just a little intro to the AI world, with rational agents

1. Agentes
Racionales: Un
Enfoque
Computacional
PRESENTATION BY:
DR. DARLIN S. ANGELES PERALTA
Definiciones, Características y
Aplicaciones.

2. TEACH A COURSE 2
Indice
o1. Introducción a los Agentes Racionales
o3. Características de los Agentes Racionales
o4. Comportamiento Flexible y Autónomo
o5. Detalle de la Autonomía según Covrigaru y Lindsay
o2. Definición de Agente Racional

3. Lesson One
Introducción a los Agentes
Racionales
o Definicion
o importancia

4. Definicion
se define como un sistema computacional capaz de actuar
de manera autónoma para satisfacer sus objetivos y
metas, mientras se encuentra situado persistentemente en
su medio ambiente. Esta definición destaca la capacidad
del agente de interactuar de manera continua con su
entorno, percibiendo cambios y actuando en
consecuencia para lograr sus metas.
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5. Importancia
TEACH A COURSE 5
Los agentes racionales son cruciales en la inteligencia artificial porque
pueden representar entidades inteligentes capaces de operar
independientemente en entornos complejos. Son esenciales para sistemas
que necesitan interactuar dinámicamente con su entorno, adaptarse y tomar
decisiones por sí mismos. La IA se centra en crear estos agentes para
entender y construir sistemas que realicen tareas que normalmente
requerirían inteligencia humana. Los agentes racionales encapsulan los
principios de autonomía, percepción y acción racional, fundamentales para
crear sistemas inteligentes.

6. Objetivo del estudio de
agentes racionales
El estudio de agentes racionales en IA se enfoca en desarrollar
sistemas que actúen de forma autónoma, interactuando con su
entorno para alcanzar objetivos. Implica representar conocimiento
y razonamiento para crear agentes inteligentes y estructurar el
conocimiento en IA.
Desde la definición conceptual hasta la implementación práctica,
se busca crear sistemas autónomos, flexibles y adaptativos para
avanzar en la aplicación de la IA en diferentes áreas.
TEACH A COURSE 6

7. Caracteristicas que definen un sistema
computacional como Agente
Autonomía:
La habilidad de operar sin la
intervención directa de
humanos o de otros
sistemas, y tener control
sobre sus propias acciones
y estado interno.
Interacción con el
medio ambiente:
Capacidad de percibir su
entorno a través de
sensores y actuar sobre ese
entorno mediante
actuadores.
Persistencia:
Los agentes operan de
manera continua y no son
procesos de ejecución única
o batch.
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8. Lesson two
Comportamiento Flexible y
Autónomo
o Reactividad
o iniciativa
o sociabilidad
o como características clave importancia.

9. Reactividad
• Capacidad de percibir cambios en el entorno y responder
ante ellos de manera oportuna.
• Los agentes inteligentes deben ser capaces de aprovechar
oportunidades y evitar situaciones indeseables basándose
en la percepción del entorno.
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10. Iniciativa
• Los agentes no solo reaccionan al entorno, sino que
también toman la iniciativa para alcanzar sus metas.
• Deben ser capaces de decidir qué objetivos perseguir en
cada momento, orientando su comportamiento hacia la
satisfacción de sus metas de diseño
TEACH A COURSE 10

11. Sociabilidad
•Habilidad para interactuar con otros agentes, incluyendo
humanos, para lograr sus objetivos.
•Esto implica comunicación, negociación y la capacidad de
alcanzar acuerdos con otros agentes.
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12. Lesson three
Detalle de la Autonomía según
Covrigaru y Lindsay
o Un agente se percibe como autónomo
en la medida en que.

13. Detalle de la
Autonomía
según
Covrigaru y
Lindsay:
1. Su comportamiento está orientado por sus metas y puede seleccionar
qué meta procesar en cada instante.
2. Existe durante un período más largo que el necesario para satisfacer
sus metas inmediatas.
3. Es robusto ante cambios en el ambiente, manteniendo su viabilidad.
4. Interactúa con su entorno como un procesador de información.
5. Exhibe una variedad de respuestas, incluyendo adaptaciones fluidas,
y su atención a estímulos es selectiva.
6. Ninguna de sus funciones, acciones o decisiones está completamente
gobernada por agentes externos.
7. Una vez en operación, no necesita ser reprogramado por un agente
externo
ADD FOOTER HERE 13
Un agente se percibe como autónomo en la medida

14. Conclusion
Puntos Clave sobre Agentes
Racionales
• Los agentes racionales son sistemas computacionales
diseñados para actuar de forma autónoma,
interactuando con su entorno para alcanzar metas.
• Deben poseer autonomía, capacidad de toma de
decisiones y habilidad para interactuar con el entorno
mediante sensores y actuadores.
• La autonomía detallada implica la capacidad de
seleccionar y procesar metas, ser resistente a cambios
ambientales y no estar completamente controlado por
agentes externos.

15. Conclusion
Puntos Clave sobre Agentes
Racionales
• Los agentes racionales pueden variar en complejidad,
desde simples hasta con capacidades de aprendizaje y
adaptación.
• La arquitectura de los agentes racionales puede variar,
desde reactiva hasta basada en metas y funciones de
utilidad, mostrando diversos enfoques en su
programación.

16. Conclusion
Perspectivas Futuras
• Se anticipa que los agentes racionales evolucionen
integrando avances en aprendizaje automático,
procesamiento del lenguaje natural y robótica.
• La tendencia es hacia agentes más autónomos y
capaces de operar en entornos complejos y dinámicos,
con aplicaciones en vehículos autónomos, asistentes
virtuales y más.
• Los desafíos futuros incluyen mejorar la comprensión y
adaptabilidad de los agentes a las intenciones
humanas, así como asegurar la ética y alineación con
los valores humanos en sus acciones.

17. Thank you