Estructura de los Agentes Inteligentes

La base de la Inteligencia Artificial es el diseño de un programa de agente: Una función que permita implantar el mapeo del agente para pasar de percepciones a acciones. Este programa se ejecutará en algún tipo de dispositivo de cómputo al que se denominará arquitectura. La arquitectura puede ser una computadora sencilla o un hardware especial.

Elementos básicos que se consideran en la elección de los tipos de agente:

PAMA (Percepciones, Acciones, Metas y Ambiente)

Softbots (Agentes de software o robots de software)

Programas de Agente

function SKELETON-AGENT (percept) returns Action

función ESQUELETO-AGENTE(percepción) responde con una acción

estática: memoria (la memoria del mundo del agente)

memoria ¬ ACTUALIZACION-MEMORIA(memoria, percepción)

acción ¬ ESCOGER-LA-MEJOR-ACCION(memoria)

memoria ¬ ACTUALIZACION-MEMORIA(memoria, acción)

responde con una acción

El esqueleto de un agente. Cada vez que así se solicite, se actualiza la memoria para que refleje la nueva percepción, se escoge la mejor acción y también se consigna en la memoria la acción emprendida. La memoria persiste de una solicitud a otra.

function TABLE-DRIVEN-AGENT (percept) returns action

función AGENTE-CONDUCIDO-MEDIANTE-TABLA (percepción) responde con una acción

estático: percepciones, una secuencia, originalmente está vacía

tabla: una tabla indizada mediante secuencia de percepciones originalmente especificada en su totalidad

añadir la percepción al final de todas las percepciones

acción ¬ CONSULTA(percepciones, tabla)

devolver acción

Un agente basado en una tabla de consulta previamente especificada. Se mantiene al tanto de la secuencia de percepciones y se limita a definir cuál es la mejor acción. Carecen de autonomía, pero son válidos.

Antes de proceder al diseño de un programa de agente es necesario contar con una idea bastante precisa de las posibles percepciones y acciones que intervendrán, qué metas o medidas de desempeño se supone lleve a cabo el agente, así como del tipo de ambiente en que tal agente operará, para tal efecto, denominamos a la matriz PAMA (percepciones, acciones, metas y ambientes).

Tipos de agentes

Agentes de reflejo simple: Este tipo de agente no contiene internamente estados y sus procesos o acciones que realiza son respuestas a la entrada de percepciones, a esta conexión entre percepciones y acciones se las denomina reglas de condición-acción. Ejemplo: Si el carro de adelante está frenando entonces empiece a frenar.

Agentes bien informados de todo lo que pasa: Este tipo de agente guarda estados internos lo que nos sirve sin consideración para ejecutar una acción. Los sensores no nos pueden informar a la vez de todos los estados que maneja nuestro ambiente, es por este caso que el agente necesita actualizar algo de información en el estado interno. Esto le permite discernir que entre estados del ambiente que generan la misma entrada de percepciones pero, sin embargo; para cada uno de los estados se necesitan acciones distintas.

Agentes basados en metas: Además de los estados, los agentes necesitan cierto tipo de información sobre sus metas Estas metas van a detallar las situaciones a las que se desea llegar de este modo, el programa de agente puede combinar las metas con la información de los resultados (acciones) que emprenda y de esta manera poder elegir aquellas acciones que permitan alcanzar la meta.

Agentes basados en utilidad: Las metas por sí solas me garantizan la obtención de una conducta de alta calidad. En mi programa de agente se podría tener un conjunto de metas pero la obtención de éstas no me garantizan distinciones entre estados felices e infelices, mediante una medida de desempeño se podría establecer una comparación entre los diversos estados del mundo (ambientes) para poder encontrar el estado de felicidad para el agente. Este estado ofrecerá una mayor utilidad al agente.