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Introducción a la Inteligencia

Artificial

AGENTES INTELIGENTES

Ana Casali

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IA Distribuida Ingeniería de

software

Sistemas

distribuidos y redes POO

NOCION DE

AGENCIA

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

DISTRIBUIDA

Porque IA Distribuida?

Porque distribuir IA?

Los problemas están físicamente distribuidos

El mundo está compuesto por entidades autónomas

Estas entidades interactúan entre sí y con el entorno

NOCION AGENTES

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SISTEMAS MULTIAGENTES Campo Interdisciplinario: sistemas distribuidos, IA,

teoría de juegos, ciencias sociales

Agentes como un nuevo paradigma de la

Ingeniería de Software: para diseñar e

implementar sistemas complejos

distribuidos

Agentes como una herramienta para

entender sociedades humanas:

permiten una interesante forma de

simular sociedades

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Noción de agente

Cuando se hace referencia a la idea de agente surgen dos ámbitos de trabajo:

 El agente en sí mismo

(aspectos personales)

 Los conjuntos de agentes

(aspectos sociales)

Similitud con lo que sucede a nivel humano

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QUE ES UN AGENTE?

Es una entidad física o virtual que posee ciertas características generales:

 Es capaz de percibir el entorno

 Posee una representación parcial del entorno.

 Es capaz de actuar sobre el entorno

 Puede comunicarse

 Posee un conjunto de objetivos que gobiernan su comportamiento

 Posee recursos propios

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Sistemas Multiagentes

(MAS)

SISTEMAS COMPLEJOS

Pueden ser descompuestos en

componentes de software modulares y

de funciones específicas: agentes

Son concebidos como organizaciones

de agentes MAS

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Sistemas Multiagentes (MAS)

• Los agentes pueden compartir conocimiento sobre el problema y las posibles soluciones.

• Los agentes en un MAS pueden compartir

una meta o tener metas independientes.

• El ¨conocimiento global¨ puede incluir control

global, consistencia global, metas globales, etc.

• La coordinación puede ser muy compleja.

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QUE ES UN AGENTE?

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QUE ES UN AGENTE ????

QUE DISTINGUE A UN AGENTE DE

SOFTWARE (SOFTBOT) DE OTRO

TIPO DE PROGRAMA ????

Distintas Definiciones: A Taxonomy for

Autonomous Agents, S. Franklin and Art

Graesser University of Memphis

http://www.msci.memphis.edu/~franklin/www.memphis.edu/ http://www.msci.memphis.edu/~franklin/www.memphis.edu/

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QUE ES UN AGENTE ????

"Es todo aquello que percibe su

ambiente mediante sensores y que

responde o actúa mediante efectores."

Russell and Norvig The AIMA Agent, 1995

Que entendemos por ambiente, sensores y

actuación ?

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AGENTE

Representación de Norvig&Russell

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QUÉ ES UN AGENTE INTELIGENTE

 Un agente inteligente es aquél que puede

 percibir un mundo perceptual mediante SENSORES y

 actuar sobre ese mundo mediante EFECTORES (o actuadores)

META de la IA Diseñar un agente inteligente/racional que opere o actúe adecuadamente en sus ambientes.

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AGENTE INTELIGENTE /RACIONAL???

Debe hacer siempre lo correcto de

acuerdo a sus percepciones.

Es aquel que emprende la mejor

acción posible en una situación

dada. Russel & Norvig

Racional no es omnisciente

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RACIONALIDAD

 Depende de

La secuencia de percepciones - todo lo que el agente ha percibido hasta ahora

La medida de éxito elegida

Cuánto conoce el agente del ambiente en que opera

Las acciones que el agente esté en condiciones de realizar

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QUE ES UN AGENTE ?

“Es un sistema de computación situado en

algún entorno, que es capaz de una acción

autónoma y flexible para alcanzar sus

objetivos de diseño."

