especificações iniciais de agentes inteligentes

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Especificações iniciais de Agentes Inteligentes Nécio de Lima Veras

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Page 1: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Especificações iniciais deAgentes Inteligentes

Nécio de Lima Veras

Page 2: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Especificação PEAS + PAGE

Page 3: Especificações iniciais de agentes inteligentes

PEAS + PAGE de um Agente Irrigador

Performance (desempenho)

Enviroment (ambiente)

Actuators (atuadores)

Sensors (sensores)

Goals (objetivos)

Actions (ações)

Perceptions (percepções)

Cultura saudável, minimização de água e energia

Estufa, campo de plantação

Arduíno, interfaces, mensagens

Medidores de temperatura, umidade, velocidade do vento, etc

Manter hidratado a plantação

●Irrigar●Exibir msgs●Monitorar

●Temperatura●Umidade do ar●Velocidade do vento●PH do solo e de água

Page 4: Especificações iniciais de agentes inteligentes

PEAS + PAGE de um Agente Designador de Tarefas

Performance (desempenho)

Enviroment (ambiente)

Actuators (atuadores)

Sensors (sensores)

Goals (objetivos)

Actions (ações)

Perceptions (percepções)

Tarefas bem sucedidas e projetos realizados dentro dos recursos estimados

Escritório de projetos, equipe, ferramenta de gerência de projeto

Mensagens, interações com o usuário

Base de dados de tarefas, projetos e equipes

Designar membros e gerentes para executarem tarefas e projetos, respectivamente.

●Designar membro para uma tarefa e gerente a projeto

●Dados de tarefas, membros e projetos.

Page 5: Especificações iniciais de agentes inteligentes

PEAS + PAGE de um Agente PMAQ

Performance (desempenho)

Enviroment (ambiente)

Actuators (atuadores)

Sensors (sensores)

Goals (objetivos)

Actions (ações)

Perceptions (percepções)

Maximização de índices de produção de uma equipe de saúde

Posto de saúde, equipe de saúde

Mensagens, interfaces de interação com o usuário, relatórios

Base de dados de atendimentos e acompanhamentos

Monitorar as ações da equipe que objetivam a melhoria do acesso e qualidade ao atendimento básico de saúde

●Avisar sobre falhas da equipe●Sugerir ações ou intervenções

●Dados de atendimentos e de acompanhamentos.

Page 6: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Especificação segundo a estrutura de um agente

Page 7: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agente reativo simples

Agente irrigador de cultura.

Agente designador de tarefas e gerência em uma equipe de projeto.

Percepção Ação

Solo seco e temp. > 22 Irrigar 10'

Solo seco e temp. < 22 Irrigar 3'

Solo úmido e temp. > 22 Irrigar 5'

Solo úmido e temp. < 22 Irrigar 1'

Solo enchar. e temp > 22 Irrigar 12'

Solo enchar. e temp < 22 Irrigar 4'

Percepção Ação

Nova tarefa Designar a tarefa para um membro da equipe

Novo projeto Designar gerente

Tarefa atrasada

Designar ouros membros para uma tarefa

Tarefa adiantada

Remanejar membros para outras tarefas

Projeto problemático

Designar outro gerente

... ...

Page 8: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agente reativo simples

Agente PMAQ

Percepção Ação

Primeiro quarto do mês e baixo índice de atendimentos pré-natal

Sugerir atendimentos para pré-natal

Paciente acamado está com mais de 40 dias sem visita domiciliar

Avisar sobre falha do atendimento da equipe

Demanda muito alta de atendimentos Avisar sobre problema de gargalo no atendimento

Page 9: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes reativos baseados em modelos

Agente irrigador de cultura.

Percepção Outras percepções (modelo) Regras p/ Ação

Solo e temperatura

●Últimas irrigações aplicadas (natural ou artificial)●Mudanças do estado do solo com uma irrigação complementar.●Como o ambiente se comporta caso não seja aplicado nenhuma irrigação (natural ou artificial)●...

●Complementar irrigação com (10 – t)' se a última irrigação estiver “vencida”●Não aplicar nova irrigação caso tenha ocorrido irrigação natural●...

