agentes inteligentes
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5/26/2018 Agentes Inteligentes
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Agentes InteligentesProf. Polyana Fonseca Nascimento
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Agentes
Capaz de perceber seu ambiente por meio de sensoresCapaz de agir sobre o ambiente por meio de atuadores
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Agentes
Agente humano Sensores: cinco sentidosAtuadores: mos, pernas, boca, etc
Agente robtico Sensores: cmeras, infravermelho, etc.Atuadores: motores
Agente de software Sensores: seqncia de teclas digitadas, arquivos e entradas
de redeAtuadores: exibio na tela, gravar e enviar arquivos
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Agente
sensores
atuadores
?
Ambiente
Percepes
Aes
Agentes
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Agentes
O agente capaz de perceber suas prprias aes Nem sempre seus efeitos
Percepo: as entradas do agente em qualquermomento Seqncia de percepes: histria de tudo o que
ele j percebeu
Comportamento do agente depende da funode agente que mapeia uma seqncia depercepes para agir
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Agentes
Tabela de funo: (mundo do aspirador de p)
Seqncia de Percepes
[posio,estado] Ao[A, limpo][A, sujo]
[B, limpo][B, sujo]
DireitaAspirar
EsquerdaAspirar
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Agentes
Programa de agente: implementaocomputacional da funo de agente
funo agente_aspirador_de_po ([posio, estado]) retorna ao
se estado = sujo ento retornaao = aspirar
seno se posio = A entoretornaao = direita
seno se posio = B entoretornaao = esquerda
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Agentes Racionais
Agente bem comportado: faz tudo certo Fazer tudo certo melhor que fazer tudo errado
O que fazer tudo certo? Obter maior sucesso Como medir o sucesso Medida de Desempenho
Critrios para medir o sucesso Seqncia de aes seqncia de estados do ambiente
Seqncia desejvel = agente funcionou bem Perguntar ao agente?
Uns seriam incapazes de responder Outros se iludiriam (eu nem queria mesmo)
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Agentes Racionais
Medida de Desempenho Definida pelo Projetista
Medida p/ aspirador: quantidade de sujeira limpa E se ele limpa e joga no cho p/ limpar de novo? Deixar o cho limpo
Medida de desempenho de acordo com oresultado no ambiente e no no comportamentodo agente
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Agentes Racionais
Racionalidade Depende de 4 fatores
Medida de desempenho Conhecimento do ambienteAes possveis Seqncia de percepes
Para cada seqncia de percepes possveis oagente deve selecionar a ao que maximize o
desempenho
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Agentes Racionais
Fatores do agente aspirador: Medida de desempenho: 1 ponto para cada quadrado limpo
em cada perodo de tempo
Conhecimento do ambiente: geografia do ambiente conhecida, mas o estado (sujeira) e a posio inicial noso.
Aes possveis: esquerda, direita e aspirar Seqncia de percepes: sabe a sua posio e sabe se o
local est sujo E se ele ficar indo de um lado para outro? Descontamos pontos para cada movimento? E se ele souber que os quadrados esto limpos?
E se os quadrados voltarem a ficar sujos?
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Agentes Racionais
Oniscincia Saber o resultado real das aes
Impossvel na realidade Racionalidade = desempenho esperado Perfeio = desempenho real
Coleta de informaes (olhar para os dois lados)Aprendizado
Quanto mais aes realiza, mais clculos deve fazer(experincia)
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Agentes Racionais
Racionalidade + Aprendizado = Autonomia
Autonomia Basear-se no s no conhecimento anterior do
projetista, mas tambm em suas prprias
percepes Compensar o conhecimento prvio parcial ouincorreto
Variar o ambiente no significa fracasso
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Ambientes de Agentes Inteligentes
A natureza dos ambientes PEAS (Performance, Environment, Actuators, Sensorsdesempenho,
ambiente, atuadores e sensores) Ambientes reais x artificiais (esteira de produo x simulador de vo)
Tipo deAgente
Medida deDesempenho Ambiente Atuadores Sensores
Motoristade Txi
Viagem segura,rpida, dentro dalei, confortvel,maximizar lucros
Estradas,outroscarros,
pedestres,clientes
Direo,acelerador,sinal, buzina,freio, visor
Cmeras, sonar,
velocmetro,GPS,acelermetro,sensores de
motor, teclado
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Ambientes de Agentes Inteligentes
Tipo deAgente
Ambiente Percepes(Sensores)
Aes (Atuadores)Medida de
Desempenho(Objetivo)
Sistema deDiagnstico
Mdico
Paciente,hospital,
equipe
Sintomas, exames,respostas do paciente
Perguntas, testes,exames,
diagnsticos,tratamentos
Paciente saudvel,custos baixos
Anlise deimagens de
satlite
Imagens desatlites em
rbita
Pixels de cores eintensidade variadas Classificar a imagem
Classificarcorretamente
