AGENTES INTELIGENTES 

INTRODUCCIÓN

Como se ha mencionado anteriormente un agente es un ente que actúa en un medio determinado. Para que un agente pueda realizar una acción este tiene que obtener previamente percepciones de cómo se encuentra el medio en el que se desenvuelve, esto lo logra mediante sensores los cuales varían según la función del agente.

El agente realiza las acciones mediante actuadores, los cuales también varían según su función es decir, un agente que juega futbol obtiene la percepción de que el balón está cerca utilizando el sensor de distancia o la vista, al obtener esta secuencia de percepciones este determina que la acción que debe realizar es correr hacia el balón y esto lo lograra mediante el actuador “piernas”, de otra forma no lo podría hacer.

Teniendo claro como actúa un agente, nos centraremos ya en revisar cómo deben estar compuestos en su arquitectura, es decir hardware y software; además de analizar los tipos de agentes que existen, estos se clasifican según la forma en que se desenvuelven o realizan las acciones para lograr su objetivo.

AGENTES INTELIGENTES

De acuerdo a lo comentado anteriormente, la IA puede ser enfocada desde la perspectiva del desarrollo de agentes inteligentes. Esta idea, la cual puede ser considerada como un nuevo reto a corto plazo, está siendo avalada y respaldada por numerosos investigadores en la materia; sirva a modo de ejemplo la siguiente frase: «Los agentes constituyen el próximo avance más significativo en el desarrollo de sistemas y pueden ser considerados como la nueva revolución en el software». Esta frase fue pronunciada por el Dr. Nicholas Jennings en su discurso al recoger el premio al mejor investigador novel del último congreso internacional de Inteligencia Artificial celebrado en Estocolmo (IJCAI’99).

¿QUE ES UN AGENTE? 

Al igual que ocurre con la propia definición de la IA, se pueden encontrar propuestas en la literatura un gran número de definiciones del concepto de agente, sin que ninguna de ellas haya sido plenamente aceptada por la comunidad científica, siendo quizás la más simple la de Russell, que considera un agente como una entidad que percibe y actúa sobre un entorno. Basándose en esta definición, se pueden caracterizar distintos agentes de acuerdo a los atributos que posean para resolver un determinado problema. 

BUEN COMPORTAMIENTO

EL CONCEPTO DE RACIONALIDAD

Un agente racional es aquel que hace lo correcto; es decir en términos conceptuales que cada elemento de la tabla que define la función del agente se tendría que rellenar correctamente. Por tanto, se necesita determinar una forma de medir el éxito para saber si el agente está realizando su tarea correctamente(Russell, S., Norvig, P. 2008).

MEDIDAS DE RENDIMIENTO

Las medidas de rendimiento incluyen los criterios que determinan el éxito en el comportamiento del agente. A continuación se muestra un diagrama de cómo actúa un agente para determinar el nivel de éxito de sus acciones.

 Como se puede observar cuando se sitúa un agente en un medio, éste genera una secuencia de acciones de acuerdo con las percepciones que recibe. Esta secuencia de acciones hace que su hábitat pase por una secuencia de estados. Si la secuencia es la deseada, entonces el agente habrá actuado correctamente (Rodríguez, W. s/f.).

RACIONALIDAD

 La racionalidad en un momento determinado depende de cuatro factores:

En cada posible secuencia de percepciones, un agente racional deberá emprender aquella acción 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. (Russell, S., Norvig, P. 2008).

OMNISCIENCIA

Esta es una cualidad otorgada a Dios que se podría decir que es el único ser omnisciente. Los seres humanos no son capaces de conocer todas las cosas ya que dicha facultad excede a la propia condición humana. Por eso, cuando se dice que una persona es omnisciente, se hace referencia a que dispone de saberes de muchas disciplinas o ciencias (Pino, et all . 2010) 

APRENDIZAJE

La definición propuesta implica que el agente racional no sólo recopile información, sino que aprenda lo máximo posible de lo que está percibiendo. La configuración inicial del agente puede reflejar un conocimiento preliminar del entorno, pero a medida que el agente adquiere experiencia éste puede modificarse y aumentar. Hay casos excepcionales en los que se conoce totalmente el entorno a priori. En estos casos, el agente no necesita percibir y aprender; simplemente actúa de forma correcta. Por supuesto, estos agentes son muy frágiles (Russell, S., Norvig, P. 2008).

AUTONOMÍA

Un agente carece de autonomía cuando se apoya más en el conocimiento inicial que le proporciona su diseñador que en sus propias percepciones. Un agente racional debe ser autónomo, debe saber aprender a determinar cómo tiene que compensar el conocimiento incompleto o parcial inicial (García. E. 2009).

CONCLUSIONES

La racionalidad es diferente de la omnisciencia (conocer todo con conocimiento infinito), ya que la racionalidad maximiza el rendimiento esperado porque actúa e función de lo correcto, mientras que la omnisciencia maximiza el resultado real, porque un ser omnisciente conoce que va a suceder exactamente en el mundo real, sin embargo en la realidad la omnisciencia no es posible.

El agente debe aprender lo máximo posible de lo que está percibiendo, y para que este pueda ser considerado autónomo su comportamiento debe estar determinado por su propia experiencia.

BIBLIOGRÁFICAS

Pino, R; Gómez, A; Abajo, N. 2010. Introducción a la Inteligencia Artificial. Sistemas Expertos, Redes Neuronales Artificiales y Computación Evolutiva. (En Línea). ES. Consultado, 29 de Nov. 2015. Disponible en http://books.google.com.ec/book.

Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España

Rodríguez, W. s/f. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Agentes Inteligentes. Postgrado en Computación ULA. (En Línea).   Consultado, 29 de Nov. 2015. Formato PDF. Disponible en:http://poiritem.wordpress.com/2009/11/16/6-4-2-agentes-inteligentes-y-la-naturaleza-de-su-entorno/