Tipos de Agente Inteligentes

Agentes de Reflejos Simples

El recurso de utilizar una tabla de consulta explícita está fuera de toda consideración. Pero es posible resumir fragmentos de la tabla, prestamos atención a ciertas asociaciones entre entradas/ salidas que se producen con frecuencia. Se realiza un proceso como respuesta a la entrada visual y se establece la condición “el auto de adelante está frenado”, esto activa la conexión ya definida en el programa del agente y la acción correspondiente “frenar”. A esta conexión se la llama Regla de Condición – Acción, se escribe: Si el auto de adelante está frenado entonces empieza a frenar.

Las reglas condición – acción permitan al agente establecer la conexión entre percepciones y acciones. Los rectángulos se usan para indicar el estado interno en un momento dado del proceso de decisión del agente. Los óvalos representan la información de base utilizada en el proceso.

Un agente reflejo simple actúa encontrando una regla cuya condición coincida con la situación actual (definida por la percepción) y efectuando la acción que corresponda a tal regla.

Sólo funcionará sí se toma la decisión adecuada con base en la percepción de un momento dado.

Diseño de Agente de reflejo simple


Agentes  bien Informados de todo lo que pasa

 

El problema es que los sensores no informan acerca del estado total del mundo. El agente necesita actualizar información en el estado interno que le permita discernir entre estados del mundo que generan la misma entrada de percepciones pero que son distintos. Para cada uno de los estados, se necesitan acciones distintas. El estado interno, le da al agente las condiciones de optar por una acción.

La actualización de esta información  sobre el estado interno, exige dos conocimientos en el programa de agente. Primero, se necesita información de cómo está evolucionando el mundo, independientemente del agente. Segundo, se debe informar como las acciones del agente afectan al mundo.

Se combina las percepciones prevalecientes con el estado interno anterior para generar la descripción actualizada del estado prevaleciente.

En el programa se crea una nueva descripción del estado interno.

Diseño de agente bien informado de todo lo que pasa.


Agentes Basados en Metas

Para decidir que hay que hacer, además de una descripción del estado prevaleciente, también se requiere información sobre su meta, información que detalla las situaciones deseables.

La búsqueda  y la planificación, son los subcampos de la inteligencia artificial que se ocupa de encontrar las secuencias de acciones que  permiten alcanzar las metas de un  agente.

Aquí en la toma de decisiones se toma en cuenta el futuro. En el agente reflejo ésta información no se utiliza puesto que el diseñador calcula previamente la acción correcta. Un agente basado en metas, razonaría que sí en el auto de adelante  se prenden las luces, debe disminuir su velocidad. Considerando la forma como normalmente evolucionan las cosas en el mundo, la única acción permitida para alcanzar la meta, es frenar.

El agente basado en metas es menos eficiente, pero es más flexible.

 Diseño de agente basado en metas


Agentes Basados en la Utilidad

Si se prefiere un estado del mundo por otro, entonces ese estado ofrece mayor utilidad al agente. La utilidad es una función que correlaciona un estado y un número real que corresponde al grado de satisfacción.

La utilidad permite la toma de decisiones racionales cuando la meta tiene problemas. Primero, cuando el logro de alguna meta implica un conflicto y sólo alguna de ellas se puede obtener, la utilidad definirá cual es el compromiso adecuado. Segundo, cuando son varias las metas que el agente podría desear obtener, pero no existe la corteza de lograr ninguna de ellas, la utilidad pondera la posibilidad de tener éxito considerando la importancia de las diferentes metas.

Diseño de agente basado en utilidades



Tipos de Agente Inteligente





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