AGENTES INTELIGENTES Ingeniería del Conocimiento - IE

1. AGENTES INTELIGENTESIngeniería del Conocimiento - IE

2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Las nuevas tendencias... • Las capacidades de aprendizaje de las redes neuronales y otras técnicas Conocimiento de los expertos en forma de ejemplos, ensayo y error. • Los SE con técnicas de RA Conocimiento abstracto, lógico y aproximado de los expertos. • Los agentes (IA distribuida) Conocimiento sobre los métodos de cooperación en un conjunto de expertos (explotar las interacciones)

3. Ingeniería de software IA Distribuida Sistemas distribuidos y redes POO AGENTES INTELIGENTES NOCION DE AGENCIA

4. AGENTES EN LA IA

5. 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 si y con el entorno • NOCION AGENTES

6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA (DAI- MIT ´80) Disciplina dirigida al desarrollo de métodos y técnicas para la solución de problemas complejos por medio del comportamiento inteligente de un sistema integrado por unidades llamadas agentes.

7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA (DAI) Uno de los principales objetivos es entender los principios subyacentes al comportamiento de múltiples entidades del mundo denominadas agentes, y sus interacciones. • Cómo los agentesinteractúan y producen un comportamiento general del sistema multiagente (MAS).

8. 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

9. Noción de agente Cuando se hace referencia a la idea de agente surgen dos ámbitos de trabajo: • El agente en sí mismo • Los conjuntos de agentes • Similitud con lo que sucede a nivel humano

10. Noción de agente • Tendremos un comportamiento ¨personal¨ • Tendremos un comportamiento ¨social¨ producido por un conjunto de agentes • Lenguaje metafórico

11. 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

12. 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

13. Sistemas Multiagentes Son sistemas con los siguientes Componentes esenciales: • Un entorno E • Un conjunto de objetos O en E • Un conjunto de agentes A / A  O • Un conjunto de relaciones en O • Un conjunto Op de operaciones

14. Sistemas Multiagentes (MAS) • Los agentes deben compartir conocimientos • 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.

15. SISTEMAS MULTIAGENTES(MAS) CARACTERISTICAS • Cada agente tiene información y capacidades limitadas para resolver un problema • No hay un control global del sistema • Los datos están descentralizados • Computación es asincrónica Proveen mas robustez, eficiencia y permiten la interoperatividad de sistemas existentes

16. QUE ES UN AGENTE?

17. 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 GraesserUniversity of Memphis

18. 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 ?

19. AGENTE Representación Norvig&Russell

20. QUÉ ES UN AGENTE INTELIGENTE • Un agente inteligente es aquél que pueda • 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.

21. 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

22. 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

23. AGENTE INTELIGENTE IDEAL • El agente inteligente ideal es el que, para cualquier secuencia arbitraria de percepciones, logre con su ACCION maximizar la medida de su buen éxito. • Para ello usa • su secuencia de percepciones • su conocimiento internalizado • Racional no es omnisciente

24. PRR (Herbert Simon) • El Principio de la Racionalidad Restringida alega que la racionalidad óptima ideal NO es el buen éxito perfecto. • Ningún ser humano apela a una mayor racionalidad que la necesaria para sus fines prácticos. • Las limitaciones de un agente • SENSORES • EFECTORES y • POTENCIA COMPUTACIONAL • disponible y óptima económicamente • conducen a que la racionalidad ideal sea • imposible e impráctica. • MAXIMA PERFORMANCE !!!

25. 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

26. 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)

27. AGENTES: propiedades • Autonomía: La característica principal de los agentes es su autonomía.: • Un sistema autónomo es capaz de actuar independientemente, exhibiendo control sobre su estado interno.

28. AGENTES: propiedades • Reactividad: La mayoría de los entornos interesantes son dinámicos: • Un sistema reactivo es aquél que mantiene una interacción continua con el entorno y responde a los cambios que se producen en él, en tiempo de respuesta adecuado.

29. AGENTES: propiedades • Proactividad: Generalmente se espera que un agente haga cosas para nosotros: • Un sistema proactivo es aquél que genera e intenta alcanzar metas, • no es dirigido sólo por eventos • toma iniciativa • reconoce oportunidades

30. AGENTES: propiedades • Habilidad social: El mundo real es un entorno multiagente, no podemos alcanzar nuestras metas sin tener a otros en cuenta.: • La habilidad social en los agentes es la capacidad de interacción con otros agentes (posiblemente humanos) a través de algún tipo de lenguaje de comunicación de agentes.