... ... ...

O agente percebe informações do estado do solo e de temperatura ambiente e “pensa” quais mudanças aconteceriam se ele aplicasse uma irrigação de X minutos. Ele deve buscar em seu histórico de ações as últimas irrigações e “imaginar” o que acontece caso ele não tome nenhuma ação.

Page 10: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes reativos baseados em modelos

Agente designador de tarefas e gerência em uma equipe de projeto.

Percepção Outras percepções (modelo) Regras p/ Ação

Ambiente de tarefas

●Últimas designações aplicadas (e suas consequências) ●As mudanças do estado para uma determinada designação de tarefa●O que acontece ao ambiente caso o agente não realize nenhuma tarefa.

●Designar a tarefa tarefa para um determinado membro se “for cabível”●Não deixar de designar caso a tarefa não seja possível concluir a tarefa

Ambiente de projeto

●Valores de desempenho dos últimos projetos com seus gerentes●As mudanças de estado na gerência do projeto●O que ocorre se nenhuma ação acontecer

●Designar um gerente “apropriado” para um novo projeto●Não permitir que um projeto fique sem gerente

O agente percebe informações sobre o estado atual de tarefas para um ambiente de projetos e “pensa” quais mudanças aconteceriam se ele designasse uma determinada tarefa ou a gerência de um projeto para um membro da equipe. Ele deve buscar em seu histórico de ações as últimas designações, suas consequências e ainda “imaginar” o que acontece caso ele não tome nenhuma ação.

Page 11: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes reativos baseados em modelos

Agente PMAQ

Percepção Outras percepções (modelo) Regras p/ Ação

Atendimento com baixo índice de execução e com alto índice de demanda

●Últimos atendimentos, públicos e programas abordados●As mudanças do público de atendimento para um determinado período de tempo●O que acontece ao ambiente caso o agente não realize nenhuma tarefa.

●Avisar sobre a alta demanda se for percebido que isso pode atrapalhar a produção mensal●Sugerir alternância de atendimento se o índice de produção estiver baixo e a demanda alta●Sugerir suspensão de atendimento de certos públicos se a demanda estiver em nível crítico

O agente percebe informações sobre os atendimentos e acompanhamentos de pacientes e “pensa” quais mudanças aconteceriam se ele sugerisse uma determinada ação para a equipe. Ele deve buscar em seu histórico de percepções as últimas ações, suas consequências e ainda “imaginar” o que acontece caso ele não tome nenhuma ação.

Page 12: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes reativos baseados em objetivos

Agente irrigador de cultura.

Percepção Ações e estados possíveis

Ações dos agentes e as suas possíveis consequências

Solo, temperatura ambiente e umidade do ar

●Pode chover●Está chovendo●Não chove●Não vai chover●Irrigar●Não irrigar

●Se está chovendo então não Irrigar, pois certamente isso vai encharcar o solo●Se a temperatura está alta e não vai chover então devo irrigar para manter o solo irrigado●Se o solo tiver sido irrigado então não devo irrigar●Se não chove, a temperatura é baixa e a umidade também então é melhor não irrigar imediatamente●...

... ... ...

O agente objetiva manter o solo irrigado sem encharcá-lo. Para isso ele percebe o estado do solo, dados de temperatura e umidade do ar. É importante conhecer possíveis evoluções naturais do ambiente e quais consequências acontecerão diante de uma determinada ação do agente.

Page 13: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes reativos baseados em objetivos

Agente designador de tarefas e gerência em uma equipe de projeto.O agente objetiva designar membros de um projeto para realizarem tarefas, sejam elas novas ou problemáticas (remanejamento), assim também como para gerenciarem um projeto. Para tanto ele percebe as mudanças dos estados das tarefas e dos projetos. É importante saber como o ambiente natural de projeto evolui e quais consequências acontecerão diante de uma determinada ação do agente.