Rob seletor
de peas
Linha de
montagemcom as peas
Pixels de cores e
intensidade variadas
Pegar as peas e
coloc-las embandejas
Colocar peas nas
bandejas corretas
Controladorde refinaria Refinaria
Leituras de presso,temperatura,contaminao
Abrir e fecharvlvulas, controlartemperatura, etc
Pureza do produto,custo, segurana
Instrutor
interativo deidiomas Alunos
Teclado (palavrasdigitadas)
Exerccios,sugestes, correes
Maximizar resultadodo aluno
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Qual a natureza dos ambientes abaixo?Atividade
Jogar uma partida decente de ping-pong Comprar mantimentos para 1 semana na Web Comprar mantimentos para 1 semana no
supermercado
Escrever uma histria intencionalmente engraada Dar conselhos jurdicos idneos numa rea
especializada do Direito Traduzir ingls falado para portugus falado em
tempo real Conversar com uma pessoa por uma hora Realizar uma operao cirrgica sozinho Tirar e guardar louas de uma lavadora automtica
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Ambientes de Agentes Inteligentes
Propriedades dos ambientes Completamente observvel x parcialmente observvel
Sensor permite descrio completa do ambiente, sempre? Detectar todos os aspectos relevantes para a ao
Determinstico x Estocstico Se o prximo estado do ambiente pode ser completamentedeterminado pelo estado atual + ao
Determinstico do ponto de vista do agente (parcialmente observvelpode parecer estocstico)
Estratgico: Determinstico exceto por outros agentes
Episdico x Seqencial Experincia do agente dividida em episdios Episdio = percepo + ao No existe passado nem futuro Peas de montagem (episdico) Jogos (seqenciais) curto prazo longo prazo
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Ambientes de Agentes Inteligentes
Propriedades dos ambientes Esttico x Dinmico
O ambiente no muda enquanto o agente est pensando
Semidinmico: ambiente no muda, mas a demora afeta odesempenho
Discreto x Contnuo De acordo com o nmero de estados possveis do ambiente,
tempo, aes do agente (limitado x ilimitado)
Agente nico x Multiagente Taxista (carro A) agente nico ou multiagente? O outro objeto (carro B) vai ser tratado como um agente ou
como parte do ambiente (folhas, pedras, lombadas)?
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Ambientes de Agentes Inteligentes
Propriedades dos ambientesAgente nico x Multiagente
O comportamento de B ou no determinado por uma medida
de desempenho cujo valor depende do comportamento de A? Multiagente Competitivo Quando a maximizao da medida de desempenho de A
implica na minimizao da de B e vice-versa (xadrez) Multiagente Cooperativo
Quando a maximizao da medida de desempenho de umagente maximiza a de todos os demais agentes (taxista)
Parcialmente Cooperativo (parcialmente competitivo pois hdisputa por espao)
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Propriedades dos Ambientes
Ambiente Observvel Determinstico Episdico Esttico Discreto Agente
Palavras Cruzadas SIM SIM NO SIM SIM NICO
Xadrez com relgio SIM SEMI NO SEMI SIM MULTI
Xadrez sem relgio SIM SEMI NO SIM SIM MULTI
Poker NO NO NO SIM SIM MULTI
Gamo SIM NO NO SIM SIM MULTI
Taxista NO NO NO NO NO MULTI
Diagnstico Mdico NO NO NO? NO NO NICO?
Anlise de Imagens SIM SIM SIM SEMI NO NICO
Rob Manipulador NO NO SIM NO NO NICO
Controle de Refinaria NO NO NO NO NO NICO
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Defina as propriedades destes ambientesAtividade
Jogar uma partida decente de ping-pong Comprar mantimentos para 1 semana na Web Comprar mantimentos para 1 semana no supermercado
Escrever uma histria intencionalmente engraada Dar conselhos jurdicos idneos numa rea especializadado Direito
Traduzir ingls falado para portugus falado em tempo
real Conversar com uma pessoa por uma hora Realizar uma operao cirrgica sozinho Tirar e guardar louas de uma lavadora automtica
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Estrutura de Agentes
Estrutura = arquitetura + programa de agente Programas de agentes em tabelas (para cada
percepo ou seqncia de percepes, umaao) Tabelas gigantescas
Objetivo da IA:produzir comportamento racional baseado emcdigo, no em tabelas, baseado em regras de
comportamento, de acordo com acomplexidade do problema complexidade do
agente
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Complexidade de Agentes
Agentes reflexivos ou reativos Selecionam aes com base na percepo atual Ignoram o histrico de aes
Txi que freia se vir a luz de freio do carro frente Os mais simples, mas de inteligncia limitada Funciona somente se a deciso puder ser tomada com base
na percepo atual
Ambiente precisa ser completamente observvelAspirador de p num ambiente parcialmente observvel
Sem sensor de posio (s o sensor de sujeira) = Looping infinito Aleatoriedade (funciona em poucos casos)
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Complexidade de Agentes
Agentes reflexivos ou reativos
AGENTE
AMBIE
NTE
Sensores
Atuadores
Qual a aparnciaatual do mundo?
