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nestorin9 de Enero de 2013
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La probabilidad es un formalismo riguroso cuando existe incertidumbre sobre el conocimiento.
La distribución de probabilidad especifica la probabilidad para cada evento atómico.
Las consultas pueden ser resueltas para concluir en otro evento atómico.
El razonamiento incierto, así como la planificación incierta, están aún alejados de poderse resolver en el caso general. Mucho de lo explicado es más experimental que comercial y si es comercial, los proyectos son de reducida magnitud.
En general, las decisiones del mundo real que hay que tomar son bajo riesgo o bajo incertidumbre. En el mundo real no tiene demasiado sentido preguntarnos si todo es verdad. Las decisiones se basan en probabilidades, a veces objetivas, a veces subjetivas. Hay que elegir la alternativa con utilidad esperada máxima, combinando teoría de decisión con teoría de utilidad. Es un área importante de la teoría de la cognición.
La incertidumbre y un acercamiento decisión-teórico a la planificación y al diseño de agentes.
Este capítulo presenta las bases para tratar problemas en la representación, la inferencia, la explicación y la ingeniería de conocimiento dentro del marco de un agente decisión intensivo. Históricamente, el desarrollo del razonamiento heurístico surgió con motivo de la falta de expresividad de los primeros sistemas expertos probabilistas. Hay una gran relación entre heurística y teoría. de probabilidades.
La realidad está llena de incertidumbre y la búsqueda de la “felicidad” durante la conducta exteriorizada en acciones es caracterísrtica de un desempeño eficiente. Entonces la novedad incorporada garante
Más flexibilidad y Más eficiencia.
Aunque la reciente investigación sobre las ideas de aplicar ciencia de la decisión a los planificadores y a los sistemas expertos parece sobradamente interesante, solamente unos pocos prototipos han aparecido hasta la fecha.
Más allá de los sistemas expertos, vemos importantes oportunidades para la aplicación de ideas de la ciencia de la decisión a solucionar temas de planificación más eficientes, buen razonamiento temporal y aprendizaje. Sin embargo, sigue habiendo barreras prácticas en la aplicación de estas ideas.
Conclusiones personales
El agente no tiene acceso a toda la verdad acerca de su ambiente, pero que de todas maneras, el agente deberá tomar desiciones actuando bajo condiciones de incertidumbre. Estas desiciones se basarán en la teoría de las probabilidades y en la teoría de utilidad.
Los sistemas de razonamiento basados en modelos de redes y con base en las leyes de la teoría de la probabilidad son empleados para razonar en situaciones de incertidumbre.
El agente es capaz de tomar decisiones basandose en aquello que cree y desea; estas decisiones tomadas por el agente se encuentran en contextos de incertidumbre y existen metas conflictivas que no ofrecen ninguna opción para facilitar que decisión poder tomar.
En el agente de toma de decisiones complejas se trata de resolver el problema de decisión secuencial a través de la utilidad del agente que dependerá de una secuencia de decisiones, este tipo de problemas que implican utilidades, incertidumbre y percepción, constituye una generalización de los problemas de búsqueda y planificación. Este tipo de técnicas producen una política que es un conjunto de reglas situación-acción por cada estado, política que obtienen mediante el cálculo de utilidades correspondientes a cada estado.
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