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  • 1

    Introducción a la Inteligencia

    Artificial

    AGENTES INTELIGENTES

    Ana Casali

  • 2

    IA Distribuida Ingeniería de

    software

    Sistemas

    distribuidos y redes POO

    NOCION DE

    AGENCIA

  • 3

    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

  • 4

    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

  • 5

    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

  • 6

    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

  • 7

    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

  • 8

    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.

  • 9

    QUE ES UN AGENTE?

  • 10

    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/

  • 11

    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 ?

  • 12

    AGENTE

    Representación de Norvig&Russell

  • 13

    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.

  • 14

    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

  • 15

    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

  • 16

    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

  • 17

    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)

  • 18

    AGENTES: ejemplos

     Ejemplos

     Agentes triviales

    Termostato

    demonio en UNIX (biff)

     Agentes inteligentes

    agente recomendador

    agentes de interfaz

    agentes que negocian

  • 19

    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).

  • 20

    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.

  • 21

    REPRESENTACIÓN DE CREENCIAS

    El agente A cuando recibe esa información, lo que

    tiene es una creencia de que hace muy buen tiempo.

    EJEMPLO:

  • 22

    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

  • 23

    Ejemplo

    Ejemplo – Taxi con piloto automático

    (taximetrero reemplazado por un agente

    inteligente )

    Percepciones ??

    acciones ??

    Metas ??

    Ambiente ??

  • 24

    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

  • 25

     Ejemplos de distintos tipos de agentes

  • 26

    ARQUITECTURAS DE

    AGENTES

  • 27

    SISTEMAS MULTIAGENTES: Cómo

    especificarlos?

    DISTINTOS NIVELES :

     TEORIAS FORMALES.

     ARQUITECTURAS.

     LENGUAJES DE PROGRAMACION.

     APLICACIONES.

    Wooldridge, Introduction to Multiagent Systems

  • 28

    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

  • 30

    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)

  • 31

    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

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