Agentes Inteligentes - por: UNICAMP

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Agentes Inteligentes
IntroduçãoIntrodução
Um agente genérico
Agente Racional 
 o que faz algo corretamenteo que faz algo corretamente
 ação certa é aquela que torna o agente um ação certa é aquela que torna o agente um 
sucessosucesso
 como e quando avaliar o sucesso de um agente?como e quando avaliar o sucesso de um agente?
 Medidas de performance para o comoMedidas de performance para o como
 Quando ? Quando ? 
Racionalidade e Onisciência
 onisciência = onisciência = qualidade do conscientequalidade do consciente
 onisciente = onisciente = que sabe de tudoque sabe de tudo
 racional = racional = que usa da razão; que raciocinaque usa da razão; que raciocina
 agente oniscienteagente onisciente - - conhece o resultado de conhece o resultado de 
suas ações e age de acordo com issosuas ações e age de acordo com isso
 onisciência é impossível na realidade - existe o onisciência é impossível na realidade - existe o 
inesperadoinesperado
 racionalidade - sucesso esperado dado o que racionalidade - sucesso esperado dado o que 
é percebidoé percebido
O que é racional ?
 Em um dado momento ser racional depende Em um dado momento ser racional depende 
de 4 coisas:de 4 coisas:
 a performance medida que define o grau de a performance medida que define o grau de 
sucessosucesso
 história perceptual completa história perceptual completa 
 tudo que o agente percebeutudo que o agente percebeu
 sequência perceptualsequência perceptual
 o que o agente conhece sobre o ambienteo que o agente conhece sobre o ambiente
 as ações que o agente pode realizaras ações que o agente pode realizar
Agente ideal
Para cada sequência percetual possível, um Para cada sequência percetual possível, um 
agente racional ideal deverá executar uma agente racional ideal deverá executar uma 
ação que espera maximizar sua medida de ação que espera maximizar sua medida de 
performance, com base nas evidências performance, com base nas evidências 
providas pela sequência perceptual e por providas pela sequência perceptual e por 
qualquer outro conhecimento que o agente qualquer outro conhecimento que o agente 
possuipossui
Descrição de um agente
 mapeamento entre sequências perceptuais e mapeamento entre sequências perceptuais e 
açõesações
 mapeamento ideal descreve o agente idealmapeamento ideal descreve o agente ideal
 lista infinita para a muitos agenteslista infinita para a muitos agentes
 definir a especificação de um mapeamento e não definir a especificação de um mapeamento e não 
fazer uma enumeração exaustivafazer uma enumeração exaustiva
Agente - Raíz Quadrada
Autonomia
 agente não autônomo = agente que age em função agente não autônomo = agente que age em função 
apenas de seu conhecimento internoapenas de seu conhecimento interno
 não leva em conta sua percepçãonão leva em conta sua percepção
 inteligência no projetista e não no agenteinteligência no projetista e não no agente
 um sistema é autônomo quando seu um sistema é autônomo quando seu 
comportamento é determinado pela sua própria comportamento é determinado pela sua própria 
experiênciaexperiência
 prática de engenhariaprática de engenharia
 agente verdadeiramente autônomo opera com sucesso agente verdadeiramente autônomo opera com sucesso 
em qualquer ambienteem qualquer ambiente
Estrutura de Agentes Inteligentes
 agent programagent program 
 implementa o mapeamento entre sequências implementa o mapeamento entre sequências 
perceptuais e açõesperceptuais e ações
 arquitetura = onde “roda” o programaarquitetura = onde “roda” o programa
 computador, cameras, equipamento de aúdio, computador, cameras, equipamento de aúdio, 
etc.etc.
