UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 3. Áreas de investigación
Guía de Estudio: TEMA 8. Investigación en agente...
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 3. Áreas de investigación
Guía de Estudio: TEMA 8. Investigación en agentes inteligentes y sistemas expertos
1. Introducción a los agentes inteligentes
Definición: Los agentes inteligentes son sistemas de software que perciben su entorno a través
de sensores y actúan sobre ese entorno mediante actuadores, siguiendo un conjunto de reglas o
algoritmos diseñados para cumplir uno o varios objetivos específicos.
Características:
Autonomía: Capacidad de operar sin intervención humana continua.
Adaptabilidad: Capacidad de aprender y mejorar su comportamiento basado en
experiencias pasadas.
Interactividad: Capacidad de comunicarse con otros agentes y sistemas.
Proactividad: Capacidad de tomar la iniciativa y realizar acciones para cumplir sus
objetivos.
Ventajas:
Pueden manejar tareas complejas y repetitivas.
Mejoran la eficiencia y productividad en diversas aplicaciones.
Pueden operar en entornos dinámicos y cambiantes.
Desventajas:
Complejidad en el diseño y desarrollo.
Requieren recursos computacionales significativos.
Pueden presentar problemas de seguridad y privacidad.
2. Comportamiento y entorno de los agentes inteligentes
Definición: El comportamiento de un agente inteligente se refiere a las acciones que lleva a cabo
en respuesta a las percepciones de su entorno. El entorno es todo aquello que rodea al agente y
con lo que puede interactuar.
Características del comportamiento:
Reactividad: Respuesta inmediata a cambios en el entorno.
Proactividad: Generación de comportamientos basados en objetivos internos.
Socialidad: Capacidad de interactuar y colaborar con otros agentes.
Tipos de entornos:
, Determinísticos vs. Estocásticos: Un entorno determinístico es completamente
predecible, mientras que uno estocástico tiene elementos de incertidumbre.
Estáticos vs. Dinámicos: Un entorno estático no cambia mientras el agente actúa,
mientras que uno dinámico puede cambiar independientemente del agente.
Discretos vs. Continuos: Un entorno discreto tiene un número finito de estados, mientras
que uno continuo tiene un rango infinito de estados.
Ventajas y Desventajas:
Ventajas: Permiten el diseño de agentes especializados en resolver problemas específicos
dentro de un entorno dado.
Desventajas: La complejidad del entorno puede aumentar exponencialmente la dificultad
de crear agentes efectivos.
3. Estructura de los agentes inteligentes
Definición: La estructura de un agente inteligente se refiere a la organización interna y los
componentes que lo conforman.
Componentes principales:
Sensores: Dispositivos o subrutinas para percibir el entorno.
Actuadores: Elementos que permiten al agente afectar su entorno.
Ciclo de percepción-acción: Proceso iterativo de percepción, decisión y acción.
Modelo de conocimiento: Base de datos o sistema de representación del conocimiento
del agente.
Algoritmos de decisión: Reglas o modelos que determinan las acciones del agente.
Ventajas:
Modularidad y escalabilidad en el diseño.
Flexibilidad para adaptarse a diferentes aplicaciones y entornos.
Desventajas:
Requiere una integración cuidadosa de los componentes.
La complejidad del modelo de conocimiento puede aumentar la dificultad de
implementación.
4. Proyectos de investigación con agentes inteligentes
Proyectos destacados:
Robótica autónoma: Investigación en robots que puedan operar sin intervención humana
en entornos complejos.
Asistentes virtuales: Desarrollo de agentes que interactúan con usuarios humanos para
realizar tareas específicas.
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