La inteligencia artificial desde sus inicios ha estudiado la manera en la que los seres humanos pensamos y actuamos racionalmente, su objetivo primordial se basa en este principio el cual es la creación de entidades inteligentes que piensen y actúen de la forma en la que lo hace un ser humano. Estas entidades inteligentes también llamadas agentes racionales son capaces de actuar de la forma mas correcta posible dentro de su ambiente de trabajo mediante los ya conocidos sensores y actuadores que imitan las sensaciones y acciones que realiza un ser humano.
Para lograr que estos agentes inteligentes actúen y piensen de manera correcta es necesario que cuenten con autonomía y que no dependan únicamente de las acciones que hallan sido programadas por los desarrolladores, para esto es necesario que estos agentes posean la capacidad de aprender de las acciones que se presentan dia a dia en su entorno.
OBJETIVO
El objetivo de esta nueva publicación es conocer cuales son las medidas de rendimiento de estos agentes inteligente, la manera en que piensan y actúan como humanos, la capacidad de aprendizaje de estos así como la capacidad de autonomía y omnisciencia que estos pueden lograr tener.
MARCO TEÓRICO
Como ya sabemos la inteligencia artificial para su estudio utiliza entidades conocidadas como agentes, estos son capaces de percibir su entorno mediante las percepciones que detectan los sensores y de realizar una acción mediante los actuadores dependiendo del tipo de entorno en el que se desenvuelva, pero el objetivo principal de la IA es la de crear agentes que piensen y actúen como los seres humanos, a estos agentes se los conoce como agentes racionales que son capaces de desenvolverse en un entorno y escoger la opción mas factible dependiendo de lo que correcto y lo que no lo es, estos tipos de agentes poseen ciertas características como:
- Reactivo: Capaz de responder a nuevos cambios en su entorno.
- Pro-activo: Capaz de cumplir con su objetivo primordial.
- Social: Capaz de comunicarse con otro de agente que lo rodeen.
Medidas de rendimiento
Las medidas de rendimiento de un agente inteligente es la que define que el comportamiento de este sea el mas eficiente, para que esta medida de rendimiento sea la adecuada el agente deberá hacer uso de sus secuencias de percepciones que no es mas que un historial de las acciones que este halla realizado con anterioridad, así como existen agentes diseñados para cada tipo de entorno también existen medidas de rendimiento para cada uno de ellos, estas determinan si el agente esta respondiendo correctamente ante su objetivo primordial.
Racionalidad
Para lograr que un agente inteligente sea razonable tiene que depender de estos cuatro factores:- La medida de rendimiento que define el criterio de éxito.
- El conocimiento del medio en el que habita acumulado por el agente.
- Las acciones que el agente puede llevar a cabo.
- La secuencia de percepciones del agente hasta este momento.
Estos cuatro factores son elementales para lograr que el agente inteligente actué de la manera mas eficiente posible, maximizando sus medidas de rendimiento en base a sus secuencias de percepciones.
Omnisciencia
Como todos sabemos la omnisciencia es la capacidad de saber lo sucederá en un futuro sin que esto halla ocurrido antes, este concepto puede sonar un poco perturbador ya que sabemos que es imposible que exista un ser humano o un agente inteligente que logre conocer con exactitud lo que sucederá sin que halla pasado.
Pero lo que si es posible es que el agente inteligente haga uso de sus secuencias de percepciones para llevar a cabo sus tareas modificando sus acciones futuras en base a estas, para ello es necesario que el agente recopile información y explore su entorno.
Aprendizaje
Para que los agentes inteligentes sean capaces de aprender es necesario que estos conozcan sus secuencias de percepciones para que sepan actuar de manera correcta o incorrecta. Aunque también existe agentes que solo hacen uso de sus secuencias de percepciones esto no quiere decir que estén aprendiendo, se podría decir que estos agentes conocen a la perfección su entorno de trabajo y que no hacen uso de sus nuevas percepciones por lo que se convierten en agentes no racionales. Es necesario que los agente inteligentes hagan uso de sus secuencias de percepciones y de sus nuevas percepciones para decir que son agentes que aprenden.
Autonomía
Un agente autónomo es aquel que hace uso de las percepciones del ambiente mas que en la secuencia de acciones que han sido programadas por los desarrolladores, se dice que los agentes que siguen las acciones que han sido codificadas por los desarrolladores carecen de autonomia, pero esta afirmación no es totalmente correcta ya que si el agente se encuentra en un nuevo entorno hará uso de su secuencia de percepciones hasta que logre adaptarse a este ambiente logrando de esta manera volverse autónomo. Existen dos tipos de agentes inteligentes autónomos como los que basan su conducta en base a la experiencia de sus percepciones y los que basan su conducta a partir de su red neuronal.
CONCLUSIÓN
Un agente inteligente racional es aquel que por medio de sus percepciones detecta su ambiente y actúa de la manera mas correcta posible, estos agente tienen que establecer sus medidas de rendimiento para cumplir con su objetivo primordial.
Sin embargo estos agente no son capaces de conocer todo lo que sucederá a futuro ya que ni si quiera los seres humanos lo han logrado, para que el agente inteligente se vuelva racional deberá aprender de sus secuencias de percepciones lo que lo llevara a convertirse en un agente inteligente que actué de manera autónoma.
BIBLIOGRAFÍA
Russell, S y Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. 2 ed. España. Pearson Education. p 34-47.
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