Percepção Ações e estados possíveis

Ações dos agentes e as suas possíveis consequências

Ambiente de tarefa

●Nova tarefa foi incluída no projeto●Uma tarefa está atrasada●Uma tarefa foi concluída●Uma tarefa está sem problemas

●Se uma nova tarefa foi incluída então um membro que pode realizar melhor a tarefa deve ser designado para ela●Se uma tarefa está atrasada então devem ser remanejados novos membros para ela●Se não há novas tarefas e todas as atuais não estão sem problemas então não designe ninguém●Se um tarefa foi concluída e outra está atrasada então designe os membros eficazes para a tarefa problemática.

... ... ...

Page 14: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes reativos baseados em objetivos

Agente PMAQ

O agente objetiva maximizar os índices de produção de uma equipe de saúde. Para tanto ele percebe as mudanças dos estados dos atendimentos e acompanhamentos diários. É importante saber como o ambiente natural da equipe evolui e quais consequências acontecerão diante de uma determinada ação do agente.

Percepção Ações e estados possíveis

Ações dos agentes e as suas possíveis consequências

Acompanhamento de pacientes acamados

●Novo acamado foi incluído na lista de pacientes●Um paciente precisa ser regularmente visitado●Um novo diagnóstico foi adicionado para um paciente

●Se um novo paciente foi adicionado então dever ser sugerido uma agente de visitas com suas respectivas missões●Se uma agenda de visitas não está sendo respeitada então deve ser emitido um aviso sobre a falha

●...

... ... ...

Page 15: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes baseados na utilidade

Agente irrigador de cultura.

PercepçãoAções e estados

possíveis

Ações dos agentes e as suas possíveis consequências

Função de utilidade

Solo, temperatura ambiente e umidade do ar

●Pode chover●Está chovendo●Não chove●Não vai chover●Irrigar●Não irrigar

●Se está chovendo então não Irrigar, pois certamente isso vai encharcar o solo●Se a temperatura está alta e não vai chover então devo irrigar para manter o solo irrigado●Se o solo tiver sido irrigado então não devo irrigar●Se não chove, a temperatura é baixa e a umidade também então é melhor não irrigar imediatamente

●Para determinada irrigação quanto economizei de água e qual a contribuição para o desenvolvimento da planta?●Quando não irrigar então a função é nula.

O agente deve usar como função de utilidade uma mensuração do seu grau de sucesso em relação à irrigação. Para tanto, ele buscará minimizar o consumo de água sem afetar o desenvolvimento da cultura irrigada.

Page 16: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes baseados na utilidade

Agente designador de tarefas e gerência em uma equipe de projeto.

O agente deve usar como função de utilidade uma mensuração do seu grau de sucesso em relação às suas designações. Para tanto, ele poderá calcular a probabilidade de sucesso para o estado proposto em curto e longo prazo e, assim, majorar medidas que indicam o quando eficiente foi sua escolha.

PercepçãoAções e estados

possíveis

Ações dos agentes e as suas possíveis consequências Função de utilidade

Ambiente de tarefa

●Nova tarefa foi incluída no projeto●Uma tarefa está atrasada●Uma tarefa foi concluída●Uma tarefa está sem problemas

●Se uma nova tarefa foi incluída então um membro que pode realizar melhor a tarefa deve ser designado para ela●Se uma tarefa está atrasada então devem ser remanejados novos membros para ela●Se não há novas tarefas e todas as atuais não estão sem problemas então não designe ninguém●Se um tarefa foi concluída e outra está atrasada então designe os membros eficazes para a tarefa problemática.

●Qual a probabilidade de sucesso se um determinado membro for designado para uma determinada tarefa?●Se não houver designações então a função é nula.

Page 17: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes baseados na utilidade

Agente PMAQ

O agente deve usar como função de utilidade uma mensuração do seu grau de sucesso em relação à produtividade da equipe. Para tanto, ele poderá calcular a probabilidade de sucesso para o estado proposto em curto e longo prazo e, assim, majorar medidas que indicam o quando eficiente foi sua escolha.

Percepção Ações e estados possíveis

Ações dos agentes e as suas possíveis consequências

Função de utilidade

Acompanhamento de pacientes acamados

● Novo acamado foi incluído na lista de pacientes

● Um paciente precisa ser regularmente visitado

● Um novo diagnóstico foi adicionado para um paciente

● Se um novo paciente foi adicionado então dever ser sugerido uma agente de visitas com suas respectivas missões

● Se uma agenda de visitas não está sendo respeitada então deve ser emitido um aviso sobre a falha

●Qual a probabilidade de sucesso de uma determinada agenda sugerida?●Qual probabilidade de sucesso quando se corrige uma agenda falha?●Se não houver ações então a função é nula.

