Introducción a los agentes en inteligencia artificial
Hoy, Agentes en Inteligencia Artificial es la nueva electricidad. Está revolucionando la tecnología. La Inteligencia Artificial está haciendo máquinas / computadoras inteligentes como los humanos.
¿Qué es un agente?
Un agente es cualquier cosa que realiza acciones de acuerdo con la información que obtiene del entorno. Un agente humano tiene órganos sensoriales para detectar el entorno y las partes del cuerpo para actuar, mientras que un agente robot tiene sensores para percibir el entorno.
¿Cómo interactúa el agente con el entorno?
Los agentes interactúan con el medio ambiente de dos maneras:
1. Percepción
La percepción es una interacción pasiva, donde el agente obtiene información sobre el entorno sin cambiar el entorno. Los sensores del robot lo ayudan a obtener información sobre el entorno sin afectar el entorno. Por lo tanto, obtener información a través de sensores se llama percepción.
2. Acción
La acción es una interacción activa donde se cambia el entorno. Cuando el robot mueve un obstáculo usando su brazo, se llama una acción a medida que cambia el entorno. El brazo del robot se llama un "Efector", ya que realiza la acción.
Explicación de la imagen de arriba:
- La interacción del Agente con el Medio Ambiente es a través de Sensores y Efectores.
- Considere el ejemplo de un chatbot que es un asistente virtual. Cuando lee y comprende el significado de los mensajes de un usuario, se llama percepción. Y cuando responde al usuario después de analizar el mensaje del usuario, se llama acción.
¿Cómo deben actuar los agentes en inteligencia artificial?
A continuación se detallan los puntos que explican cómo debe actuar un agente:
- Un agente racional hace lo correcto. La acción correcta es la que hace que el agente sea el más exitoso.
- Un agente omnisciente sabe qué impacto tendrá la acción y puede actuar en consecuencia, pero en realidad, no es posible.
- El grado de éxito definido por la medida del desempeño
- La secuencia de percepción, que es la secuencia completa de percepciones del agente hasta el momento presente.
- El conocimiento del agente sobre el medio ambiente.
- ¿Qué acciones puede realizar el agente?
2. Mapeo de secuencias de percepción a acciones
Cuando se sabe que la acción del agente depende completamente del historial perceptual, la secuencia de percepción, entonces el agente puede describirse mediante un mapeo. La asignación es una lista que asigna la secuencia de percepción a la acción. Cuando especificamos qué acción debe tomar un agente correspondiente a la secuencia de percepción dada, entonces estamos especificando el diseño para un agente ideal.
3. Autonomía
El comportamiento de un agente depende de su propia experiencia, así como del conocimiento incorporado del agente inculcado por el diseñador del agente. Un sistema es autónomo si toma acciones de acuerdo con su experiencia. Entonces, para la fase inicial, ya que no tiene ninguna experiencia, es bueno proporcionar un conocimiento incorporado. El agente aprende entonces a través de la evolución. Un agente inteligente verdaderamente autónomo si se le da el tiempo suficiente para adaptarse debe poder operar con éxito en una amplia variedad de entornos.
Tipos de agentes en inteligencia artificial
Los siguientes son los 4 tipos de agentes:
1. Agente reflejo
El Agente reflejo funciona de manera similar a la acción refleja de nuestro cuerpo (por ejemplo, cuando levantamos inmediatamente nuestro dedo cuando toca la punta de la llama). Al igual que la pronta respuesta de nuestro cuerpo en función de la situación actual, el agente también responde en función del entorno actual, independientemente del estado pasado del entorno. El agente reflejo puede funcionar correctamente solo si las decisiones a tomar se basan en la percepción actual.
2. Agentes que llevan la cuenta del mundo
Estos son los agentes con memoria. Almacena la información sobre el estado anterior, el estado actual y realiza la acción en consecuencia. Al igual que mientras conduce, si el conductor quiere cambiar de carril, se mira al espejo para conocer la posición actual de los vehículos detrás de él. Mientras mira al frente, solo puede ver los vehículos que están al frente y como ya tiene la información sobre la posición de los vehículos detrás de él (desde el espejo hace un momento), puede cambiar el carril de manera segura. El estado anterior y el actual se actualizan rápidamente para decidir la acción.
3. Agentes basados en objetivos
En algunas circunstancias, solo la información del estado actual puede no ayudar a tomar la decisión correcta. Si se conoce el objetivo, el agente toma en cuenta la información del objetivo además de la información del estado actual para tomar la decisión correcta. Por ejemplo, si el agente es un automóvil autónomo y el objetivo es el destino, la información de la ruta al destino ayuda al automóvil a decidir cuándo girar a la izquierda o la derecha.
'Búsqueda' y 'planificación' son los dos subcampos de IA que ayudan al agente a alcanzar sus objetivos. Aunque el agente basado en objetivos puede parecer menos eficiente, es flexible. Considerando el mismo ejemplo mencionado anteriormente, si el destino cambia, el agente manipulará sus acciones en consecuencia. Este no será el caso con el agente reflejo ya que todas las reglas deben reescribirse con el cambio de objetivo.
4. Agentes de servicios públicos
Puede haber muchas secuencias posibles para lograr el objetivo, pero algunas serán mejores que otras. Considerando el mismo ejemplo mencionado anteriormente, el destino es conocido pero existen múltiples rutas. Elegir una ruta adecuada también es importante para el éxito general del agente. Hay muchos factores para decidir la ruta, como la más corta, la cómoda, etc. El éxito depende de la utilidad del agente en función de las preferencias del usuario.
La utilidad es una función que asigna un estado a un número real que describe el grado de felicidad. La función de utilidad especifica la compensación adecuada en caso de que los objetivos sean conflictivos.
Conclusión - Agentes en Inteligencia Artificial
Un agente es cualquier cosa que realiza acciones de acuerdo con la información que obtiene del entorno. Los agentes interactúan con el entorno de dos maneras: percepción y acción. Los agentes pueden ser racionales u omniscientes.
Los siguientes son los 4 tipos de agentes:
- Agente reflejo (reactivo): un agente sin
- Agentes que hacen un seguimiento del mundo.
- Agentes basados en objetivos
- Agentes de servicios públicos
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