31. AGENTES: ejemplos • Ejemplos • Agentes triviales • Termostato • demonio en UNIX (biff) • Agentes inteligentes • agente planificador de vuelos • agentes de interfaz • agentes para e-commerce

32. AGENTE: nociones mentales • Noción más fuerte:IA Además de las propiedades anteriores, se agregan nociones mentales como: • Conocimiento.Actitudes de • Creencias.información • Intenciones. • ObligacionesPro-actitudes • (Emociones).

33. ACTITUDES DE INFORMACION Todo sistema cuando recibe información se construye un mundo que intenta representar el mundo exterior. Creencia es la información que un agente recibe de otros agentes (software, personas). Evidencia es la información que proviene de mediciones o inspecciones directas .

34. REPRESENTACIÓN DE CREENCIAS EJEMPLO: El agente A cuando recibe esa información, lo que tiene es una creencia de que hace muy buen tiempo.

35. AGENTE: otras propiedades • Otros atributos: Varios de estos atributos también se suelen discutir en el contexto de agencia: • Movilidad. • Veracidad. (no comunica información falsa) • Benevolencia. (trata de hacer lo que se le pide) • Racionalidad. (actuará para lograr sus metas) • Solitario, parásito, social,…

36. 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

37. TIPOS DE AGENTES COLABORATIVOS/ APRENDEN COOPERATIVOS AGENTES INTELIGENTES COLABORATIVOS AGENTES DE INTERFAZ AUTONOMOS APRENDEN Source: H. Nwana, Software Agents: An Overview

38. Ejemplo • Ejemplo – Taxi con piloto automático (taximetrero reemplazado por un agente inteligente ) • Percepciones ?? • acciones ?? • Metas ?? • Ambiente ??

39. 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

40. Ejemplos de distintos tipos de agentes • Para identificar a un agente debemos analizar:

41. AMBIENTES

42. PROPIEDADES DE LOS AMBIENTESNorvig & Russell cap2 • Accesible/Inaccesible • Si los sensores proporcionan todo lo que hay que saber sobre el estado completo del ambiente - necesario para elegir una acción - entonces el ambiente es accesible al agente. • Determinístico/No-determinístico (estocástico) • Si el estado siguiente del ambiente está determinado plenamente por el estado presente del mismo, y por la acción del agente - se trata de un ambiente determinístico. • Episódico/No-episódico • Un ambiente episódico implica que los episodios siguientes no dependen de las acciones que ocurrían en episodios previos.

43. PROPIEDADES DE LOS AMBIENTES(2) • Estático/Dinámico • Será estático todo ambiente que no cambie mientras el agente está pensando (computa una buena estrategia) • Discreto/Continuo • Discreto - con escaso número de percepciones y acciones en el ambiente. • Continuo - el otro caso. • Sin adversario/con adversarios racionales • Los ambientes ingenieriles suelen ser sin adversario. • Los ambientes sociales y económicos aumentan en su complejidad por la presencia de interacciones entre uno o más adversarios (por ejemplo en la Bolsa).

44. Tipos de ambientes y sus características • Solitario sí - sí - no - sí - sí • Taxi no - no -no - no - no • Accesible • Determinístico • Episódico • Estático • Discreto

45. Tipos de ambientes y sus características

46. ARQUITECTURAS DE AGENTES

47. SISTEMAS MULTIAGENTES: Como especificarlo? DISTINTOS NIVELES : • TEORIAS FORMALES. • ARQUITECTURAS. • LENGUAJES DE PROGRAMACION. • APLICACIONES. • Wooldridge & Jennings (1995) • Intelligent Agents: Theory and Practice

48. TEORIAS SOBRE AGENTES • Que es un agente? • Que propiedades debe tener? • Cómo se representan dichas propiedades formalmente? • Cómo se razona acerca de ellas?

49. MODELO ABSTRACTO • entorno: S={s1, ....,sn} • Acciones A= {a1,...an} (capacidad de actuar del agente) • Agente: acción: Sk A • Interacción Agente-entorno (historia) h: S0a0S1 ....... S0 • Observación del entorno: ver:S P

50. MODELO ABSTRACTO • entorno: S={s1, ....,sn} • Observación del entorno: ver: S P • Un agente en general tiene una percepción parcial, • s1,s2  S son indistinguibles si: ver(s1) = ver(s2 ) relación de equivalencia  • situaciones extremas: •  = S agente con percepción perfecta: Omnisciente •  = 1 agente para el cual todos los estados son indistinguibles