Agentes Inteligentes Introduo Um agente genrico Agente Racional

Agentes Inteligentes Introdução

Um agente genérico

Agente Racional n o que faz algo corretamente u ação certa é aquela que torna o agente um sucesso u como e quando avaliar o sucesso de um agente? F Medidas de performance para o como F Quando ?

Racionalidade e Onisciência onisciência = qualidade do consciente n onisciente = que sabe de tudo n racional = que usa da razão; que raciocina n agente onisciente - conhece o resultado de suas ações e age de acordo com isso n u onisciência é impossível na realidade - existe o inesperado n racionalidade - sucesso esperado dado o que é percebido

O que é racional ? n Em um dado momento ser racional depende de 4 coisas: u a performance medida que define o grau de sucesso u história perceptual completa F tudo que o agente percebeu F sequência perceptual u o que o agente conhece sobre o ambiente u as ações que o agente pode realizar

Agente ideal Para cada sequência percetual possível, um agente racional ideal deverá executar uma ação que espera maximizar sua medida de performance, com base nas evidências providas pela sequência perceptual e por qualquer outro conhecimento que o agente possui

Descrição de um agente n mapeamento entre sequências perceptuais e ações u mapeamento ideal descreve o agente ideal u lista infinita para a muitos agentes F definir a especificação de um mapeamento e não fazer uma enumeração exaustiva

Agente - Raíz Quadrada

Autonomia n agente não autônomo = agente que age em função apenas de seu conhecimento interno u não leva em conta sua percepção u inteligência no projetista e não no agente n um sistema é autônomo quando seu comportamento é determinado pela sua própria experiência u prática de engenharia u agente verdadeiramente autônomo opera com sucesso em qualquer ambiente

Estrutura de Agentes Inteligentes n agent program u implementa o mapeamento entre sequências perceptuais e ações n arquitetura = onde “roda” o programa u computador, cameras, equipamento de aúdio, etc. n agente = arquitetura + programa u trabalho inicial - descrever o agente

Agents Programs

Exemplo : Um Agente Taxista

Como implementar o Agente Taxista Simple Reflex Agents n Agents that keep track of the world n Goal-based agents n Utility-based agents n

Simple Reflex Agents

Implementação - Simple Reflex Agents

Agents that keep track of the world

Implementação

Goal-based agents

Utility-based agents

Ambientes n Propriedades u acessível X inacessível F aparato sensório u determinístico X não determinístico F do ponto de vista do agente u episódico X não episódico F episódio subsequente não depennde das ações ocorridas no atual F agente não precisa pensar adiante

n estático X dinâmico u ambiente pode mudar enquanto o agente delibera n discreto. X contínuo u se há um número limitado de diferentes percepções e ações o ambiente é discreto F jogo de xadrez é discreto • número fixo de possiveis movimentos a cada jogada F taxista é contínuo • velocidade e localização de outros veículos varia continuamente

Exemplos

Implementação

Resumo agente é algo que percebe e age em um ambiente n agente = agent program + arquitetura n agente ideal é aquele que sempre efetua a ação que maximiza sua medida de performance n

um agente é autônomo na medida em que suas ações dependem de sua própria experiência, ao invés do conhecimento do ambiente previamente construído pelo projetista n agent program faz o mapeamento de sequências perceptuais em ações, ao mesmo tempo que atualiza seu estado interno n

n existe uma variedade de designs para agentes básicos, dependentes da espécie de informação explicitada e usada no processo de decisão u n o design apropriado depende das percepções, ações, objetivos e ambiente reflex agents respondem imediatamente as percepções

goal-based agents agem no sentido de atingir seus objetivos n utility-based agents tentam maximizar sua utilidade ( “ happiness”) n alguns ambientes são mais exigentes que outros n u ambientes inacessíveis, não determinísticos, não episódicos, dinâmicos e contínuos são os mais desafiadores.

n o processo de tomada de decisão através do raciocínio e com conhecimento é central em IA e no design de um agente de sucesso. Isso significa que meios de representar conhecimento são importantes