Fundamentos de la Inteligencia Artificial: Agentes Inteligentes y Resolución de Problemas
Inteligencia Artificial: Es un conjunto de técnicas, métodos y herramientas que nos ayuda a construir sistemas que se comportan de manera similar a un humano en la resolución de problemas concretos.
Lazo cerrado: Muestra de paleta.
La IA: Puede considerarse como una de las disciplinas más nuevas y, a la vez, más desconocidas.
IA: Ha surgido un nuevo paradigma conocido como: Paradigma de agente, el cual aborda el desarrollo de entidades que puedan actuar de forma autónoma y razonada en el sistema.
Se considera a la I.A. como una disciplina: Orientada a la construcción de agentes inteligentes.
Agentes Inteligentes
Son secciones de programa que interactúan con el entorno, aprendiendo y grabando la información de los diferentes sensores y, por último, modificando la respuesta del sistema.
¿Qué es un agente?: Definición sugerida por el científico Stuart Russell en 1996: “Un agente se considera como una entidad que percibe y actúa sobre un entorno”.
Los agentes que constituyen un sistema se le denomina: Multi-agentes.
Multi-agentes: Las interacciones habituales entre dichos agentes pueden ser: Informar y consultar.
Características de un Agente Inteligente están dadas por una serie de calificativos, los cuales vienen a denotar ciertas características y propiedades que debe cumplir el agente:
- Reactivo: El agente es capaz de responder a cambios en el entorno en que se encuentra situado.
- Pro-activo: El agente debe ser capaz de intentar cumplir sus propios planes u objetivos.
- Social: Debe de poder comunicarse con otros agentes mediante algún tipo de lenguaje de comunicación de agentes.
- Autonomía: Un agente es completamente autónomo si es capaz de actuar por su experiencia.
Clases de Problemas en IA
Hay principales clases de problemas:
Una primera clase puede ser resuelta usando algún tipo de procedimiento determinista.
Una segunda clase que se resuelve con la búsqueda de una solución; este método de resolución de problemas es del que se preocupa la I.A.
La resolución de problemas se describe a menudo como una: Búsqueda en un enorme laberinto de posibilidades, un laberinto que describe el entorno.
Un estado: Es la representación de un problema en un instante dado.
Espacio de estados o espacio de búsqueda: Es el conjunto de todos los nodos o puntos de bifurcación de la solución del problema.
El estado inicial: Consiste en uno o varios estados en los que puede comenzar el problema.
El estado objetivo o estado meta: Consiste en uno o varios estados finales que se consideran solución aceptable.
Las reglas: Describen las acciones u operadores que posibilitan un pasaje de estados.
La heurística: Es la información acerca de la posibilidad de que un nodo específico sea mejor para intentar la próxima elección que cualquier otro nodo.
El camino solución: Es el grafo dirigido de los nodos visitados que nos llevan a la solución.
Formulación y Resolución de Problemas
Para construir un sistema de computación que resuelva un problema específico, es necesario:
- Definir el problema formalmente con precisión.
- Analizar el problema.
- Representar el conocimiento necesario para resolver el problema.
- Elegir una técnica de resolución del problema y aplicarla.
Definición formal del problema: El primer paso para diseñar un programa que resuelva un problema: Es crear una descripción formal y manejable del propio problema.
Hay problemas que, por ser artificiales y estructurados, son fáciles de especificar, por ejemplo: El ajedrez. Otros problemas naturales, como por ejemplo la comprensión del lenguaje, no son tan sencillos de especificar.
Para producir una especificación formal de un problema se deben definir:
- Espacio de estados válidos.
- Estado inicial del problema.
- Estado objetivo o final.
- Reglas que se pueden aplicar para pasar de un estado a otro.
La representación como espacio de estados forma parte de la mayoría de los métodos de Inteligencia Artificial. Su estructura se corresponde con la resolución de problemas porque:
- Permite definir formalmente el problema, mediante la necesidad de convertir una situación dada en una situación deseada mediante un conjunto de operaciones permitidas;
- Permite definir el proceso de resolución de un problema como una combinación de técnicas conocidas y búsqueda.
El segundo paso en la resolución del problema es: El análisis del mismo.
Hay dos técnicas principales para la búsqueda de soluciones en un problema, aunque las dos proporcionan buenos resultados, una puede ser más adecuada que la otra dependiendo del problema que se quiera solucionar.
- La rapidez con que se encuentra la solución.
- La calidad de la solución.
Es importante entender la diferencia entre encontrar una solución óptima y una solución buena. La diferencia radica en el hecho de que encontrar una solución óptima a menudo nos exige una búsqueda exhaustiva porque puede que sea este el único camino para determinar si hemos encontrado o no la mejor solución. No obstante, encontrar una buena solución significa encontrar una que esté inmersa en un conjunto de restricciones sin importar si hay o no una mejor solución.