Wooldridge & Jennings

Débil

Nociones de Agentes

Fuerte

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AGENTES: propiedades

Noción Débil:

Es la forma más general en que es usado el

término agente. Es un sistema de software

(hardware) con las siguientes propiedades:

 Autonomía. (actuar sin intervención, control)

 Habilidad Social.(lenguaje de comunicación)

 Reactividad. (percepción-acción)

 Proactividad. (dirigido a la meta, toma iniciativa)

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AGENTES: ejemplos

 Ejemplos

 Agentes triviales

Termostato

demonio en UNIX (biff)

 Agentes inteligentes

agente recomendador

agentes de interfaz

agentes que negocian

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AGENTE: nociones mentales

 Noción más fuerte: Además de las

propiedades anteriores, se agregan

nociones mentales como:

 Conocimiento. Actitudes de

 Creencias. información

 Intenciones.

 Obligaciones Pro-actitudes

 (Emociones).

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ACTITUDES DE INFORMACION

Creencia es la información que un agente recibe

de otros agentes (software, personas).

Todo sistema cuando recibe información se

construye un mundo que intenta representar el

mundo exterior.

Conocimiento - Evidencia es la información que

proviene de mediciones o inspecciones directas.

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REPRESENTACIÓN DE CREENCIAS

El agente A cuando recibe esa información, lo que

tiene es una creencia de que hace muy buen tiempo.

EJEMPLO:

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TIPOS DE AGENTES

 Estáticos o móviles.

 Deliberativos o reactivos

El agente posee una representación

del mundo en base a la que razona o

tiene un comportamiento reflejo que

depende de sus percepciones ???

 Otras clasificaciones

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Ejemplo

Ejemplo – Taxi con piloto automático

(taximetrero reemplazado por un agente

inteligente )

Percepciones ??

acciones ??

Metas ??

Ambiente ??

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Taxi con piloto automático  Percepciones

Video, acelerómetro, instrumental del tablero, sensores del motor

 Acciones

gestión del volante, acelerar y frenar, bocina

 Metas  seguridad, llegar a destino, maximizar

ganancias, obedecer las leyes, satisfacción del cliente

 Ambiente

calles urbanas, avenidas, tráfico, peatones, clima, tipo de cliente

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 Ejemplos de distintos tipos de agentes

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ARQUITECTURAS DE

AGENTES

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SISTEMAS MULTIAGENTES: Cómo

especificarlos?

DISTINTOS NIVELES :

 TEORIAS FORMALES.

 ARQUITECTURAS.

 LENGUAJES DE PROGRAMACION.

 APLICACIONES.

Wooldridge, Introduction to Multiagent Systems

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TEORIAS SOBRE AGENTES

 Que es un agente?

Que propiedades debe tener?

Cómo se representan dichas propiedades

formalmente?

 Cómo se razona acerca de ellas?

MODELO ABSTRACTO

 Entorno: S={s1, ....,sn}

Acciones A= {a1,...an}

(capacidad de actuar del agente)

 Agente: acción: S  A

Interacción Agente-entorno (historia)

h: S0  a0 S1 ....... S0

 Observación del entorno: ver:S P

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ARQUITECTURA DE AGENTES

Uno de los aspectos que deben balancear es la

percepción/acción y el razonamiento sobre como actuar.

DELIBERATIVAS: Contienen un modelo simbólico,

explícitamente representado del entorno - SS (IRMA)

REACTIVAS: Generalmente no incluyen

representación simbólica del mundo - la inteligencia real

está ¨situada¨- interacción (Subsumption architecture)

HIBRIDAS: Tratan de combinar las dos

aproximaciones - (layers, BDI architectures)

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ARQUITECTURA BDI

Tiene sus raíces en ver a los agentes como

sistemas intencionales, los primeros trabajos son de

Rao&Georgeff (1995)

B: belief, representa las creencias del agente

D: desire, representan los deseos del agentes,

cuales son los estados del mundo que prefiere.

I: intentions, representan las intenciones del