Page 18: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes com aprendizagem

Agente irrigador de cultura.Percepções:

Solo; Temperatura ambiente; Umidade do ar; Pode chover; Está chovendo; Não chove; Não vai chover.

Estados: Irrigar; Não irrigar.

Elemento de aprendizado:

Pode fazer mudanças em qualquer um dos componentes abaixo. Ele que observa os resultados da ações e aprende. Por exemplo: se for aplicada uma irrigação desnecessária ele logo aprenderá que naquela situação não se deve irrigar.

Elemento de desempenho:

Coleções de conhecimentos e procedimentos que o agente tem para selecionar suas ações de irrigação.

Crítico:

Observa o mundo (chuva, sol, temperatura, umidade) e alimenta de informações o elemento de aprendizado. Por exemplo a percepção “pode chover” ficará mais eficiente com as experiências e observações do crítico. Ele irá a partir disso formular uma regra para saber se a experiência foi boa ou ruim.

Gerador de problemas:

Identifica áreas comportamentais que necessitam de melhorias e propõe experimentos ou testes, como por exemplo, experimentar uma irrigação curta com uma umidade do ar alta.

Page 19: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes com aprendizagem

Agente designador de tarefas e gerência em uma equipe de projeto.

Percepções:Ambiente de tarefa: Nova tarefa foi incluída no projeto; Uma tarefa problemática; Uma tarefa foi concluída; Uma tarefa está sem problemas.

Estados: Designar um membro; Não designar um membro.

Elemento de aprendizado:

Pode fazer mudanças em qualquer um dos componentes abaixo. Ele que observa os resultados da ações e aprende. Por exemplo: se for feita uma designação que gere insucesso de uma tarefa então ele irá aprender lições sobre a ação realizada.

Elemento de desempenho:

Coleções de conhecimentos e procedimentos que o agente tem para selecionar suas ações para designar membros a tarefas.

Crítico:

Observa o mundo de tarefas e alimenta de informações o elemento de aprendizado. Por exemplo a percepção “tarefa problemática” ficará mais eficiente com as experiências e observações do crítico. Ele irá partir disso e formular uma regra para saber se a experiência foi boa ou ruim. Exemplo de padrão fixo: a tarefa foi concluída com sucesso antes do prazo?

Gerador de problemas:

Identifica áreas comportamentais que necessitam de melhorias e propõe experimentos ou testes, como por exemplo, experimentar uma designação de alto risco.

Page 20: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes com aprendizagem

Agente PMAQ

Percepções:Ambiente de atendimentos: um público-alvo não está sendo explorado; uma demanda está sobrecarregando as outras; ...

Estados: Avisar sobre falhas; Sugerir ações

Elemento de aprendizado:

Pode fazer mudanças em qualquer um dos componentes abaixo. Ele que observa os resultados da ações e aprende. Por exemplo: se for feita uma sugestão que gere insucesso de uma tarefa então ele irá aprender lições sobre a ação realizada.

Elemento de desempenho:

Coleções de conhecimentos e procedimentos que o agente tem para selecionar suas ações para maximizar os índices de promoção da saúde

Crítico:

Observa o mundo de tarefas e alimenta de informações o elemento de aprendizado. Por exemplo a percepção “uma demanda está sobrecarregando as outras” ficará mais eficiente com as experiências e observações do crítico. Ele irá partir disso e formular uma regra para saber se a experiência foi boa ou ruim. Exemplo de padrão fixo: a demanda pôde ser atendida?

Gerador de problemas:

Identifica áreas comportamentais que necessitam de melhorias e propõe experimentos ou testes, como por exemplo, experimentar uma sugestão de alto risco.

