Inteligencia Artificial Clase 3
Transcript of Inteligencia Artificial Clase 3
Dr. Wladimir Rodríguez
Postgrado en Computación
Inteligencia Artificial
Clase #3
Agente Solucionador de
Problemas
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial2
•Agente Solucionador de Tareas
•Formulación de los Problemas
•Espacio de Estados
•Problemas de Búsqueda
•Búsqueda en Espacio de Estados
•Ejemplos
•Aplicaciones
Agenda
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial3
Agente Solucionador de
Problemas
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial4
Agente Solucionador de
Problemas
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial5
Espacio de Estados
- Acciones
- Estado Inicial
-¿Meta?
Espacio de Estados
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Espacio de Estados y
Función Sucesor
- Acciones
- Estado Inicial
-¿Meta?
- Acciones
- Estado Inicial
-¿Meta?
Espacio de Estados
Función Sucesor
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Espacio de Estados y
Estado Inicial
- Acciones
- Estado Inicial
-¿Meta?
- Acciones
- Estado Inicial
-¿Meta?
Espacio de Estados
Función Sucesor
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¿Meta?
- Acciones
- Estado Inicial
-¿Meta?
- Acciones
- Estado Inicial
-¿Meta?
Espacio de Estados
Función Sucesor
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Ejemplo 8-puzzle
1
2
3 4
5 6
7
8 1 2 3
4 5 6
7 8
Estado Inicial Estado Meta
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Ejemplo 8-puzzle
1
2
3 4
5 6
7
8
1
2
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5 6
7
8
1
2
3 4
5 6
78
1
2
3 4
5 6
7
8
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•Tamaño del espacio de estados: 9!/2 = 181.444
•15-puzzle = 0,65 x 1012
•24-puzzle = 0,5 x 1025
Ejemplo 8-puzzle
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•Tamaño del espacio de estados: 9!/2 = 181.444
•15-puzzle = 0,65 x 1012
•24-puzzle = 0,5 x 1025
Ejemplo 8-puzzle
6 días
12 billones años
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•Espacio de Estado
•Estado Inicial
•Función Sucesor
•¿Es la Meta?
•Costo del Camino
Problemas de Búsqueda
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•Espacio de Estado
•Cada estado es una representación abstracta del ambiente
•El espacio de estado es discreto
•Estado Inicial
•Función Sucesor
•¿Es la Meta?
•Costo del Camino
Espacio de Estado
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•Espacio de Estado
•Estado Inicial
•Usualmente el estado actual
•Algunas veces uno de varios estados hipotéticos ( ¿Qué
si ... ?
•Función Sucesor
•¿Es la Meta?
•Costo del Camino
Estado Inicial
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•Espacio de Estado
•Estado Inicial
•Función Sucesor
•[ estado ! subconjunto de estados]
•una representación abstracta de las posibles acciones
•¿Es la Meta?
•Costo del Camino
Función Sucesor
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•Espacio de Estado
•Estado Inicial
•Función Sucesor
•¿Es la Meta?
•usualmente una condición
•algunas veces la descripción de un estado
•Costo del Camino
¿Es la Meta?
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•Espacio de Estado
•Estado Inicial
•Función Sucesor
•¿Es la Meta?
•Costo del Camino
•[camino ! número positivo]
•usualmente el costo del camino = suma de los costos de
cada paso
•por ejemplo, número de movimientos del cuadro blanco
Costo del Camino
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Búsqueda en Espacio de
Estados
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Búsqueda en Espacio de
Estados
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Búsqueda en Espacio de
Estados
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial22
Búsqueda en Espacio de
Estados
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial23
Búsqueda en Espacio de
Estados
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial24
Búsqueda en Espacio de
Estados
! Arbol de Búsqueda
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1. estado Inicial " sensar/leer estado
2. meta " seleccionar/leer meta
3. sucesor " seleccionar/leer modelos de acción
4. problema " (estado inicial, meta, sucesor)
5. solución " búsqueda (problema)
6. ejecutar (solución)
Algoritmo para el Agente
Solucionador de Problemas
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Algoritmo para el Agente
Solucionador de Problemas
función AGENTE-SENCILLO-RESOLVEDOR-de-PROBLEMAS(percepción)
retorna acción
entradas: p, una percepción
estático s, una secuencia de acciones (cola de nodos candidatos a expandir),
inicialmente vacía
estado, una descripción del estado actual del mundo
g, una meta, originalmente nula
problema, una formulación del problema
si s = vacío entonces
g ! Formular-Meta (estado)
problema ! Formular-Problema(estado, g)
s ! Búsqueda(problema)
terminar_si se llega a la meta g. En el otro caso:
estado ! Actualizar-Estado(estado, p)
acción ! Recomendación(s, estado) s ! Saldo_de_la_cola(s, estado)
retornar acción
función AGENTE-SENCILLO-RESOLVEDOR-de-PROBLEMAS(percepción)
retorna acción
entradas: p, una percepción
estático s, una secuencia de acciones (cola de nodos candidatos a expandir),
inicialmente vacía
estado, una descripción del estado actual del mundo
g, una meta, originalmente nula
problema, una formulación del problema
si s = vacío entonces
g ! Formular-Meta (estado)
problema ! Formular-Problema(estado, g)
s ! Búsqueda(problema)
terminar_si se llega a la meta g. En el otro caso:
estado ! Actualizar-Estado(estado, p)
acción ! Recomendación(s, estado) s ! Saldo_de_la_cola(s, estado)
retornar acción
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•Colocar ocho reinas en un tablero de ajedrez de tal
forma que no haya 2 reinas en la misma fila, columna o
diagonal.
