. Ejercicio
Indique el tipo de agente para cada caso:
Agente resuelve laberintos.
Agente basado en metas
Agente que entrega la √ de un número.
Agente reflejo
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/35
Agente que conduce un automóvil.
Agente basado en utilidad
Agente del mundo de los wumpus
Agente con estado interno
Agente que resuelve el problema de los bloques.
Agente basado en metas

23. EL AMBIENTE
23
23 /35
/35

24. El Ambiente
La relación entre el agente y el ambiente es
siempre la misma: el agente ejerce acciones
sobre el ambiente, que, a su vez, aporta
percepciones al primero.
24
24 /35
/35
percepciones al primero.

25. Medio Ambiente
Accesible y no accesible.
Accesible, si los sensores detectan los aspectos que requiere el agente para
elegir una acción.
Deterministas y no deterministas.
Determinista, si el estado siguiente de un ambiente se puede determinar
completamente con el estado actual y las acciones escogidas por el agente.
Episodicos y no episodicos.
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Episodicos y no episodicos.
Episódico, cuando la experiencia del agente se divide en episodios, si es
episódico, es más simple.
Estáticos y dinámicos.
Estático, si el medio ambiente no cambia mientras el agente se encuentra
deliberando.
Discreto y continuo.
Discreto, si existe una cantidad limitada de percepciones y acciones distintas y
distinguibles

26. AGENTES BASADOS EN METAS
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26 /35
/35

27. Agentes Basados en Metas
El agente reflejo no “piensa” en las consecuencias de sus
acciones.
Los agentes basados en metas persiguen una meta.
El agente se pregunta en todo momento ¿qué sucederá si
hago tal cosa?, ¿llegaré a la meta?.
27
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/35
hago tal cosa?, ¿llegaré a la meta?.
Este requiere que anticipe sus acciones, antes de
ejecutarlas.
La anticipación requiere la búsqueda de la secuencias de
acciones y luego la planificación de su ejecución.

28. Agentes Basados en Metas
Formulación
28
28 /35
/35
Planificación
Búsqueda Ejecución
Percepción
Realidad

29. Agentes Basados en Metas
Son aquellos agentes que determinan su
acción basados en una meta.
Para propósitos de este unidad del
29
29 /35
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Para propósitos de este unidad del
curso su ambiente es:
Accesible, determinista, episódico,
estático y discreto.

30. PROBLEMAS
30
30 /35
/35

31. Problema
Partir de la ciudad de
Piura para recorrer las
capitales de los
departamentos indicados
para regresar de nuevo
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para regresar de nuevo
a Piura, sin realizar el
mismo recorrido dos
veces. (se puede pasar
más de una vez por la
misma ciudad).

32. Metas y Acciones
Meta (estado).
Teniendo en consideración la situación en un momento dado
¿qué acción tomar?
Una meta es un estado del mundo.
Se llega a una meta mediante una acción
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Acción.
Es el causante de un cambio de estado en el mundo.
e0 a1 e1 a2 e2 a3 e3 a4 e4

33. Diseño de un agente de búsqueda
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formular buscar ejecutar
¿qué buscamos?
¿si lo encontramos lo ejecutamos directamente?

34. 1. Formulación de Problema
Es el proceso de decidir que acciones y estados
habrán de considerarse para resolver el
problema.
Acciones.
Ir desde la ciudad i hasta la ciudad j [
i
j], dado que existe una conexión
entre i y j.
Ancash Junin
Ancash Lima
Ayacucho Arequipa
Ayacucho Loreto
Junin Lima
Lima Ayacucho
Lima Madre de Dios
Piura Ancash
i j
entre i y j.
Estados.
Estar en la ciudad i.
Dado que i = {Piura, Loreto, Ancash,
Ucayali, Huanuco, Lima, Ayacucho,
Arequipa, Puno, Madre de Dios}
Piura Loreto
Puno Arequipa
Puno Ayacucho
Puno Junin
Puno Madre de Dios
Puno Ucayali
Ucayali Ancash
Ucayali Ayacucho
Ucayali Junin
Ucayali Loreto

35. 2. Búsqueda
Dado un agente que tiene un objetivo.
Dado que el agente se encuentra en un estado particular ei.
El agente conoce los estados que se pueden generar cuando
realiza una acción determinada.
Para que el agente decida realizar una acción determinada,
debe de evaluar previamente las diversas secuencias de
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debe de evaluar previamente las diversas secuencias de
acciones posibles que le llevan al estado que desea, y luego
decidir por la mejor secuencia.
Búsqueda.
Es el proceso de encontrar la secuencia de
acciones a seguir para encontrar un objetivo.

36. 3. Ejecución
Solución:
acciones = algoritmo_búsqueda(problema)
Ejecución:
Luego de encontrar la solución al problema de búsqueda se
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procede a ejecutar la secuencia de acciones:
ejecutar_acciones(acciones)

37. Ejercicio
Identificar las acciones a seguir para resolver el problema de las
k-reinas (k = 3)
Formulación
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Búsqueda Ejecución