AGENTES INTELIGENTES Definición Y Ejercicios

Definición
Agente, del latín agere, es el que hace. Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibirsu entorno, procesar tales percepciones y responder actuar en su entorno de manera racional,cioè, di modo correcta y tendiendo a maximizar un resultado agente inteligente puede ser una entidad física digital. Si bien el término agente racional serefiere a agentes artificiales en el campo de la Inteligencia Artificial, también puede considerarseagentes racionales a los animales incluido el agentes inteligentes se describen esquemáticamente como un sistema funcional esta razón, los agentes inteligentes son a veces llamados Agentes Inteligentes Abstractos (AIA)para distinguirlos de sus implementaciones del mundo actual como sistemas informáticos, lossistemas biológicos, de organizaciones.
Caratteristiche
Comunicación intelligenza artificiale
El agente puede comunicarse con el usuario, con otros agentes y con otros programas. Con elusuario se comunica con un interfaz amigable, mediante el que personaliza sus preferencias.Algunos agentes permiten comunicarse en lenguaje pure, algo típico de los chatbots.
Inteligencia
El grado de inteligencia varía mucho de unos agentes a otros, que suelen incorporar módulos contecnologías procedentes de la Inteligencia Artificial. Los más sencillos se limitan a recoger laspreferencias del usuario, quien debe personalizarlos. Un esempio son los agentes inteligentesbasados en tecnología de redes neuronales especializados en identificar mensajes de correoelectrónico sospechosos de contener spam -mensajes no deseados-. En una primera fase elutente debe marcarlos como spam, el agente va aprendiendo a identificar los rasgos quecaracterizan a estos mensajes y posteriormente los filtra.
Autonomía
Un agente no sólo debe essere capaz de fare sugerencias al usuario sino de actuar. En el ejemplo anterior, el agente que filtra el spam no puede estar continuamente alertando al usuario en cada messaggi de correo que llega sobre la possibilità de que sea un messaggio no deseado y su verdadera utilidad surge cuando elimina de forma autónoma dichos otro lado, questi agenti devono avere una o più delle seguenti funzionalità specifiche:
Apprendere nuovi problemi e incrementare le norme di soluzione.
Capacità di adattamento online e in tempo reale.
Essere in grado di analizzare le condizioni in termini di comportamento, l'errore e il successo.
Apprendere e migliorare attraverso l'interazione con l'ambiente (realizzazione).
Apprendere rapidamente da grandi quantità di dati.
Devono essere basati su memoria di archiviazione di massa e il recupero di tale capacità.
Classificazione
È possibile classificare gli agenti intelligenti in 6 categorie principali:
1. Agenti reattivi
3. Agenti basati su obiettivi
quattro. Agenti basati sull'utilità
Gli agenti reattivi sono quelli che evolvono dall'ambiente, decidono quale azione intraprendere, sono semplici e flessibili, tolleranti ai guasti. Sono di basso livello, che non dispone di un protocollo né di un linguaggio di comunicazione e la cui unica capacità è rispondere agli stimoli. Gli agenti reattivi non sono intelligentemente individuali, ma globalmente intelligenti. Gli agenti reattivi si classificano in: organizzati, riproduttivi, cooperativi, azioni coordinate e stimolo/risposta
In questo hyperlink possiamo vedere cos'è un agente basato su modello, in obiettivi, in utilità, che apprendono e la loro struttura
Un agente intelligente è raramente ottimale, questo ha una spiegazione poiché l'ottimo di un criterio è abbastanza buono da essere considerato ragionevole.
Gli agenti basati su modelli memorizzano informazioni del mondo che non possono vedere. Este agente es basado en lenguajes definidos anticipadamente a la máquina obteniendo una respuesta en base a sensores, Allo stesso modo si può dire che la conoscenza è chiamata Modello.
L'agente basato su oggetti utilizza una descrizione degli obiettivi da raggiungere che gli serve per scegliere tra le diverse azioni possibili la destinazione del passeggero. Oltre a conoscere lo stato, l'agente ha bisogno di informazioni precise sul suo obiettivo.
L'agente basato sull'utilità Un Agente Basato sull'utilità agente razionale very best è colui che in tutti i casi di possibili sequenze di percezioni, intraprende tutte quelle azioni che favoriscono l'ottenimento del massimo della sua misura di rendimento, basandosi sulle evidenze fornite dalla sequenza di percezioni e su tutta la conoscenza incorporata in tale agente. A differenza degli agenti basati sull'obiettivo danno una soluzione ma può essere un cammino non molto razionale è correlata a: La misura con cui si valuta il grado di successo raggiunto. La sequenza di percezioni, cioè, tutto ciò che fino a quel momento l'agente ha percepito e la conoscenza che l'agente possiede del mondo e di se stesso.
Un sistema di agenti orientati alla consultazione genera uno o più agenti in risposta alla domanda formulata dall'utente. Questi agenti lavorano per conto dell'individuo mentre dura la consultazione, raccogliendo informazioni da tutte le basi di dati disponibili.
Gli agenti che apprendono
Autonomía: Comportamiento determinado por sus entradas actuales y por susexperiencias pasadas , Aprende sobre su entorno En un poco de literatura IAs también serefieren como
autónomo agentes inteligentes,
que los medios ellos actúanindependientemente, y aprenderán y se adaptarán a las circumstanzie que cambian. Secondo Nikola Kasabov Los sistemas de IA deben exhibir las características siguientes:
aprenda y mejore con la interacción con el ambiente (encarnación)
adáptese en línea y adentro en tiempo real
aprenda rápidamente de cantidades grandes de datos
acomode nuevo el solucionar de problema reglas incremental
tenga exemplar almacenado en la memoria almacenaje y capacidades de la recuperación
tenga parámetros para representar memoria, edad, olvidarse, el e molti altri. a corto e lungo termine.
può analizzare se stesso in termini di comportamento, errore e successo.
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