Page 21: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Referência

● Russell, S.; Norvig, P. Inteligência Artificial: uma abordagem moderna.2 ed. São Paulo: Prentice-Hall (2004)

Page 22: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Especificações iniciais deAgentes Inteligentes

Nécio de Lima Veras

Page 23: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Especificação PEAS + PAGE

Page 24: Especificações iniciais de agentes inteligentes

PEAS + PAGE de um Agente Irrigador

Performance (desempenho)

Enviroment (ambiente)

Actuators (atuadores)

Sensors (sensores)

Goals (objetivos)

Actions (ações)

Perceptions (percepções)

Cultura saudável, minimização de água e energia

Estufa, campo de plantação

Arduíno, interfaces, mensagens

Medidores de temperatura, umidade, velocidade do vento, etc

Manter hidratado a plantação

●Irrigar●Exibir msgs●Monitorar

●Temperatura●Umidade do ar●Velocidade do vento●PH do solo e de água

Page 25: Especificações iniciais de agentes inteligentes

PEAS + PAGE de um Agente Designador de Tarefas

Performance (desempenho)

Enviroment (ambiente)

Actuators (atuadores)

Sensors (sensores)

Goals (objetivos)

Actions (ações)

Perceptions (percepções)

Tarefas bem sucedidas e projetos realizados dentro dos recursos estimados

Escritório de projetos, equipe, ferramenta de gerência de projeto

Mensagens, interações com o usuário

Base de dados de tarefas, projetos e equipes

Designar membros e gerentes para executarem tarefas e projetos, respectivamente.

●Designar membro para uma tarefa e gerente a projeto

●Dados de tarefas, membros e projetos.

Page 26: Especificações iniciais de agentes inteligentes

PEAS + PAGE de um Agente PMAQ

Performance (desempenho)

Enviroment (ambiente)

Actuators (atuadores)

Sensors (sensores)

Goals (objetivos)

Actions (ações)

Perceptions (percepções)

Maximização de índices de produção de uma equipe de saúde

Posto de saúde, equipe de saúde

Mensagens, interfaces de interação com o usuário, relatórios

Base de dados de atendimentos e acompanhamentos

Monitorar as ações da equipe que objetivam a melhoria do acesso e qualidade ao atendimento básico de saúde

●Avisar sobre falhas da equipe●Sugerir ações ou intervenções

●Dados de atendimentos e de acompanhamentos.

Page 27: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Especificação segundo a estrutura de um agente

Page 28: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agente reativo simples

Agente irrigador de cultura.

Agente designador de tarefas e gerência em uma equipe de projeto.

Percepção Ação

Solo seco e temp. > 22 Irrigar 10'

Solo seco e temp. < 22 Irrigar 3'

Solo úmido e temp. > 22 Irrigar 5'

Solo úmido e temp. < 22 Irrigar 1'

Solo enchar. e temp > 22 Irrigar 12'

Solo enchar. e temp < 22 Irrigar 4'

Percepção Ação

Nova tarefa Designar a tarefa para um membro da equipe

Novo projeto Designar gerente

Tarefa atrasada

Designar ouros membros para uma tarefa

Tarefa adiantada

Remanejar membros para outras tarefas

Projeto problemático

Designar outro gerente

... ...

Page 29: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agente reativo simples

Agente PMAQ

Percepção Ação

Primeiro quarto do mês e baixo índice de atendimentos pré-natal

Sugerir atendimentos para pré-natal

Paciente acamado está com mais de 40 dias sem visita domiciliar

Avisar sobre falha do atendimento da equipe

Demanda muito alta de atendimentos Avisar sobre problema de gargalo no atendimento

Page 30: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes reativos baseados em modelos

Agente irrigador de cultura.

Percepção Outras percepções (modelo) Regras p/ Ação

Solo e temperatura

●Últimas irrigações aplicadas (natural ou artificial)●Mudanças do estado do solo com uma irrigação complementar.●Como o ambiente se comporta caso não seja aplicado nenhuma irrigação (natural ou artificial)●...

●Complementar irrigação com (10 – t)' se a última irrigação estiver “vencida”●Não aplicar nova irrigação caso tenha ocorrido irrigação natural●...

... ... ...

