Agent inteligent (inteligència artificial)

Un agent inteligent és una entitat capaç de percebre el seu entorn, processar tals percepcions i respondre o actuar en dit entorn de manera racional, és dir, conseguint objectius, tendint a maximizar un resultat esperat i adquirint coneiximent en el seu eixercite. És capaç de percebre el seu mig ambient en l'ajuda de sensors i actuar en eixe mig utilisant actuadors (elements que reaccionen a un estímul realisant una acció).

Si ben el terme agent racional es referix a agents artificials en el camp de l'inteligència artificial, també pot considerar-se agents racionals als animals, inclós l'home. Un agent inteligent pot ser una entitat física o virtual, complexa o simple; per eixemple, un termostat o un sistema de control qualsevol és considerat un agent inteligent.^[1]

Un agent té una «funció objectiu» que encapsula tots els objectius de l'inteligència artificial. Este agent està dissenyat per a crear i eixecutar qualsevol pla que, en completar-se, maximizar el valor esperat de la funció objectiu.^[2] Per eixemple, un agent d'aprenentage per reforç té una «funció de recompensa» que permet als programadors donar forma al comportament desijat de l'inteligència artificial, i el comportament d'un algoritme evolutiu es moleja per mig d'una «funció d'aptitut».^[3]

Els agents inteligents solen descriure's esquemáticamente com un sistema funcional abstracte similar a un programa de computadora.^[4] Les descripcions abstractes dels agents inteligents es diuen agents inteligents abstractes (AIA) per a distinguir-los de les seues implementacions del món real. Un agent inteligent autònom està dissenyat per a funcionar en absència d'intervenció humana. Els agents inteligents també estan estretament relacionats en els agents de software (un programa de computadora autònom que realisa tasques en nom dels usuaris).^[1]

Tipos d'agents

Un agent està format per una arquitectura i un programa. El programa té que ser apropiat per a l'arquitectura. Hi ha quatre tipos bàsics de programes per a agents.

Agents reactius simples

És el tipo d'agent més senzill. Seleccionen les accions sobre la base de les percepcions actuals, ignorant el restant de les percepcions històriques. Seguix la regla de condició-acció. Algunes desventages són les següents: Inteligència molt llimitada, millor funcionament en entorns totalment observables, bucles infinits.

Agents reactius basats en models

L'agent deu mantindre un estat intern que depenga de l'història percebuda i que reflectixca algun dels aspectes no observables de l'estat actual. L'actualisació de dit estat requerix codificar dos tipos de coneiximent:

Informació sobre cóm evoluciona el món independentment de l'agent.
Informació sobre cóm afecten al món les accions de l'agent.

Este coneiximent es coneix com a model del món.

Agents basats en objectius

El coneiximent sobre l'estat actual del món no sempre és suficient. Ademés de la descripció de l'estat actual, l'agent requerix informació sobre la seua meta. El programa de l'agent pot combinar en informació sobre els resultats de les accions possibles per a elegir aquelles que ajuden a alcançar l'objectiu. En ocasions, la selecció d'accions basades en objectius és directa. Quan s'alcança l'objectiu com a resultat d'una acció individual. Pot ser complicat en atres ocasions. Quan es tenen que considerar seqüències complexes per a alcançar l'objectiu.

Un agent basat en objectius i basat en models, que almagasena informació de l'estat del món aixina com del conjunt d'objectius que intenta alcançar, i que és capaç de seleccionar l'acció que eventualment ho guiarà cap a la consecució dels seus objectius.

La presa de decisions en estos agents és distinta de les regles de condició acció. Es tenen en conte consideracions sobre el futur. Sembla menys eficient, pero és més flexible. El coneiximent que té per a la seua decisió està representat explícitament i pot modificar-se.

Agents basats en l'utilitat.

Les metes no basten per a generar comportaments de calitat en la majoria dels entorns. L'agent selecciona un estat del món basat en l'utilitat. La funció d'utilitat expressa numèricament el nivell d'utilitat de cada estat. Esta permet prendre decisions racionals en dos tipos de casos en metes inadequades.

- Quan hi haja objectius conflictius i solament alguns d'ells siguen alcanzables.
- Quan hi haja varis objectius pels que es puga guiar l'agent i cap d'ells es puga alcançar en certea.

Un agent basat en utilitat i basat en models. Utilisa un model del món, junt en una funció d'utilitat que calcula les seues preferències entre els estats del món. Despuix selecciona l'acció que li duga a alcançar la major utilitat esperada, que es calcula fent la mija de tots els estats resultants possibles, ponderat en la provabilitat del resultat.

Funció de l'Agent

Un programa d'agent simple pot definir-se matemàticament com una funció f (cridada la "funció de l'agent")^[5] que mapea cada seqüència possible de percepcions a una acció possible que l'agent pot realisar a un coeficient, element de retroalimentación, funció o constant que afecta les accions eventuals:

$f : P^{*} ⟶ A$

La funció de l'agent és un concepte abstracte, ya que podria incorporar varis principis de presa de decisions com el càlcul de l'utilitat d'opcions individuals, deducció a través de regles llògiques, llògica difusa, etc.^[6]

Per un atre costat, el programa d'agent mapea cada percepció possible a una acció.

Utilisem el terme percepció per a referir-nos a les entrades de l'agent en qualsevol instant donat. És per açò que en les imàgens anteriors, un agent és representat com qualsevol cosa que puga considerar-se com una entitat capaç de percebre la seua entorn a través de sensors i actuar sobre eixe entorn a través d'actuadors.

Vore també

Referències

↑ ^1,0 ^1,1 Russell y Norvig, 2003, cap. 2.
↑ Bringsjord, Selmer; Govindarajulu, {{{nom2}}} (2020). Artificial Intelligence, Summer 2020 edició, Metaphysics Research Lab, Stanford University.
↑ Soft Computing.3(2)
76–82.ISSN 1432-7643.doi:10.1007/s005000050055.Consultat el 2023-11-20.
↑ Mishra, Vivek (2025). Design Patterns for AI Agents, Amazon KDP, p. XX. ISBN 979-8268912371.
↑ «Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th US ed.». aima.cs.berkeley.edu. Consultat el 2023-11-20.
↑ Šalamon, Tomáš (2011). Design of agent-based models: developing computer simulations for a better understanding social processes, Bruckner. ISBN 978-80-904661-1-1.

Bibliografia

Russell, Stuart J. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach, 2.ª edició, Prentice Hall. ISBN 0-13-790395-2.

Este artícul conté una traducció derivada de «Agente inteligente (inteligencia artificial)» de Wikipedia en castellà publicada baix la Llicència de documentació lliure de GNU i la Llicència Creative Commons Reconeiximent-CompartirIgual 4.0 Internacional.

[FOOTNOTERussellNorvig2003{{{c}}}cap._2-1] 1,0 ^1,1 Russell y Norvig, 2003, cap. 2.

[2] Bringsjord, Selmer; Govindarajulu, {{{nom2}}} (2020). Artificial Intelligence, Summer 2020 edició, Metaphysics Research Lab, Stanford University.

[3] Soft Computing.3(2)
76–82.ISSN 1432-7643.doi:10.1007/s005000050055.Consultat el 2023-11-20.

[4] Mishra, Vivek (2025). Design Patterns for AI Agents, Amazon KDP, p. XX. ISBN 979-8268912371.

[5] «Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th US ed.». aima.cs.berkeley.edu. Consultat el 2023-11-20.

[6] Šalamon, Tomáš (2011). Design of agent-based models: developing computer simulations for a better understanding social processes, Bruckner. ISBN 978-80-904661-1-1.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]