ENTORNO





Propiedades del entorno


 

Accesiblefrente a inaccesible:

¿El agente puede determinar inequívocamente el estado de su entorno ?

Accesible: Ajedrez , “tres en raya”

Inaccesible: Póker, laberinto, juego de vídeo

Deterministafrente a no determinista:

¿Los acciones del agente en un estado actual determinan completamente el estado resultante?

Determinista: Ajedrez, agente software en entorno simulado

No determinsta: gestión de tráfico, robót en sala real

Estáticofrente a dinámico:

¿El estado del entorno pueda cambiar mientras que el agente delibera?

¿Puede cambiar sin que el agente actúe?

estático: agente software en un laberinto simulado (entorno no cambia)

“semidinámico”: ajedrez (cambios previsibles)

dinámico: gestión de tráfico (cambios imprevisibles)

Discretofrente a continuo:

¿Los conjuntos de posibles percepciones y/o acciones son discretos?

discreto: ajedrez, agente software en un laberinto simulado

continuo: robot navegando en una sala real.

Tipos de Ambientes

Como se puede apreciar, los agentes inteligentes están altamente determinados por el ambiente que los rodea, por lo que podemos señalar los tipos de ambientes ante los que tiene que hacer frente:

        Accesibles y no accesibles

Si los sensores de un agente le permiten tener accesos al estado total del ambiente se dice que este es accesible a tal agente. Un agente es realmente accesible si los sensores detectan todos los aspectos relevantes a la elección de una acción.

           Deterministas y no deterministas

Si el estado siguiente de un ambiente se determina completamente mediante el estado actual, así mismo como las acciones escogidas por el agente, nos encontramos ante un ambiente determinista.

                  Episódicos y no episódicos

En este ambiente la experiencia del agente se divide en "episodios". Cada episodio consta de un agente que percibe y actúa. La calidad de su actuación dependerá del episodio mismo dado que los episodios subsecuentes no dependerán de las acciones producidas en episodios anteriores.

          Estáticos y dinámicos

Si existe la posibilidad de que el ambiente sufra modificaciones mientras que el agente se encuentra deliberando, se dice que tal ambiente se comporta en forma dinámica en relación con el agente.

            Discretos y continuos

Si existe una cantidad limitada de percepciones y acciones distintas y claramente discernibles, se dice que el ambiente es discreto caso contrario es continuo.

 

 

PROPIEDADES DE LOS ENTORNOS(ambientes) DE TRABAJO

El rango de los entornos de trabajo en lo que utilizan técnicas de IA es obviamente muy grande. Sin embargo, se puede identificar un pequeño número de dimensiones en las que categorizan estos entornos. Estas dimensiones determinan, hasta cierto punto, el diseño mas adecuado para el agente .

TOTALMENTE OBSERVABLE VS PARCIALMENTE OBSERVABLE

Si los sensores del agente le proporcionan acceso al estado completo del medio en cada momento, entonces se dice que el entorno del trabajo es totalmente observable. Un entorno de trabajo es, efectivamente, totalmente observable si los sensores detectan todos los aspectos que son relevantes en la toma de decisiones; la relevancia en cada momento depende de las medidas de rendimiento. Entornos totalmente observables son convenientes ya que el agente no necesita mantener ningún estado interno para saber que sucede en el mundo. Un entorno puede ser parcialmente observable debido al ruido y a la existencia de sensores poco exactos o porque los sensores no reciben información de parte del sistema.

Ejemplos:

Un agente aspiradora con solo un sensor de suciedad local no puede saber si hay suciedad en otro cuarto, y un taxi automatizado no puede saber que están pensando los conductores.

DETERMINANTE VS ESTOCASTICO (al azar)

Si el siguiente estado del medio esta totalmente determinado por el estado actual y la acción ejecutada por el agente, entonces se dice que el entorno es determinista; de otra forma es estocástico;  en principio, un agente no se tiene que preocupar de la incertidumbre de un medio totalmente observable y determinista. Sin embargo si el medio es parcialmente observable puede parecer estocástico. Esto es particularmente cierto si se trata de un medio complejo, haciendo difícil el mantener constancia de todos los aspectos observados. Así, a menudo es mejor pensar en entornos determinantes o estocásticos desde el punto de vista del agente.

Ejemplo:

El taxi es claramente estocástico en este sentido, ya que no se puede predecir el comportamiento de trafico exactamente; mas aun una rueda se puede reventar y un motor se puede dañar sin previo aviso.

El mundo de la aspiradora es determinista.

EPISODICO VS SECUENCIAL

En un entorno de trabajo episódico, la experiencia del agente se divide en episodios atómicos. Cada episodio consiste en la percepción del agente y la realización de una única acción posterior.

Es muy importante tener en cuenta que el siguiente episodio no depende de las acciones que se realizaron en episodios previos. En los medios episódicos la acción en cada episodio depende solo del episodio en si mismo. Muchas tareas de clasificación son episódicas.

Ejemplos:

Un agente que tenga que seleccionar partes defectuosas de una cadena de montaje basa sus decisiones en la parte que esta evaluando en cada momento, sin tener en cuenta decisiones previas; la decisión presente no afecta en que la próxima fase sea defectuosa.

En entornos secuenciales la elección presente puede afectar a decisiones futuras.

El ajedrez como el taxi son secuenciales.

ESTATICO VS DINAMICO

Si el entorno puede cambiar cuando el agente esta deliberando, entonces se dice que el entorno es dinámico para el agente; de otra forma se dice que es estático.

Los medios estáticos son fáciles de tratar ya que el agente no necesita estar pendiente del mundo mientras está tomando una decisión sobre una acción, ni necesita preocuparse sobre el paso del tiempo.

Los medios dinámicos por el contrario están preguntando continuamente al agente que quiere hacer, si no se ah decidido aun, entonces se entiende que ah tomado la decisión de no hacer nada.

Ejemplos:

El taxista es claramente dinámico: tanto los otros coches como el taxi se están moviendo mientras el algoritmo que guía la conducción indica que es lo próximo a hacer.

El ajedrez cuando se juega con un reloj, es semideterminista. Los crucigramas son estáticos.