O agente percebe informações do estado do solo e de temperatura ambiente e “pensa” quais mudanças aconteceriam se ele aplicasse uma irrigação de X minutos. Ele deve buscar em seu histórico de ações as últimas irrigações e “imaginar” o que acontece caso ele não tome nenhuma ação.

Page 31: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes reativos baseados em modelos

Agente designador de tarefas e gerência em uma equipe de projeto.

Percepção Outras percepções (modelo) Regras p/ Ação

Ambiente de tarefas

●Últimas designações aplicadas (e suas consequências) ●As mudanças do estado para uma determinada designação de tarefa●O que acontece ao ambiente caso o agente não realize nenhuma tarefa.

●Designar a tarefa tarefa para um determinado membro se “for cabível”●Não deixar de designar caso a tarefa não seja possível concluir a tarefa

Ambiente de projeto

●Valores de desempenho dos últimos projetos com seus gerentes●As mudanças de estado na gerência do projeto●O que ocorre se nenhuma ação acontecer

●Designar um gerente “apropriado” para um novo projeto●Não permitir que um projeto fique sem gerente

O agente percebe informações sobre o estado atual de tarefas para um ambiente de projetos e “pensa” quais mudanças aconteceriam se ele designasse uma determinada tarefa ou a gerência de um projeto para um membro da equipe. Ele deve buscar em seu histórico de ações as últimas designações, suas consequências e ainda “imaginar” o que acontece caso ele não tome nenhuma ação.

Page 32: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes reativos baseados em modelos

Agente PMAQ

Percepção Outras percepções (modelo) Regras p/ Ação

Atendimento com baixo índice de execução e com alto índice de demanda

●Últimos atendimentos, públicos e programas abordados●As mudanças do público de atendimento para um determinado período de tempo●O que acontece ao ambiente caso o agente não realize nenhuma tarefa.

●Avisar sobre a alta demanda se for percebido que isso pode atrapalhar a produção mensal●Sugerir alternância de atendimento se o índice de produção estiver baixo e a demanda alta●Sugerir suspensão de atendimento de certos públicos se a demanda estiver em nível crítico

O agente percebe informações sobre os atendimentos e acompanhamentos de pacientes e “pensa” quais mudanças aconteceriam se ele sugerisse uma determinada ação para a equipe. Ele deve buscar em seu histórico de percepções as últimas ações, suas consequências e ainda “imaginar” o que acontece caso ele não tome nenhuma ação.

Page 33: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes reativos baseados em objetivos

Agente irrigador de cultura.

PercepçãoAções e estados

possíveisAções dos agentes e as suas possíveis

consequências

Solo, temperatura ambiente e umidade do ar

●Pode chover●Está chovendo●Não chove●Não vai chover●Irrigar●Não irrigar

●Se está chovendo então não Irrigar, pois certamente isso vai encharcar o solo●Se a temperatura está alta e não vai chover então devo irrigar para manter o solo irrigado●Se o solo tiver sido irrigado então não devo irrigar●Se não chove, a temperatura é baixa e a umidade também então é melhor não irrigar imediatamente●...

... ... ...

O agente objetiva manter o solo irrigado sem encharcá-lo. Para isso ele percebe o estado do solo, dados de temperatura e umidade do ar. É importante conhecer possíveis evoluções naturais do ambiente e quais consequências acontecerão diante de uma determinada ação do agente.

Page 34: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes reativos baseados em objetivos

Agente designador de tarefas e gerência em uma equipe de projeto.O agente objetiva designar membros de um projeto para realizarem tarefas, sejam elas novas ou problemáticas (remanejamento), assim também como para gerenciarem um projeto. Para tanto ele percebe as mudanças dos estados das tarefas e dos projetos. É importante saber como o ambiente natural de projeto evolui e quais consequências acontecerão diante de uma determinada ação do agente.

Percepção Ações e estados possíveis

Ações dos agentes e as suas possíveis consequências

Ambiente de tarefa

●Nova tarefa foi incluída no projeto●Uma tarefa está atrasada●Uma tarefa foi concluída●Uma tarefa está sem problemas

●Se uma nova tarefa foi incluída então um membro que pode realizar melhor a tarefa deve ser designado para ela●Se uma tarefa está atrasada então devem ser remanejados novos membros para ela●Se não há novas tarefas e todas as atuais não estão sem problemas então não designe ninguém●Se um tarefa foi concluída e outra está atrasada então designe os membros eficazes para a tarefa problemática.

