En esta parte de este blog vamos a dar un breve repaso de los temas tratados en IA 1 , el objetivo principal es sentar las base de inteligencia artificial para continuar con la segunda parte IA 2.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
AGENTE
RACIONAL
Definición
de agente racional
•En
cada
posible secuencia de percepciones , un agente racional deberá aprender aquellas
acciones que supuestamente maximice su medida de rendimiento , basándose en las
evidencias aportadas por la secuencia de percepciones y en el conocimiento que
el agente mantiene almacenado. ( Ruseell,S.
Norvig,
P)
Omnisciencia,
aprendizaje y autonomía
•Omnisciencia:
un agente omnisciente conoce de su acción y actúa de acuerdo con él.•Racionalidad:
un agente racional maximiza el rendimiento esperado.•
Autonomía:
un agente autónomo debe saber aprender a determinar como tiene que compensar el
conocimiento incompleto o parcial inicial que se la dio.
Agentes
planificadores
•Desde
principios
de los ‘70, la comunidad de IA especializada en planificación se ha preocupado
del problema de diseño de agentes artificiales capaces de actuar en un entorno .
•La
planificación se puede ver como una forma de programación
automática:
el diseño de un curso de acción que satisfará un cierto objetivo
•Dentro
de la
IA
simbólica,
se
ha asumido que
algún tipo
de sistema planificador debe formar parte de los componentes centrales de
cualquier agente artificial
•La
idea básica es dotar al agente planificador:
representación del
objetivo a alcanzar
representación de
las acciones que puede realizar
representación del entorno
Capacidad
de
generar un plan
para
alcanzar el objetivo
•Problemas
y soluciones bien definidos
Un problema puede definirse, formalmente, por cuatro componentes:
•El estado inicial en el cual comienza el agente.
•Una descripción de las posibles acciones disponibles por el agente.
•El test objetivo, el cual determina si un estado es un estado objetivo.
•Una función costo del camino que asigna un costo numérico a cada camino.
•El estado inicial en el cual comienza el agente.
•Una descripción de las posibles acciones disponibles por el agente.
•El test objetivo, el cual determina si un estado es un estado objetivo.
•Una función costo del camino que asigna un costo numérico a cada camino.
Formular los problemas
abstracción.
Se le llama al proceso
de
eliminar
detalles de
una representación
Además
de
abstraer la descripción
del
estado, debemos abstraer sus acciones.
Agentes
resolventes-problemas
•Elegir
un
objetivo
•Formulación
del
objetivo.
•Búsqueda
•Solución
•Tase
de
ejecución.
BIBLIOGRAFÌA
•Russell,
S. Norvig,
P. 2004. INTELIGENCIA A HTXFKCIAI, UN
ENFOQIJE MUDERNO.2 ed.
PEARSON EDUCACIONS,.
A. Formato PDF. Pag
42-44.
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