Ejemplo 8-reinas
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Formulación #1:
•Estados: cualquier arreglo de 0 a 8
reinas en el tablero
•Estado inicial: 0 reinas en el tablero
•Función sucesor: agregar una reina en
cualquier casilla
•Meta alcanzada: 8 reinas en el tablero,
ninguna atacada
! 648 con 8 reinas
Ejemplo 8-reina
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Formulación #2
• Estados: cualquier arreglo de k = 0 a 8
reinas en las k columnas mas a la
izquierda, con ninguna atacada
•Estado inicial: 0 reinas en el tablero
•Función sucesor: agregar una reina en
cualquier casilla en la columna vacía más a
la izquierda de tal forma que no sea atacada
por ninguna otra reina
•Meta alcanzada: 8 reinas en el tablero,
ninguna atacada
Ejemplo 8-reinas
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Ejemplo: encontrar una ruta
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Ejemplo: navegación de un
robot
¿Qué es el espacio en blanco?
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Ejemplo: navegación de un
robot
Costo de un paso horizontal/vertical = 1
Costo de un paso diagonal = !2
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Ejemplo: navegación de un
robot
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial34
Ejemplo: navegación de un
robot
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial35
Ejemplo: navegación de un
robot
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial36
Ejemplo: navegación de un
robot
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial37
Ejemplo: navegación de un
robot
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial38
Ejemplo: navegación de un
robot
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial39
Ejemplo: navegación de un
robot
Costo de un paso: longitud del segmento
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Ejemplo: navegación de un
robot
Dr. Wladimir Rodríguez Inteligencia Artificial41
Ejemplo: planificación de
ensamblaje
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Ejemplo: planificación de
ensamblaje
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•El ambiente es estático
•El ambiente es discretizable
•El ambiente es observable
•Las acciones son determinísticas
Suposiciones de la Búsqueda
Básica
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•Ambientes del mundo real ! Abstracción
•Valides:
•Se puede ejecutar la solución
•Contiene el espacio de estados la solución
•Utilidad
•Es el problema abstracto más fácil que el problema del mundo
real.
•Sin abstracción un agente se perdería en el mundo real.
Formulación del Problema de
Búsqueda
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•Hay tres misioneros y tres caníbales en una orilla de un
río. Deben cruzar a la otra orilla utilizando un bote que
solo puede llevar a dos personas, además en ningún
momento el número de misioneros en una orilla puede
ser menor al número de caníbales. Ya que sería
devorados por los caníbales.
Misioneros y Caníbales
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•Formulación
•Espacio de estados: vector de la forma (M, C, B)
•Estado inicial: (3, 3, 1)
•Estado meta: (0, 0, 0)
•Función sucesor: es la suma o resta de los vectores
(1 0 1) ,(2 0 1) ,(0 1 1) ,(0 2 1) o (1 1 1) . Cualquier
resultado fuera de los limites del problema (3, 3, 1) y (0, 0,
0). Será descartado
•Solución: (331) (310) (321) (300) (311) (110) (221)
(020) (031) (010) (021) (000)
Misioneros y Caníbales
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•Encontrar rutas: viajes aéreos, redes teléfonos/
computadoras
•Enrutado de tuberías, enrutado de VLSI
•Diseño de Medicinas
•Planificación de los movimientos de un robot
•Juegos de Video
Aplicaciones