... ... ...

Page 35: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes reativos baseados em objetivos

Agente PMAQ

O agente objetiva maximizar os índices de produção de uma equipe de saúde. Para tanto ele percebe as mudanças dos estados dos atendimentos e acompanhamentos diários. É importante saber como o ambiente natural da equipe evolui e quais consequências acontecerão diante de uma determinada ação do agente.

Percepção Ações e estados possíveis

Ações dos agentes e as suas possíveis consequências

Acompanhamento de pacientes acamados

●Novo acamado foi incluído na lista de pacientes●Um paciente precisa ser regularmente visitado●Um novo diagnóstico foi adicionado para um paciente

●Se um novo paciente foi adicionado então dever ser sugerido uma agente de visitas com suas respectivas missões●Se uma agenda de visitas não está sendo respeitada então deve ser emitido um aviso sobre a falha

●...

... ... ...

Page 36: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes baseados na utilidade

Agente irrigador de cultura.

PercepçãoAções e estados

possíveis

Ações dos agentes e as suas possíveis consequências

Função de utilidade

Solo, temperatura ambiente e umidade do ar

●Pode chover●Está chovendo●Não chove●Não vai chover●Irrigar●Não irrigar

●Se está chovendo então não Irrigar, pois certamente isso vai encharcar o solo●Se a temperatura está alta e não vai chover então devo irrigar para manter o solo irrigado●Se o solo tiver sido irrigado então não devo irrigar●Se não chove, a temperatura é baixa e a umidade também então é melhor não irrigar imediatamente

●Para determinada irrigação quanto economizei de água e qual a contribuição para o desenvolvimento da planta?●Quando não irrigar então a função é nula.

O agente deve usar como função de utilidade uma mensuração do seu grau de sucesso em relação à irrigação. Para tanto, ele buscará minimizar o consumo de água sem afetar o desenvolvimento da cultura irrigada.

Page 37: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes baseados na utilidade

Agente designador de tarefas e gerência em uma equipe de projeto.

O agente deve usar como função de utilidade uma mensuração do seu grau de sucesso em relação às suas designações. Para tanto, ele poderá calcular a probabilidade de sucesso para o estado proposto em curto e longo prazo e, assim, majorar medidas que indicam o quando eficiente foi sua escolha.

PercepçãoAções e estados

possíveis

Ações dos agentes e as suas possíveis consequências

Função de utilidade

Ambiente de tarefa

●Nova tarefa foi incluída no projeto●Uma tarefa está atrasada●Uma tarefa foi concluída●Uma tarefa está sem problemas

●Se uma nova tarefa foi incluída então um membro que pode realizar melhor a tarefa deve ser designado para ela●Se uma tarefa está atrasada então devem ser remanejados novos membros para ela●Se não há novas tarefas e todas as atuais não estão sem problemas então não designe ninguém●Se um tarefa foi concluída e outra está atrasada então designe os membros eficazes para a tarefa problemática.

●Qual a probabilidade de sucesso se um determinado membro for designado para uma determinada tarefa?●Se não houver designações então a função é nula.

Page 38: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes baseados na utilidade

Agente PMAQ

O agente deve usar como função de utilidade uma mensuração do seu grau de sucesso em relação à produtividade da equipe. Para tanto, ele poderá calcular a probabilidade de sucesso para o estado proposto em curto e longo prazo e, assim, majorar medidas que indicam o quando eficiente foi sua escolha.

Percepção Ações e estados possíveis

Ações dos agentes e as suas possíveis consequências

Função de utilidade

Acompanhamento de pacientes acamados

● Novo acamado foi incluído na lista de pacientes

● Um paciente precisa ser regularmente visitado

● Um novo diagnóstico foi adicionado para um paciente

● Se um novo paciente foi adicionado então dever ser sugerido uma agente de visitas com suas respectivas missões

● Se uma agenda de visitas não está sendo respeitada então deve ser emitido um aviso sobre a falha

●Qual a probabilidade de sucesso de uma determinada agenda sugerida?●Qual probabilidade de sucesso quando se corrige uma agenda falha?●Se não houver ações então a função é nula.

