Agentes Inteligentes

5/26/2018 Agentes Inteligentes

1/33

Agentes InteligentesProf. Polyana Fonseca Nascimento


2/33

Agentes

Capaz de perceber seu ambiente por meio de sensoresCapaz de agir sobre o ambiente por meio de atuadores


3/33

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


4/33

Agente

sensores

atuadores

?

Ambiente

Percepes

Aes

Agentes


5/33

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


6/33

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


7/33

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


8/33

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)


9/33

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


10/33

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


11/33

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?


12/33

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)


13/33

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


14/33

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


15/33


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


16/33

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


17/33


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


18/33


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)?


19/33


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)


20/33

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


21/33

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


22/33

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


23/33

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)


24/33


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:


25/33


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


26/33


Agente com estado interno

AMBIE

NTE

AGENTE

Sensores

Atuadores


Que ao devo

executar agora?

Estad

o

Como o mundo evolui

O que minhas aes fazem

Regras-condio-ao


27/33


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)


28/33


Agente baseado em metas

AMBIE

NTE

AGENTE

Sensores

Atuadores


Qual ser a aparncia se

a ao A for executada?

Que ao devo

executar agora?

Estad

o

Como o mundo evolui


Metas


29/33


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


30/33


Agente baseado em utilidade

AMBIE

NTE

AGENTE

Sensores

Atuadores


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


Utilidade

Objetivos


31/33


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


32/33


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)


33/33


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

Agentes Inteligentes

Documents

Transcript of Agentes Inteligentes