Agentes y su Entorno

INTRODUCCIÓN

Para que la inteligencia artificial sea llevada a cabo se necesitan de agentes que cumplan ciertos procesos, quienes más participan en la ciencia de la IA son los agentes inteligentes, entidades capaces de percibir de su entorno y así pensar y actuar de manera racional entendiendo que debe maximizar los resultados para obtener beneficios.

Los agentes inteligentes son  tomados como parte central de la Inteligencia Artificial y en las siguientes publicaciones se explicará como la racionalidad es aplicada a los diferentes agentes del universo analizando los medios en los que éstos se desenvuelven.

OBJETIVO

El objetivo de la siguiente publicación es aprender cómo los agentes pueden razonar con respecto al entorno en el que se desenvuelven.

MARCO TEÓRICO

¿Qué es un agente?

Un agente es cualquier organismo capaz de percibir el entorno que lo rodea es decir su medio ambiente, por medio de sensores y que se permite actuar por medio de actuadores.

Imagen 1: Los agentes interactúan con el medio ambiente por medio de actuadores y sensores.

¿Qué son los sensores y por qué permiten que agentes perciban su entorno?

Un sensor es un dispositivo detector de magnitudes físicas o químicas tales como temperatura, intensidad lumínica, distancia, aceleración, inclinación, desplazamiento, presión, fuerza, torsión, humedad, movimiento, pH, etc.

Imagen 2: Ejemplo de sensor, sensor de efecto Hall para la determinación de la posición.

Mediante los sensores los agentes pueden percibir el entorno que los rodea como en la Imagen 2 , un agente con el sensor de Hall podrá determinar su posición así como también medir campos magnéticos o corrientes.

¿Qué son los actuadores y por qué permiten que agentes interactúen con su entorno?

Los actuadores tienen el objetivo de generar el movimiento de los elementos de un agente según las ordenes dadas por la unidad de control es decir que los agentes reaccionan a un estímulo realizando una acción.

Agentes humanos - Agentes Inteligentes

Una agente humano tiene órganos sensoriales y partes del cuerpo que permiten realizar acciones, como las piernas para caminar o correr, un agente robot también recibe pulsaciones tan solo que éstas por medio del teclado, vía red entre otras.

Las percepciones son las entradas de datos o información que los agentes reciben en cualquier momento y al conjunto de percepciones que hacen referencia al historial de percepciones que el agente ha tenido a lo largo de un determinado tiempo, se les llaman secuencia de percepciones.

Gráfico 1: Agente inteligente simple.

La función de los agentes es controlar el comportamiento de los agentes: "Un agente tomará una decisión en un momento dado dependiendo de la secuencia completa de percepciones hasta ese instante". ( Russell, S y Norvig, P. 2008). Es por esto que se podría saber la decisión que tomará un agente en base a la secuencia de percepciones.

Programa del agente: Es la implementación completa que se ejecuta en la arquitectura del agente.

En la siguiente figura se simula a una aspiradora y su función de limpiar tanto en el mundo  A como en el B la aspiradora percibe en qué cuadro se encuentra y si está sucio o no lo está, si está sucio deberá limpiar, una vez limpio puede elegir si se mueve a la izquierda o derecha o no hacer nada.

Imagen 3: Mundo Aspiradora

Imagen 4: Tabla parcial de una función de agente sencilla para el mundo de la aspiradora

Los distintos agentes tienen una tabla de secuencias con las que pueden dirigirse, de cómo funcionan los agentes y que hace que estos sean considerados razonables o no depende de aspectos considerados en las siguientes publicaciones.

Aporte: Congreso Internacional sobre Redes Neuronales

El Granada Seminar que es patrocinado por Ministerio de Educación y Ciencia, por la Sociedad Europea de Física (EPS) y por la Fundación SNN de Redes Neuronales trata fundamentalmente de los recientes avances de las redes neuronales y del paradigma que es el cerebro humano, distintos catedráticos de la Universidad de Granada celebran desde 1990 los descubrimientos sobre redes neuronales y en el 2014 catedráticos y expertos en el tema de más de 30 países, se reunieron para dar conferencias sobre el tema.
En éste congreso se debaten temas como:

• Resultados experimentales de las RNA.
• Mecanismos congnitivos de las RNA
• Toma de decisiones
• Almacenamiento de información
• Procesos de reconocimiento
• Criticalidad, estabilidad y sincronización del cerebro.

Más de 200 investigadores de primera línea provenientes de América, Europa, Asia y África son acogidos por el congreso de la Universidad de granada.

CONCLUSIÓN

Los agentes son organismos capaces de realizar alguna acción determinada y puedes ser diferenciados entre inteligentes o no, sin embargo un agente inteligente o no debe ser capaz de percibir su entorno y actuar en cuanto a el, para lo cual necesita actuadores que permiten ejecutar las acciones y sensores que permiten percibir el medio ambiente.

Las percepciones que tiene un agente son importantes para las siguientes acciones que desempeñará es por lo tanto que el agente guarda una especie de lista con las secuencias de las percepciones en cuanto a su entorno.

BIBLIOGRAFÍA

Basogain, X. 2008. Redes neuronales artificiales y sus aplicaciones.(En línea). ES. Consultado, 21 de dic.2014. Formato PDF. Disponible en: cvb.ehu.es/open_course_ware/castellano/.../redes.../libro-del-curso.pdf

Isasi, P y Galván,I. 2004. Redes neuronales artificiales: Un enfoque práctico. 1 ed. España. Pearson Education. p 248

Romero, J; Dafonte, C; Gómez, A; Penousal, J. 2007. Inteligencia Artificial y Computación Avanzada. ES. Colección Informática nº 13. p 400.

Russell, S y Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. 2 ed. España. Pearson Education. p 34-47.

V. Julián, V. Botti. 2000. Agentes Inteligentes: el siguiente paso en la Inteligencia Artificial. ES. Consultado el 4 de nov. 2014. Formato PDF. Disponible en: http://www.ati.es/novatica/2000/145/vjulia-145.pdf