Agentes de Búsqueda Online y Ambientes Desconocidos

1.1.       INTRODUCCIÓN

Desde sus inicios la inteligencia artificial a intentando crear agentes que sepan cada vez más resolver un problema, para esto es fundamental definir cómo solucionar estos inconvenientes, por lo cual se instauraron las búsquedas que fueron capaces de brindar soluciones a estos, pero, así como no todo es perfecto y que cada entorno es totalmente diferente se decidió realizar diversos tipos de búsquedas para cada tipo de agente.

Las búsquedas online y offline tratan de optimizar el rendimiento de un agente de modo que este se comporte de manera acorde a sus medias de rendimiento, una búsqueda offline es aquella en la que el agente ya posee cierta información sobre el entorno en el cual se va a desenvolver, lo que es todo lo contrario a las búsquedas online en las que el agente no dispone de información previa sobre el entorno en el cual se desenvolverá.

En esta publicación les voy a hablar sobre las búsquedas online, como estas son indispensables para los agentes, que problemas presentan este tipo de búsquedas, los diferentes tipos que posee esta búsqueda y los algoritmos que utiliza de manera local para llevar a cabo problemas de búsquedas informadas.

1.2.       OBJETIVO 

Conocer acerca de las búsquedas online y ambientes desconocidos para conocer qué tipo de agentes las utilizan.

2.     MARCO TEÓRICO

2.1.       ¿Qué Es La Búsqueda Online?

También denominada búsqueda en línea, esta búsqueda la utilizan todos aquellos agentes que se encuentren en un entorno en donde necesiten explorar para saber cómo desenvolverse, este tipo de búsqueda es todo lo contrario a las búsquedas offline en donde los agentes necesitaban de información para poder llevar a cabo su función. Si nos remontamos a las primeras publicaciones de inteligencia artificial podemos recordar al agente aspirador el cual para poder desenvolverse necesitaba de información, esto quiere decir que este era un agente offline sin embargo si este agente se desenvolviera en un entorno en donde no tiene conocimiento previo podríamos decir que está haciendo uso de las búsquedas online.

Como ya he mencionado este tipo de búsquedas son utilizadas por agentes que desconocen su entorno, esto hace que sean una de las búsquedas más utilizadas, para entenderlo de una mejor manera les explicare con un ejemplo en donde tenemos a un agente que es colocado en una oficina, este pese a que no conoce su entorno deberá explorarlo para poder desenvolverse, a este tipo de búsquedas también se le conocen como búsquedas explorativas.

Imagen 1: Agente con búsqueda online explorando una oficina

1.1.       Problemas Con La Búsqueda Online

Como ya conocemos el objetivo de un agente es llevar a cabo su objetivo al más bajo costo posible, pero pese a esto las búsquedas online presentan algunos problemas con estas acciones, la competitividad intenta comparar el costo del camino que el agente deberá tomar para realizar su búsqueda, en este caso el agente deberá ya conocer el camino que deberá recorrer.

Un punto importante que tenemos que entender es que ningún algoritmo que haya sido desarrollado es perfecto y que en ciertas ocasiones el agente podrá llevarnos hacia un callejón sin salida, un ejemplo claro de esto sería un agente que se encuentre en frente de una puerta este no podría atravesarla si no conoce como abrirla.

1.2.       Agentes De Búsqueda En Línea

Una vez que ya conocemos que son los agentes en línea y que problemas pueden presentar estos tipos de búsquedas, los compararemos con los agentes offline para mostrar de mejor manera cuales son las ventajas que tiene implementar este tipo de búsquedas en los agentes.

Imagen 2: Comparción entre la búsqueda Online y la Offline

1.1.       Búsqueda Local En Línea

Ya que conocemos cuales son las ventajas que tienen este tipo de búsquedas tenemos que conocer que también se pueden realizar de manera local, uno de los principales algoritmos de búsquedas locales en línea es el algoritmo de ascensión de colinas, este puede guardar en memoria un estado actual.

Un problema que podemos tener con este tipo de búsqueda es que no se permite el reinicio aleatorio, sin embargo, puede ser considerado usar los denominados caminos aleatorios, estos caminos seleccionan de manera aleatoria una de las acciones disponibles dentro de un estado actual del agente.

Una de las importancias del uso de estos caminos aleatorios dentro de este tipo de búsquedas es que al final este algoritmo encontrara un objetivo al terminar la exploración.

1.2.       Aprendizaje En La Búsqueda En Línea 

El aprendizaje es continuo en este tipo de búsquedas ya que el agente que se encuentre en un ambiente desconocido siempre estará en contacto con el entorno que lo rodea, haciendo que este aprenda de las percepciones que pueda encontrar y realizar una acción determinada, para esto el agente creara un mapa de direcciones con todas las posibles acciones que puede realizar sobre el entorno.

CONCLUSIONES
La búsqueda online es una alternativa de búsqueda para aquellos agentes que tienen que enfrentarse a ambientes desconocidos, estos conceptos son muy importantes para la inteligencia artificial, ya que gran parte de los tipos de agentes que existen, son aquellos que se enfrentan a situaciones desconocidas, sean estas complejas o difíciles de resolver.

BIBLIOGRAFIAS

Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España