Planificación de la IA I

By Natalia Zambrano - junio 10, 2022

 Planificación de la IA



  Tiene como objetivo desarrollar algoritmos para producir planes típicos para la implementación por parte de un robot u otro agente . El software que incorpora estos algoritmos se llama planificadores . La dificultad del problema de planificación depende de los supuestos de simplificación que damos por sentado, por ejemplo, tiempo atómico, tiempo determinista, observabilidad total, etc.

  Un planificador típico manipula tres entradas descritas en un lenguaje formal (como STRIPS o PDDL ) que usa predicados lógicos:

  • una descripción del estado inicial de un mundo,
  • una descripción de un objetivo a alcanzar y
  • un conjunto de posibles acciones (a veces llamadas operadores).

  Cada acción se especifica mediante condiciones previas que deben cumplirse en el estado actual antes de que se pueda aplicar, y condiciones posteriores (efectos sobre el estado actual).


Planificación clásica

La planificación clásica se basa en dos supuestos:

  • el determinismo de las acciones. Por ejemplo, la acción "poner un cubo en la mesa" es determinista. Al ejecutarlo, pasamos de un estado a otro. Por el contrario, "tirar un dado" no es determinista porque hay 6 valores posibles. Por tanto, la acción de "tirar un dado" no entra en el ámbito de la planificación tradicional.
  • observación perfecta. El agente (el robot, el programa, etc.) conoce completamente el estado del mundo.

Planificación contingente
  
 Hablamos de planificación contingente donde el entorno es observable gracias a sensores, que pueden estar defectuosos. Para un problema de planificación contingente, un plan ya no es una secuencia de acciones sino un árbol de decisiones porque cada paso del plan está representado por un conjunto de estados en lugar de un único estado perfectamente observable como en el caso de la planificación clásica. Las acciones elegidas dependen del estado del sistema. Por ejemplo, si está lloviendo, el oficial opta por llevarse el paraguas, y si no, puede decidir no llevarlo.

Planificación conforme

   Hablamos de planificación conforme , como menciona Rintanen en su artículo de 2004, p. 1) donde el agente no está seguro del estado del sistema y el agente no puede hacer ninguna observación. El agente entonces tiene creencias sobre el mundo real. Estos problemas se resuelven mediante técnicas similares a las de la planificación clásica, pero donde el espacio de estados es exponencial en las dimensiones del problema, debido a la incertidumbre sobre el estado actual. Una solución para un problema de planificación conforme es una secuencia de acciones.

Planificación probabilístca
 Kushmerick y col. introdujo la planificación probabilística. En su trabajo, el efecto de las acciones se describe con probabilistas. Da el ejemplo de la acción "el robot toma un bloque" que se describe a continuación: si la pinza del robot está seca, entonces el robot está sosteniendo el bloque con una probabilidad de 0,95; si la pinza está mojada, entonces el robot solo sostiene el bloque con una probabilidad de 0,5. Este problema es responsabilidad de la teoría de la decisión en lo incierto . Esto lleva al problema de generar política (o estrategia) en un árbol de decisiones o en un diagrama de influencia .


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