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salud  Agente inteligente (inteligencia artificial) 


wikiAgente Inteligente Simple.

Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su ambiente, procesar semejantes percepciones y contestar o bien actuar en su ambiente de forma racional, esto es, de forma correcta y tendiendo a aumentar al máximo un resultado aguardado. Es capaz de percibir su medio ambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio usando actuadores (elementos que reaccionan a un estímulo efectuando una acción).


En este contexto la racionalidad es la característica que tiene una elección de ser adecuada, más particularmente, de tender a aumentar al máximo un resultado aguardado.Este término de racionalidad es más general y por este motivo más conveniente que inteligencia (la que sugiere comprensión) para describir el comportamiento de los agentes inteligentes. Por esta razón es mayor el acuerdo en llamarlos agentes racionales.


Un agente inteligente puede ser una entidad física o bien virtual. Aunque el término agente racional se refiere a agentes artificiales en el campo de la Inteligencia Artificial, asimismo puede considerarse agentes racionales a los animales incluyendo el hombre.


Los agentes inteligentes se describen esquemáticamente como un sistema funcional abstracto. Por tal razón, los agentes inteligentes son en ocasiones llamado Agentes Inteligentes Abstractos (AIA) para distinguirlos de sus implementaciones del planeta real como sistemas informáticos, los sistemas biológicos, o bien de organizaciones. Ciertas definiciones de agentes inteligentes hacen énfasis en su autonomía con lo que prefieren el término agente inteligente autónomo. Y otros (particularmente, Russell y Norvig (dos mil tres)) considera conducta dirigida a objetivos como la esencia de lo inteligente y prefieren un término tomado de la economía "Agente Racional".


En Ciencias de la Computación el término agente inteligente puede ser utilizado para referirse a un agente de software que tiene algo de inteligencia, con independencia de si no es un agente racional por definición de Russell y Norvig. Por servirnos de un ejemplo, programas autónomos usados para asistencia de un operador o bien de minería de datos (en ocasiones llamado robots) son asimismo llamados "agentes inteligentes".


En muchos textos se define agente inteligente como todo agente capaz de tener conciencia de su ambiente y actuar sobre él. Sin embargo es preciso demandar que estas resoluciones sean racionales en el sentido de que persigan algún fin.


Vamos a mostrarlo con un contraejemplo: en el momento en que un fotón con la suficiente energía incide sobre un átomo, puede arrancar de él un electrón. Podríamos estimar al átomo inteligente pues percibe su ambiente (la incidencia del fotón) y actúa sobre su ambiente (emite un electrón). La ausencia de relación entre la emisión del electrón y cualquier hipotético interés del átomo muestra que este no es un agente inteligente a pesar de contrastar la definición de Stuart Russell.


Sin ese término carecería de sentido la palabra racionalidad.


Paradójicamente la conducta de un agente pocas veces es la perfecta. La razón es sencilla: calcular el perfecto de un criterio de una forma suficientemente bueno para ser considerado razonable es realmente difícil cuando en el inconveniente planteado concurren múltiples limitaciones. Un caso sería el cálculo de la mejor ala para un aeroplano, donde el agente debería ser capaz de tomar en consideración criterios tan dispares como la aerodinámica, la compatibilidad con el resto de componentes de la aeronave, o bien criterios económicos, y limitaciones como restricciones en peso de la propia ala, el peso total de la aeronave, las normativas aplicables, etcétera En el otro extremo se hallan inconvenientes como el cálculo del máximo de un polinomio de segundo grado, en los que el criterio es sencillísimo -es un polinomio de segundo grado- y no concurre ninguna limitación.


Cuando el criterio es una función real de muchas variables y las limitaciones asimismo, los cálculos son mucho más difíciles. De vez en cuando se puede conseguir una buena aproximación, mas si el agente debe tomar la resolución en poquísimo tiempo, va a deber conformarse con la mejor aproximación que pueda calcular en el escaso tiempo de que dispone.


Por otra parte, no es tan simple inducir el criterio que deja equiparar las diferentes estrategias: ¿de qué manera se puede expresar con una ecuación simple lo que más le es conveniente a un lagarto que caza bajo el sol?


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