Agentes Inteligentes: Conceitos, Tipos e Ambientes, Slides de Inteligência Artificial

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Inteligência Artificial

Prof. Tiago A. E. FerreiraAula 4 –Tipos de Agentes

Inteligentes Racionais e Ambientes

Um programa de IA pode ser

visto como um

Agente Racional

Plano da aula

Ambientes e arquiteturas

Tipos de Agentes Racionais

Aplicações

Estado atual do conceito de agente

Ambientes: propriedades

Acessível: quando os sensores do agente conseguem perceber o estado completo do ambiente.
Determinista: o próximo estado do ambiente pode ser completamente determinado pelo estado atual e asações selecionadas pelo agente.
Episódico: a experiência do agente é dividida em episódios

. Cada episódio consiste em o agente perceber e então agir. Cada episódio não depende dasações que ocorreram em episódios prévios.

Ambientes: propriedades

Estático: o ambiente não muda enquanto o agente está escolhendo a ação a realizar.
Semi-estático: o ambiente não muda enquanto o agentedelibera, mas o "score" do agente muda.
Discreto: quando existe um número distinto e claramente definido de percepções e ações em cadaturno.
Contínuo: percepções e ações mudam em um espectro contínuo de valores.

Algoritmo básico

função agenteSimples (percept) retorna ação memória := atualizaMemória (memória, percept)ação := escolheMelhorAção(memória)memória := atualizaMemória (memória, ação)retorna ação
Arquiteturas
Agente tabela
Agente reativo
Agente reativo com estado interno (autômato)
Agente cognitivo (baseado em objetivos)
Agente otimizador
Agente adaptativo autonomia complexidade

Agente tabela^

Limitações
Mesmo Problemas simples -> tabelas muito grandes
ex. xadrez 30^
Nem sempre é possível, por ignorância ou questão detempo, construir a tabela
Não há autonomia nem flexibilidade
Ambientes
acessível, determinista, episódico, estático, discreto eminúsculo!

Agente Reflexivo ou Reativo^

São Agentes que se baseia em associaçõesde entrada/saida.

Este tem uma tabela de conhecimento comregras de ação

Agente Reflexivo ou Reativo^

Vantagens e desvantagens

Regras condição-ação: representação inteligível,modular e eficiente
ex. Se velocidade > 60 então multar
Não pode armazenar uma seqüência perceptiva,pouca autonomia

Ambientes:

Reflexo imprescindível em ambientes dinâmicos
Acessível, episódico, pequeno

Agente Reflexivo com Estado

Interno

São Agentes que se baseia em associações deentrada/saida, mas agora com uma certa memória.
Este também tem uma tabela de conhecimento com regras deação

Agente Reflexivo com Estado

Interno

Desvantagem

: pouca autonomia

não tem objetivo, não encadeia regras

Ambientes

: determinista e pequeno

Ex. Tamagotchi

Agentes Baseados em Metas

(Agente Cognitivo)

Este tipo de agente está preocupado com os fins!
Este conhece o meio e sabe o que deve ser alcançado,logo procura por sua meta.
Para toda as suas ações existe uma pré análise paradeterminar se o agente está se aproximando ou se afastandode suas metas.
Vantagens e desvantagens:
Mais complicado e ineficiente , porém mais flexível , autônomo
Não trata objetivos conflitantes
Ambientes: determinista
ex.: xeque-mate no xadrez

Estrutura de um Agente Baseado

em Metas (Agente Cognitivo)

Estrutura de um Agente Baseado

em Utilidades

Agente que aprende

Ambiente:

sem restrição

Vantagem:

tem adaptabilidade (aprende)

Ex.

motorista sem o mapa da cidade