Page 39: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes com aprendizagem

Agente irrigador de cultura.Percepções: Solo; Temperatura ambiente; Umidade do ar; Pode chover; Está chovendo;

Não chove; Não vai chover.

Estados: Irrigar; Não irrigar.

Elemento de aprendizado:

Pode fazer mudanças em qualquer um dos componentes abaixo. Ele que observa os resultados da ações e aprende. Por exemplo: se for aplicada uma irrigação desnecessária ele logo aprenderá que naquela situação não se deve irrigar.

Elemento de desempenho:

Coleções de conhecimentos e procedimentos que o agente tem para selecionar suas ações de irrigação.

Crítico:

Observa o mundo (chuva, sol, temperatura, umidade) e alimenta de informações o elemento de aprendizado. Por exemplo a percepção “pode chover” ficará mais eficiente com as experiências e observações do crítico. Ele irá a partir disso formular uma regra para saber se a experiência foi boa ou ruim.

Gerador de problemas:

Identifica áreas comportamentais que necessitam de melhorias e propõe experimentos ou testes, como por exemplo, experimentar uma irrigação curta com uma umidade do ar alta.

Page 40: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes com aprendizagem

Agente designador de tarefas e gerência em uma equipe de projeto.

Percepções: Ambiente de tarefa: Nova tarefa foi incluída no projeto; Uma tarefa problemática; Uma tarefa foi concluída; Uma tarefa está sem problemas.

Estados: Designar um membro; Não designar um membro.

Elemento de aprendizado:

Pode fazer mudanças em qualquer um dos componentes abaixo. Ele que observa os resultados da ações e aprende. Por exemplo: se for feita uma designação que gere insucesso de uma tarefa então ele irá aprender lições sobre a ação realizada.

Elemento de desempenho:

Coleções de conhecimentos e procedimentos que o agente tem para selecionar suas ações para designar membros a tarefas.

Crítico:

Observa o mundo de tarefas e alimenta de informações o elemento de aprendizado. Por exemplo a percepção “tarefa problemática” ficará mais eficiente com as experiências e observações do crítico. Ele irá partir disso e formular uma regra para saber se a experiência foi boa ou ruim. Exemplo de padrão fixo: a tarefa foi concluída com sucesso antes do prazo?

Gerador de problemas:

Identifica áreas comportamentais que necessitam de melhorias e propõe experimentos ou testes, como por exemplo, experimentar uma designação de alto risco.

Page 41: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Agentes com aprendizagem

Agente PMAQ

Percepções: Ambiente de atendimentos: um público-alvo não está sendo explorado; uma demanda está sobrecarregando as outras; ...

Estados: Avisar sobre falhas; Sugerir ações

Elemento de aprendizado:

Pode fazer mudanças em qualquer um dos componentes abaixo. Ele que observa os resultados da ações e aprende. Por exemplo: se for feita uma sugestão que gere insucesso de uma tarefa então ele irá aprender lições sobre a ação realizada.

Elemento de desempenho:

Coleções de conhecimentos e procedimentos que o agente tem para selecionar suas ações para maximizar os índices de promoção da saúde

Crítico:

Observa o mundo de tarefas e alimenta de informações o elemento de aprendizado. Por exemplo a percepção “uma demanda está sobrecarregando as outras” ficará mais eficiente com as experiências e observações do crítico. Ele irá partir disso e formular uma regra para saber se a experiência foi boa ou ruim. Exemplo de padrão fixo: a demanda pôde ser atendida?

Gerador de problemas:

Identifica áreas comportamentais que necessitam de melhorias e propõe experimentos ou testes, como por exemplo, experimentar uma sugestão de alto risco.

Page 42: Especificações iniciais de agentes inteligentes

Referência

● Russell, S.; Norvig, P. Inteligência Artificial: uma abordagem moderna.2 ed. São Paulo: Prentice-Hall (2004)