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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE ACAPULCO
INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.7 EL MODELO DE AGENTES INTELIGENTES
Objetivo: Aprender sobre la teoría de los Agentes Inteligentes
Pasos a seguir:
1.- Descargar de la plataforma MS-teams el libro “Inteligencia Artificial –un enfoque
moderno-“, autor Stuart Russell.
2.- Estudiar el capítulo 2 “Agentes inteligentes”, paginas 37-65.
3.- Realizar los ejercicios sugeridos en las páginas 65 y 66: del 2.1 al 2.10.
4- Realizar un reporte de los ejercicios, trabajarán en parejas y subirán el reporte a MS-teams, el día jueves 15 de septiembre de 2022
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EJERCICIOS
2.1 Defina con sus propias palabras los siguientes términos: agente, función de agente, programa de agente, racionalidad, autonomía, agente reactivo, agente basado en modelo, agente basado en objetivos, agente basado en utilidad, agente que aprende. Agente: Un agente es cualquier cosa capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores Función de agente: La función del agente proyecta una percepción dada en una acción. La función del agente es una descripción matemática abstracta; Programa de agente: El programa del agente es una implementación completa, que se ejecuta sobre la arquitectura del agente. Racionalidad: Un agente racional es aquel que hace lo correcto; en términos conceptuales, cada elemento de la tabla que define la función del agente se tendría que rellenar correctamente. Autonomía: Un agente racional debe ser autónomo, debe saber aprender a determinar cómo tiene que compensar el conocimiento incompleto o parcial inicial. Agente reactivo: Estos agentes seleccionan las acciones sobre la base de las percepciones actuales, ignorando el resto de las percepciones históricas. Agente basado en modelo: El agente debe mantener algún tipo de estado interno que dependa de la historia percibida y que de ese modo refleje por lo menos alguno de los aspectos no observables del estado actual. Agente basado en objetivos: Agente que combina propiedades de agentes reactivos simples y basados en modelos, pero que tiene una meta a la cual llegar. Necesita buscar el mejor camino y planificar la secuencia de acciones. Agente basado en utilidad: Utiliza un criterio para estimar el grado de satisfacción de un estado para el agente que le sirve para escoger entre las distintas acciones válidas. Agente que aprende: Permite que el agente opere en medios inicialmente desconocidos y que sea más competente que si sólo utilizase un conocimiento inicial.
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2.7 Implemente un simulador que determine la medida de rendimiento para el entorno del mundo de la aspiradora descrito en la Figura 2.2 y especificado en la página 36. La implementación debe ser modular, de forma que los sensores, actuadores, y las características del entorno (tamaño, forma, localización de la suciedad, etc.) puedan modificarse fácilmente. (Nota: hay implementaciones disponibles en el repositorio de Internet que pueden ayudar a decidir qué lenguaje de programación y sistema operativo seleccionar). 2.8 Implemente un agente reactivo simple para el entorno de la aspiradora del Ejercicio 2.7. Ejecute el simulador del entorno con este agente para todas las configuraciones iniciales posibles de suciedad y posiciones del agente. Almacene la puntuación de la actuación del agente para cada configuración y la puntuación media global. 2.9 Considere una versión modificada del entorno de la aspiradora del Ejercicio 2.7, en el que se penalice al agente con un punto en cada movimiento. a) ¿Puede un agente reactivo simple ser perfectamente racional en este medio? Explíquese. b) ¿Qué sucedería con un agente reactivo con estado? Diseñe este agente. c) ¿Cómo se responderían las preguntas a y b si las percepciones proporcionan al agente información sobre el nivel de suciedad/limpieza de todas las cuadrículas del entorno? 2.10 Considere una versión modificada del entorno de la aspiradora del Ejercicio 2.7, en el que la geografía del entorno (su extensión, límites, y obstáculos) sea desconocida, así como, la disposición inicial de la suciedad. (El agente puede ir hacia arriba, abajo, así como, hacia la derecha y a la izquierda.) a) ¿Puede un agente reactivo simple ser perfectamente racional en este medio? Explíquese. b) ¿Puede un agente reactivo simple con una función de agente aleatoria superar a un agente reactivo simple? Diseñe un agente de este tipo y medir su rendimiento en varios medios. c) ¿Se puede diseñar un entorno en el que el agente con la función aleatoria obtenga una actuación muy pobre? Muestre los resultados. d) ¿Puede un agente reactivo con estado mejorar los resultados de un agente reactivo simple? Diseñe un agente de este tipo y medir su eficiencia en distintos medios. ¿Se puede diseñar un agente racional de este tipo?
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RÚBRICA DE LA ACTIVIDAD 1.
Número de la actividad NA Nombre de la práctica NA Fecha de entrega 15/09/ Integrantes Criterio NO suficiente Suficiente Bien Muy bien Portada Desarrollo Teórico Evidencias Conclusiones Bibliografía Observaciones Calificación Evaluó Dr. Eduardo de la Cruz Gámez
