Inteligencia artificial distribuida

Inteligencia artificial distribuida

Tema:

Estructura de los agentes

Programa = algoritmo + datos

Objeto= atributos + métodos

Agente= arquitectura + programa

Donde la arquitectura puede ser una computadora sencilla, o hardware especial para la ejecución de ciertas tareas, como el procesamiento de imágenes de una cámara, o el filtrado de señales de entrada de audio. Puede incluirse también un software que ofrezca cierto grado de aislamiento entre la computadora y el programa agente, lo que permitiría la programación aun nivel superior. Pone al alcance del programa las percepciones obtenidas mediante los sensores, lo ejecuta y alimenta al efector con las acciones elegidas por el programa conformes éstas se van generando.

En cuanto al programa, se refiere a la función que permita implantar el mapeo del agente para pasar de percepciones a acciones y que se ejecutará en algún tipo de dispositivo de cómputo.

Tema:

Entorno de trabajo

Antes de diseñar un agente hay que centrarse en el entorno de trabajo – que son esencialmente los problemas para los que los agentes son las soluciones-, debe de especificarse de la forma más completa posible.

Especificaciones del entorno

El entorno de trabajo está conformado por cuatro elementos:

-Medida de rendimiento (METAS) – Cualidades deseables del agente – medidas de rendimiento, objetivos, metas - Incluyen criterios que determinan el éxito en el comportamiento del agente. Como regla general, es mejor diseñar medidas de utilidad de acuerdo con lo que se quiere para el entorno, más que de acuerdo con cómo se cree que el agente debe comportarse, por ejemplo en el agente aspiradora, su meta principal o medida de rendimiento es: mantener siempre el “Suelo limpio”. (R)

-Entorno sobre el cual actuará o se moverá el agente (E)

-Actuadores – Herramientas o elementos para efectuar el trabajo, acciones a realizar (A)

-Sensores – Como percibe el ambiente el agente, con qué lo percibe (S)

A estos cuatro elementos se les engloba con el acrónimo REAS (Rendimiento, Entorno, Actuadores, Sensores) (libro: Stuart Russel y Pete Norving. Inteligencia Artificial un enfoque moderno. Ed. Prentice-Hall) o PAAM (Percepción, Acción, Meta, Ambiente).

REAS= Rendimiento Entorno Actuadores Sensores

PAMA=Percepción Acción Meta Ambiente

Ejemplos de descripción REAS (O PAMA) de algunos agentes

Tipo agente Rendimiento

(Metas) Entorno

(Ambiente) Actuadores

(Acciones) Sensores

(Percepciones)

Sistema de diagnóstico médico Paciente saludable, reducción al mínimo de los costos y de las demandas. Paciente, hospital, personal Preguntas, pruebas, tratamientos, diagnósticos, casos.

Impresora, monitor Sintoma, evidencias y respuestas del paciente.

Teclado para emitir dicha información.

Sistema para el análisis de imágenes satelitales Clasificación correcta de la imagen. Imágenes enviadas desde un satélite en órbita, conexión con el satélite en órbita. Visualizar e imprimir una clasificación de escena. Pixel de intensidad y colores diversos (matriz de bits)

Robot clasificador (seleccionador) de partes Poner las partes en el bote que les corresponda. Porcentaje de piezas clasificadas. Banda transportadoras sobre la que se encuentran las partes, las partes, y los botes sobre en los que se depositarán las partes clasificadas. Recoger partes y clasificarlas poniéndolas en botes.

Brazos y manos articulados. Pixel de intensidad variable (mapa de bits).

Cámara, sensor angular.

Controlador de un refinería Maximizar la seguridad, pureza y rendimiento (producción). Refinería, operadores Abrir y cerrar válvulas, ajustar la temperatura.

Válvulas, bombas, calentadores, monitores. Lectura de temperatura y presión.

Sensores químicos.

Tutor interactivo de inglés Que el estudiante obtenga la máxima calificación en una prueba. Grupo de estudiantes, agencia examinadora. Ejercicios en línea, impresos, de audio, visualizar correcciones y sugerencias.

Bocinas, monitor, impresora. Palabras escritas a través del teclado, y emisión de voz.

Teclado, micrófono.

Conductor de taxi Viaje seguro, rápido, sin infracciones, cómodo, obtención máxima de ganancias. Caminos, tráfico, peatones, cliente, semáforos. Manipulación del volante, acelerar, frenar, hablar con el pasajero.

Acelerador, freno, bocina, visualizador (pantalla) Cámaras, velocímetro, sistema satelital global de ubicación, sonar, micrófono, sensores de motor, teclado, tacómetro, visualizador de la aceleración.

Propiedades de los entornos de trabajo

El rango de los entornos de trabajo en los que se utilizan técnicas de IA es muy grande. Sin embargo, se pueden identificar un pequeño número de dimensiones en las que categorizar estos entornos. Estas dimensiones determinan, hasta cierto punto, el diseño más adecuado para el agente y la utilización de cada una de las familias principales de técnicas en la implementación del agente.

Tipos de entorno de trabajo:

Totalmente observable (accesible) vs parcialmente observable (inaccesible)

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, además de proporcionarle al agente acceso al estado completo del medio en cada momento. 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.

Deterministas vs estocásticos (no determinístico)

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

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