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Agente inteligente | Agentes en IA

octubre 15, 2021
agents in ai

Un sistema de IA se puede definir como el estudio del agente racional y su entorno. Los agentes detectan el entorno a través de sensores y actúan sobre su entorno a través de actuadores. Un agente de IA puede tener propiedades mentales como conocimiento, creencia, intención, etc.

¿Qué es un agente?

Un agente puede ser cualquier cosa que perciba su entorno a través de sensores y actúe sobre ese entorno a través de actuadores. Un agente se ejecuta en el ciclo de percibiendo, pensando, y interino. Un agente puede ser:

  • Agente humano: Un agente humano tiene ojos, oídos y otros órganos que funcionan como sensores y las manos, piernas y el tracto vocal funcionan como actuadores.
  • Agente robótico: Un agente robótico puede tener cámaras, telémetro infrarrojo, PNL para sensores y varios motores para actuadores.
  • Agente de software: El agente de software puede tener pulsaciones de teclas, contenido de archivos como entrada sensorial y actuar sobre esas entradas y mostrar la salida en la pantalla.

De ahí que el mundo que nos rodea esté lleno de agentes como termostato, celular, cámara, e incluso nosotros también somos agentes.

Antes de seguir adelante, primero debemos conocer los sensores, efectores y actuadores.

Sensor: El sensor es un dispositivo que detecta el cambio en el entorno y envía la información a otros dispositivos electrónicos. Un agente observa su entorno a través de sensores.

Actuadores: Los actuadores son el componente de las máquinas que convierte la energía en movimiento. Los actuadores solo son responsables de mover y controlar un sistema. Un actuador puede ser un motor eléctrico, engranajes, rieles, etc.

Efectores: Los efectores son los dispositivos que afectan el medio ambiente. Los efectores pueden ser piernas, ruedas, brazos, dedos, alas, aletas y pantalla de visualización.

Agentes en IA

Agentes inteligentes:

Un agente inteligente es una entidad autónoma que actúa sobre un entorno utilizando sensores y actuadores para lograr objetivos. Un agente inteligente puede aprender del entorno para lograr sus objetivos. Un termostato es un ejemplo de agente inteligente.

Las siguientes son las cuatro reglas principales para un agente de IA:

  • Regla 1: Un agente de IA debe tener la capacidad de percibir el entorno.
  • Regla 2: La observación debe usarse para tomar decisiones.
  • Regla 3: La decisión debe resultar en una acción.
  • Regla 4: La acción realizada por un agente de IA debe ser una acción racional.

Agente racional:

Un agente racional es un agente que tiene una preferencia clara, modela la incertidumbre y actúa de manera que maximiza su medida de desempeño con todas las acciones posibles.

Se dice que un agente racional realiza las cosas correctas. La IA se trata de crear agentes racionales para usar en la teoría de juegos y la teoría de decisiones en varios escenarios del mundo real.

Para un agente de IA, la acción racional es más importante porque en el algoritmo de aprendizaje por refuerzo de IA, por cada mejor acción posible, el agente obtiene la recompensa positiva y por cada acción incorrecta, un agente obtiene una recompensa negativa.

Nota: Los agentes racionales en IA son muy similares a los agentes inteligentes.

Racionalidad:

La racionalidad de un agente se mide por su medida de desempeño. La racionalidad se puede juzgar sobre la base de los siguientes puntos:

  • Medida de desempeño que define el criterio de éxito.
  • Agente conocimiento previo de su entorno.
  • Las mejores acciones posibles que puede realizar un agente.
  • La secuencia de percepciones.

Nota: La racionalidad se diferencia de la omnisciencia porque un agente omnisciente conoce el resultado real de su acción y actúa en consecuencia, lo que no es posible en la realidad.

Estructura de un agente de IA

La tarea de la IA es diseñar un programa de agente que implemente la función de agente. La estructura de un agente inteligente es una combinación de arquitectura y programa de agente. Puede verse como:

Agente = Arquitectura + Programa de agente

Los siguientes son los tres términos principales involucrados en la estructura de un agente de IA:

Arquitectura: La arquitectura es una maquinaria sobre la que se ejecuta un agente de IA.

Función del agente: La función de agente se utiliza para asignar una percepción a una acción.

f: P * → A

Programa de agente: El programa del agente es una implementación de la función del agente. Un programa de agente se ejecuta en la arquitectura física para producir la función f.

Representación de PEAS

PEAS es un tipo de modelo en el que trabaja un agente de IA. Cuando definimos un agente de IA o un agente racional, podemos agrupar sus propiedades bajo el modelo de representación PEAS. Se compone de cuatro palabras:

  • PAG: Medida de rendimiento
  • MI: Medio ambiente
  • A: Actuadores
  • S: Sensores

Aquí, la medida del desempeño es el objetivo del éxito del comportamiento de un agente.

PEAS para vehículos autónomos:

Agentes en IA

Supongamos que un automóvil autónomo, entonces la representación de PEAS será:

Rendimiento: Seguridad, tiempo, conducción legal, comodidad

Medio ambiente: Carreteras, otros vehículos, señales de tráfico, peatones

Actuadores: Dirección, acelerador, freno, señal, bocina

Sensores: Cámara, GPS, velocímetro, odómetro, acelerómetro, sonar.

Ejemplo de agentes con su representación PEAS

Agente Medida de rendimiento Medio ambiente Actuadores Sensores
1. Diagnóstico médico
  • Paciente sano
  • Costo minimizado
Teclado
(Entrada de síntomas)
2. Aspiradora
  • Limpieza
  • Eficiencia
  • Duración de la batería
  • Seguridad
  • Habitación
  • Mesa
  • Suelo de madera
  • Alfombra
  • Varios obstáculos
  • Ruedas
  • Cepillos
  • Extractor de vacío
  • Cámara
  • Sensor de detección de suciedad
  • Sensor de desnivel
  • Sensor de golpes
  • Sensor de pared infrarrojo
3. Robot recolector de piezas
  • Porcentaje de piezas en contenedores correctos.
  • Cinta transportadora con piezas,
  • Contenedores
  • Cámara
  • Sensores de ángulo de articulación.

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