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Un agente inteligente es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en dicho entorno de manera racional, es decir, logrando objetivos, tendiendo a maximizar un resultado esperado y adquiriendo conocimiento con su desempeño. Es capaz de percibir su medio ambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores (elementos que reaccionan a un estímulo realizando una acción).
Si bien el término agente racional se refiere a agentes artificiales en el campo de la inteligencia artificial, también puede considerarse agentes racionales a los animales, incluido el hombre. Un agente inteligente puede ser una entidad física o virtual, compleja o simple; por ejemplo, un termostato o un sistema de control cualquiera es considerado un agente inteligente.
Un agente tiene una «función objetivo» que encapsula todos los objetivos de la inteligencia artificial. Este agente está diseñado para crear y ejecutar cualquier plan que, al completarse, maximice el valor esperado de la función objetivo.[1] Por ejemplo, un agente de aprendizaje por refuerzo tiene una «función de recompensa» que permite a los programadores dar forma al comportamiento deseado de la inteligencia artificial, y el comportamiento de un algoritmo evolutivo se moldea mediante una «función de aptitud».[2]
Los agentes inteligentes suelen describirse esquemáticamente como un sistema funcional abstracto similar a un programa de computadora. Las descripciones abstractas de los agentes inteligentes se llaman agentes inteligentes abstractos (AIA) para distinguirlos de sus implementaciones del mundo real. Un agente inteligente autónomo está diseñado para funcionar en ausencia de intervención humana. Los agentes inteligentes también están estrechamente relacionados con los agentes de software (un programa de computadora autónomo que realiza tareas en nombre de los usuarios).
- ↑ Bringsjord, Selmer; Govindarajulu, Naveen Sundar (2020). Zalta, Edward N., ed. Artificial Intelligence (Summer 2020 edición). Metaphysics Research Lab, Stanford University. Consultado el 20 de noviembre de 2023.
- ↑ Bull, L. (1 de septiembre de 1999). «On Model-Based Evolutionary Computation». Soft Computing (en inglés) 3 (2): 76-82. ISSN 1432-7643. doi:10.1007/s005000050055. Consultado el 20 de noviembre de 2023.