🌸1.7 AGENTES INTELIGENTES

   Fundamento teórico

Los agentes inteligentes son sistemas capaces de percibir su entorno, procesar información, tomar decisiones y actuar de manera autónoma para alcanzar objetivos específicos.
En el campo de la Artificial Intelligence, un agente inteligente analiza información del entorno mediante sensores, la interpreta y ejecuta acciones a través de actuadores, buscando obtener el mejor resultado posible.
Estos agentes son fundamentales en áreas como la automatización, robótica, asistentes virtuales y sistemas de recomendación.

1. Inteligencia artificial

La teoría de la inteligencia artificial busca desarrollar sistemas que simulen capacidades humanas como:

• Aprendizaje
• Razonamiento
• Planeación
• Resolución de problemas
• Toma de decisiones

👉 Los agentes inteligentes son una aplicación práctica de la inteligencia artificial.

2. Modelo percepción–acción

Este modelo establece que un agente inteligente funciona mediante un ciclo continuo:

Percepción → Procesamiento → Decisión → Acción

El agente:

• Percibe información del entorno
• Analiza los datos
• Evalúa opciones
• Ejecuta acciones

👉 Este proceso permite adaptación al entorno.

3. Racionalidad computacional

Un agente inteligente actúa racionalmente cuando elige la acción que maximiza sus probabilidades de éxito según la información disponible.

Este principio fue desarrollado por investigadores como Stuart Russell y Peter Norvig.

👉 El objetivo no es actuar perfectamente, sino tomar la mejor decisión posible.

4. Aprendizaje automático

Muchos agentes inteligentes utilizan Machine Learning para:

• Aprender de experiencias previas
• Adaptarse
• Mejorar su desempeño

👉 Esto les permite evolucionar con el tiempo.

5. Teoría cognitiva

Relaciona a los agentes inteligentes con procesos humanos como:

• Percepción
• Memoria
• Razonamiento
• Aprendizaje

👉 Los agentes intentan modelar procesos cognitivos humanos en sistemas computacionales.

 Tipos de agentes inteligentes

Agentes reactivos

Responden directamente a estímulos del entorno.

Ejemplo: sensores automáticos.

Agentes basados en objetivos

Actúan para alcanzar metas específicas.

Ejemplo: un GPS que calcula rutas.

Agentes basados en utilidad

Eligen la mejor acción según beneficios esperados.

Ejemplo: sistemas de recomendación.

Agentes de aprendizaje

Mejoran con la experiencia.

Ejemplo: asistentes virtuales.

 Características principales

• Autonomía
• Adaptabilidad
• Percepción del entorno
• Toma de decisiones
• Capacidad de aprendizaje
• Orientación a objetivos

 Importancia

Los agentes inteligentes permiten:

• Automatizar procesos
• Resolver problemas complejos
• Mejorar la eficiencia tecnológica
• Facilitar la interacción humano-máquina
• Desarrollar sistemas autónomos

Video explicativo:

Practica:

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Evaluacion:

¿Qué es un agente inteligente?

¿Cuál es la función principal de un agente?

¿Qué diferencia existe entre agente reactivo y agente basado en objetivos?

¿Qué son los sistemas multiagentes?

¿Qué significa computación ubicua?

Conclusion:

Los agentes inteligentes son sistemas capaces de percibir, razonar, aprender y actuar, constituyendo una base esencial de la inteligencia artificial moderna y de muchas tecnologías actuales.

 Referencias APA 7

• Stuart Russell, S., & Peter Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
• John McCarthy. (2007). What is artificial intelligence?
• Nils Nilsson. (2010). The quest for artificial intelligence. Cambridge University Press.
• Michael Wooldridge. (2009). An introduction to multiagent systems (2nd ed.). Wiley.
• Elaine Rich, & Knight, K. (1991). Artificial intelligence. McGraw-Hill.