Que ao devo
executar agora?Regra-condio-ao
Informao suplementar
Processo de
Deciso
Legenda:
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Complexidade de Agentes
Agente com estado interno ou baseados emmodelos Observao parcial
Controlar a parte do mundo que ele no pode ver agora Criar um modelo interno do mundo (como o
mundo funciona): Histrico de percepes: estado interno
Deteco de luzes na borda do carro ao mesmo tempo Como o mundo evolui independente do agente
O carro freando estar mais prximo
Como as aes afetam o mundo Pisar no freio baixa a velocidade do carro
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Complexidade de Agentes
Agente com estado interno
AMBIE
NTE
AGENTE
Sensores
Atuadores
Qual a aparnciaatual do mundo?
Que ao devo
executar agora?
Estad
o
Como o mundo evolui
O que minhas aes fazem
Regras-condio-ao
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Complexidade de Agentes
Agente baseado em metas Conhecer o estado atual nem sempre suficiente para
decidir o que fazer Virar para a esquerda ou direita depende de onde o txi quer chegar
Objetivos: situaes desejveis Meta em uma nica ao x Meta em seqncias de aes Busca e Planejamento Se o carro da frente acende as luzes, diminuir a velocidade:
portanto, dada a forma de evoluo do mundo,para atingir oobjetivo (no bater) eu devo frear
Parece menos eficiente, mas mais flexvel Conhecimento de apoio deciso explcito e pode ser
modificado (Saber por que estou fazendo)
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Complexidade de Agentes
Agente baseado em metas
AMBIE
NTE
AGENTE
Sensores
Atuadores
Qual a aparnciaatual do mundo?
Qual ser a aparncia se
a ao A for executada?
Que ao devo
executar agora?
Estad
o
Como o mundo evolui
O que minhas aes fazem
Metas
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Complexidade de Agentes
Agente baseado em utilidade Objetivos podem no ser suficientes para definir
uma ao
Seqncias de ao mais rpidas, mais seguras,mais confiveis, etc. (txi) Comparao entre estados de felicidade do
agente
Probabilidade de sucesso (incerteza) Importncia dos objetivos Objetivos conflitantes
Preferncias entre os estados do mundo
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Complexidade de Agentes
Agente baseado em utilidade
AMBIE
NTE
AGENTE
Sensores
Atuadores
Qual a aparnciaatual do mundo?
Qual ser a aparncia se
a ao A for executada?
O quanto serei felizem tal estado?
Que ao devo
executar agora?
Estad
o
Como o mundo evolui
O que minhas aes fazem
Utilidade
Objetivos
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Complexidade de Agentes
Agente com aprendizagem Mquinas programadas para aprender a resolver o
problema em vez de programar para resolver o
problemaAgente se torna competente medida que interage
com o ambiente
Aprendizado um processo de modificao doscomponentes do agente Modificaes so direcionadas pelo crtico para
melhorar o desempenho global do agente
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Complexidade de Agentes
Agente com aprendizagem
AMBIE
NTE
AGENTE
Sensores
Atuadores
Gerador de
problemas
Padro de desempenho
Elemento de desempenho
Crtico
realimentao
conhecimento
mudanas
Elemento de
Aprendizado
objetivos deaprendizado
aes
exploratrias
Agente completo:
responsvel por receber
as percepes eselecionar aes
Responsvel por fazeraperfeioamentos no
agente com as
informaes do crtico
Informa como o agente
est se saindo em
relao ao padro de
comportamento
Sugere aes que
levaro a experincias
novas (podem no ser
timas a curto prazo,
mas sim a longo prazo)
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Complexidade de Agentes
Agente com aprendizagem
AMBIE
NTE
AGENTE
Sensores
Atuadores
Gerador de
problemas
Padro de desempenho
Elemento de desempenho
Crtico
realimentao
conhecimento
mudanas
Elemento de
Aprendizado
objetivos deaprendizado
aes
exploratrias
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