 agente = arquitetura + programaagente = arquitetura + programa
 trabalho inicial - descrever o agentetrabalho inicial - descrever o agente
Agents Programs
Exemplo : Um Agente Taxista
Como implementar o Agente 
Taxista
 Simple Reflex AgentsSimple Reflex Agents
 Agents that keep track of the worldAgents that keep track of the world
 Goal-based agentsGoal-based agents
 Utility-based agentsUtility-based agents
Simple Reflex Agents
Implementação - Simple Reflex 
Agents
Agents that keep track of the 
world
Implementação
Goal-based agents
Utility-based agents
Ambientes
 PropriedadesPropriedades
 acessível X inacessívelacessível X inacessível
 aparato sensórioaparato sensório
 determinístico X não determinísticodeterminístico X não determinístico
 do ponto de vista do agentedo ponto de vista do agente
 episódico X não episódicoepisódico X não episódico
 episódio subsequente não depennde das ações episódio subsequente não depennde das ações 
ocorridas no atualocorridas no atual
 agente não precisa pensar adianteagente não precisa pensar adiante
 estático X dinâmicoestático X dinâmico
 ambiente pode mudar enquanto o agente ambiente pode mudar enquanto o agente 
deliberadelibera
 discretoX contínuodiscretoX contínuo
 se há um número limitado de diferentes se há um número limitado de diferentes 
percepções e ações o ambiente é discretopercepções e ações o ambiente é discreto
 jogo de xadrez é discretojogo de xadrez é discreto
• número fixo de possiveis movimentos a cada jogadanúmero fixo de possiveis movimentos a cada jogada
 taxista é contínuotaxista é contínuo
• velocidade e localização de outros veículos varia velocidade e localização de outros veículos varia 
continuamentecontinuamente
Exemplos
Implementação
Resumo
 agente é algo que percebe e age em um agente é algo que percebe e age em um 
ambienteambiente
 agente = agente = agent programagent program + arquitetura + arquitetura
 agente ideal é aquele que sempre efetua a agente ideal é aquele que sempre efetua a 
ação que maximiza sua medida de ação que maximiza sua medida de 
performanceperformance
 um agente é autônomo na medida em que um agente é autônomo na medida em que 
suas ações dependem de sua própria suas ações dependem de sua própria 
experiência, ao invés do conhecimento do experiência, ao invés do conhecimento do 
ambiente previamente construído pelo ambiente previamente construído pelo 
projetistaprojetista
 agent programagent program faz o mapeamento de faz o mapeamento de 
sequências perceptuais em ações, ao mesmo sequências perceptuais em ações, ao mesmo 
tempo que atualiza seu estado internotempo que atualiza seu estado interno
 existe uma variedade de existe uma variedade de designsdesigns para para 
agentes básicos, dependentes da espécie de agentes básicos, dependentes da espécie de 
informação explicitada e usada no processo informação explicitada e usada no processo 
de decisãode decisão
 o o designdesign apropriado depende das percepções, apropriado depende das percepções, 
ações, objetivos e ambienteações, objetivos e ambiente
 reflex agentsreflex agents respondem imediatamente as respondem imediatamente as 
percepçõespercepções
 goal-based agentsgoal-based agents agem no sentido de agem no sentido de 
atingir seus objetivosatingir seus objetivos
 utility-based agentsutility-based agents tentam maximizar sua tentam maximizar sua 
utilidade ( “ utilidade ( “ happinesshappiness”)”)
 alguns ambientes são mais exigentes que alguns ambientes são mais exigentes que 
outrosoutros
 ambientes inacessíveis, não determinísticos, ambientes inacessíveis, não determinísticos, 
não episódicos, dinâmicos e contínuos são os não episódicos, dinâmicos e contínuos são os 
mais desafiadores.mais desafiadores.
 o processo de tomada de decisão através do o processo de tomada de decisão através do 
raciocínio e com conhecimento é central em raciocínio e com conhecimento é central em 
IA e no design de um agente de sucesso. IA e no designde um agente de sucesso. 
Isso significa que meios de representar Isso significa que meios de representar 
conhecimento são importantesconhecimento são importantes
	Agentes Inteligentes
	Um agente genérico
	Agente Racional
	Racionalidade e Onisciência
	O que é racional ?
	Agente ideal
	Descrição de um agente
	Agente - Raíz Quadrada
	Autonomia
	Estrutura de Agentes Inteligentes
	Slide 11
	Agents Programs
	Exemplo : Um Agente Taxista
	Como implementar o Agente Taxista
	Simple Reflex Agents
	Implementação - Simple Reflex Agents
	Agents that keep track of the world
	Implementação
	Goal-based agents
	Utility-based agents
	Ambientes
	Slide 22
	Exemplos
	Slide 24
	Slide 25
	Resumo
	Slide 27
	Slide 28
	Slide 29
	Slide 30