Fundamentos da Inteligência Artificial: Agentes e Ambientes

Agentes

Agente: Dispositivo que capta informação do ambiente por sensores e age sobre ele por meio de atuadores.

Agente racional: escolhe a ação que leva à maior chance de sucesso. Depende da medida de desempenho, conhecimento anterior do ambiente, ações que podem ser realizadas e histórico de percepção.

Medida de Desempenho: Mede as chances de sucesso do agente.

Agente Onisciente: Saber o resultado das ações antecipadamente com precisão. Impossível, pois há limitações de sensores, raciocínio e atuadores.

Agente inteligente:

• Dirigido por tabela: cada percepção da tabela tem uma ação.
• Reativo simples: Faz condições com base no que está acontecendo no seu campo de visão.
• Reativo baseado em modelo: Tem um histórico de percepção.
• Baseado em objetivos: Escolhe ações que ajudam a chegar ao objetivo.
• Baseado em utilidade: Toma melhores decisões para chegar ao objetivo.

Agente autônomo: Aprendem com a experiência e alteram o próprio comportamento.

Agente com aprendizagem: Pode atuar em lugares desconhecidos para se aperfeiçoar.

Ambientes

Ambiente:

• Estático: Não muda com a passagem do tempo.
• Completamente observável: Permite acesso completo ao ambiente em cada instante de tempo.
• Determinístico: O próximo estado do ambiente é determinado pelo estado atual do agente.
• Episódico: A experiência do agente é dividida em episódios, suas escolhas dependem do episódio.
• Discreto: Um número distante e claramente definido de ações e percepções.

Agente único: Agente opera sozinho no ambiente.

Técnicas de Busca

Busca Cega

Não sabe qual o melhor nó a ser expandido.

• Busca em largura
• Busca em profundidade: como em estrutura de dados, ele vai pela esquerda até achar o mais fundo. Soma as arestas.
• Custo uniforme

Busca Heurística

Calcula o menor/melhor caminho para atingir o objetivo. Faz a árvore enquanto calcula os valores, sempre o menor. Pode voltar.

• A*: f(n) = g(n) + h(n). Pega o valor da heurística da letra e o da aresta.
• Gulosa: pega somente o valor heurístico da letra.
• Subida de encosta: igual à gulosa, mas em cada passagem se pergunta se é menor que a letra anterior. Exemplo: a->c, c < a? Se sim, continua, se não, para.

Busca Online

Intercala planejamento e ação. Executa uma ação, observa o ambiente e calcula a próxima ação.

Objetivo do Agente

Objetivo do agente: – Alcançar um estado objetivo ao mesmo tempo que minimiza o custo.

Minmax: vai de baixo para cima. No max, pega o maior valor, no min, o menor.