INTRODUCCIÓN
Se puede decir que un problema es la situación actual que difiere de la situación deseada.
Existen múltiples clases de problemas en la vida cotidiana, sin embargo estos pequeños problemas no son más que esto, pequeños al criterio de los seres humanos. Aspectos como: cruzar la calle más transitada, tener un problema en una relación amorosa, tener bajas calificaciones, pueden ser grandes o pequeños problemas dependiendo de la cantidad de variables y de opciones que el ser humano tenga para llegar a un estado deseado.
Casi al igual que los seres humanos, los agentes resolventes de problemas, se enfrentan a situaciones no deseadas y deben llegar a una meta, que significa llegar a una solución, pero para que un ser humano resuelva un problema primero debe identificar si este es grave o no, de la misma forma actúan los agentes resolventes de problemas, definiendo si el problema es de juguete o del mundo real, siendo éste último un problema complejo.
Si el problema es simple o de juguete el agente tiene que analizar menos elementos de los que analizaría un agente que resuelve problemas complejos o del mundo real, y como elementos del problema podríamos decir que están los datos, los estados y los conceptos que se relacionan con la problemática.
A continuación, explicare los dos tipos de problemas que puede tener un agente resolvente de los mismos, quedando claro a qué tipo de problema se enfrente un agente, es más fácil llegar a una solución factible.
OBJETIVO
El objetivo de esta entrada es reconocer qué es un problema y cuáles son los tipos que existen, ya que al reconocer estos dos principios básicos, la resolución del problema, se simplifica.
MARCO TEÓRICO
PROBLEMAS DE JUGUETE
Un problema de juguete es aquel que es fácil de resolver, y que los investigadores utilizan para probar el funcionamiento de los algoritmos, estos problemas se denominan de juguete ya que su descripción de estados es simple y ordenada.
Ejemplo:
Imagen 1. El problema del agente aspiradora es considerado como un problema de juguete
Estado: El piso puede estar limpio o sucio, lo cual constituyen 2 opciones, y la aspiradora puede estar en la izquierda o en la derecha, lo que hace que también sean dos opciones, en total el agente tiene 8 posibles estados.
Estado inicial: Puede estar en cualquier estado (cualquier lugar, sea limpio o sucio).
Función sucesor: Son las acciones, derecha, izquierda y limpiar, también se podría considerar la opción de no hacer nada.
Test objetivo: Todas las baldosas deben estar limpias.
Costo del camino: El total de todos los pasos hasta limpiar todas las baldosas.
Como ya habíamos dichos antes, el agente aspiradora es un agente simple, con un entorno observable, y acciones discretas por lo cual puede considerarse como un problema de juguete.
En el siguiente gráfico se muestran ejemplos de otros problemas de juguete que la inteligencia artificial utiliza.
Gráfico 1. Problemas de juguete.
PROBLEMAS DEL MUNDO REAL
Como su frase lo indica, son problemas enfocados a la vida cotidiana, por ejemplo el problema planteado en el post anterior, en donde el agente debe viajar hacia un determinado lugar de destino, para este tipo de problemas son utilizados algoritmos de búsqueda de rutas.
Ejemplos:
Gráfico 2. Problemas del mundo real.
CONCLUSIÓN
Los tipos de problemas que se definen para el ARP (Agente Resolvente de Problemas) fueron dados con la finalidad de que al agente le sea más fácil llegar a un estado deseado a partir de una situación inicial no ideal.
Si el agente sabe a qué tipo de problema se enfrenta, le es más fácil aplicar las estrategias adecuadas para éste, por ejemplo, si un problema es de juguete para qué aplicar técnicas de un problema del mundo real (las cuales son más complejas debido a que la problemática lo es).
BIBLIOGRAFÍA
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