¿Qué es un código bueno o malo? Según Los becarios

Fri Dec 13 2024

Desarrollo

¡Hola Chiquis!👋🏻 En la película “¿Y dónde está el piloto?” (Airplane!), el caos y la comedia surgen cuando los pilotos de un avión comercial se incapacitan y un ex-piloto con miedo a volar debe aterrizar el avión. De manera similar, los agentes de IA pueden parecer complejos y caóticos, pero con la programación adecuada, pueden realizar tareas de manera eficiente y autónoma. A continuación, veremos los conceptos clave de los agentes de IA.

¿Recuerdas la hilarante situación en “¿Y dónde está el piloto?”, donde un avión se encontraba sin piloto y los pasajeros debían improvisar para aterrizar? En el mundo de la Inteligencia Artificial, estamos presenciando una situación similar, pero con un final mucho más feliz. Los agentes de IA, nuestros nuevos “copilotos”, están tomando las riendas en muchas tareas, desde la conducción autónoma hasta la atención al cliente.

¿Qué es un Agente de IA? Es un sistema informático que percibe su entorno, toma decisiones y realiza acciones para alcanzar un objetivo específico. Es como un piloto automático, pero con la capacidad de aprender y adaptarse a nuevas situaciones.

El avión como sistema: Así como un avión es un sistema complejo con múltiples componentes, una aplicación o sistema puede verse como un sistema complejo con múltiples partes interconectadas.
El piloto automático como el agente de IA: El piloto automático intenta mantener el avión en curso y altitud. De manera similar, un agente de IA puede controlar un proceso o tomar decisiones basadas en datos y reglas predefinidas.
Los pasajeros como los datos: Los pasajeros en el avión proporcionan información al piloto automático (por ejemplo, si hay turbulencia). De igual manera, los datos son la entrada para el agente de IA, permitiéndole aprender y tomar mejores decisiones.

En la película, el piloto automático “Otto” es un agente que toma el control del avión cuando los pilotos no pueden. De manera similar, un agente de IA es un programa que puede tomar decisiones y realizar acciones de manera autónoma para alcanzar un objetivo. Ejemplo:

class AgenteIA:
    def __init__(self, nombre):
        self.nombre = nombre

    def tomar_decision(self, entorno):
        if entorno == "emergencia":
            return "Activar piloto automático"
        else:
            return "Continuar vuelo normal"

# Uso del agente
agente = AgenteIA("Otto")
decision = agente.tomar_decision("emergencia")
print(f"Decisión del agente: {decision}")

¿Cómo funcionan los agentes de IA?

Percepción y Acción: El agente recopila información de su entorno. Esto puede incluir datos de sensores, entradas del usuario o información de una base de datos. Basado en la información recopilada, el agente toma una decisión y realiza una acción. Esta acción puede ser tan simple como mostrar un mensaje en pantalla o tan compleja como controlar un robot.

Al igual que los personajes de la película deben percibir y reaccionar a situaciones caóticas, los agentes de IA perciben su entorno a través de sensores y actúan en consecuencia. Ejemplo:

class Sensor:
    def __init__(self, tipo):
        self.tipo = tipo

    def percibir(self):
        if self.tipo == "temperatura":
            return "Alta"
        elif self.tipo == "presión":
            return "Normal"

class AgenteIA:
    def __init__(self, nombre):
        self.nombre = nombre

    def tomar_decision(self, percepcion):
        if percepcion == "Alta":
            return "Activar enfriamiento"
        else:
            return "Mantener estado actual"

# Uso del agente con sensores
sensor_temperatura = Sensor("temperatura")
percepcion = sensor_temperatura.percibir()
agente = AgenteIA("Otto")
decision = agente.tomar_decision(percepcion)
print(f"Decisión del agente: {decision}")

Aprendizaje y Adaptación: Los agentes de IA pueden aprender de sus experiencias y mejorar su desempeño a lo largo del tiempo. Esto se logra mediante algoritmos de aprendizaje automático.

En la película, los personajes deben adaptarse rápidamente a situaciones imprevistas. Los agentes de IA también pueden aprender y adaptarse a nuevos entornos y situaciones mediante algoritmos de aprendizaje automático. Ejemplo:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Datos de ejemplo
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]

# Crear el modelo de aprendizaje
modelo = DecisionTreeClassifier()
modelo.fit(X, y)

# Hacer una predicción
nueva_situacion = [[2, 2]]
prediccion = modelo.predict(nueva_situacion)
print(f"Predicción del agente: {prediccion[0]}")

Interacción con el Entorno: Los personajes de la película interactúan constantemente con su entorno para resolver problemas. Los agentes de IA también interactúan con su entorno para lograr sus objetivos. Ejemplo:

class Entorno:
    def __init__(self):
        self.estado = "Normal"

    def cambiar_estado(self, accion):
        if accion == "Activar enfriamiento":
            self.estado = "Enfriando"
        elif accion == "Mantener estado actual":
            self.estado = "Normal"

class AgenteIA:
    def __init__(self, nombre):
        self.nombre = nombre

    def tomar_decision(self, percepcion):
        if percepcion == "Alta":
            return "Activar enfriamiento"
        else:
            return "Mantener estado actual"

# Uso del agente con el entorno
entorno = Entorno()
sensor_temperatura = Sensor("temperatura")
percepcion = sensor_temperatura.percibir()
agente = AgenteIA("Otto")
decision = agente.tomar_decision(percepcion)
entorno.cambiar_estado(decision)
print(f"Estado del entorno: {entorno.estado}")

Al igual que en “¿Y dónde está el piloto?”, los agentes de IA con la programación adecuada, pueden realizar tareas de manera eficiente y autónoma.

Tipos de agentes de IA

Reactivos: Actúan en respuesta a estímulos externos.
Basados en objetivos: Tienen un objetivo definido y buscan alcanzarlo.
Aprendizaje: Pueden aprender de la experiencia y mejorar su desempeño.
Híbridos: Combinan características de diferentes tipos.

Aplicaciones de los agentes de IA

Chatbots: Interactúan con los usuarios de manera natural y pueden responder a preguntas o realizar tareas.
Vehículos autónomos: Conducen vehículos sin intervención humana.
Sistemas de recomendación: Sugieren productos o contenido personalizado.
Asistentes virtuales: Ayudan a los usuarios a realizar tareas en sus dispositivos.

Desafíos y consideraciones

Inteligencia artificial general: Aunque los agentes de IA han avanzado mucho, aún estamos lejos de crear una inteligencia artificial general que pueda realizar cualquier tarea intelectual humana.
Ética: El desarrollo de agentes de IA plantea cuestiones éticas importantes, como la privacidad, la seguridad y la responsabilidad.

Conclusión Los agentes de IA están revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología. Al igual que el piloto automático en “¿Y dónde está el piloto?”, los agentes de IA están tomando el control de muchas tareas, liberando a los humanos para que se enfoquen en actividades más creativas y estratégicas.

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Referencias: Imágenes creadas con: Copilot ( microsoft.com )

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