Inteligencia Artificial: evitar pensar dos veces
Del trabajo práctico número 2 de Inteligencia Artificial, el cuál implementamos en Java el simulador y la inteligencia en SWI-Prolog usando JPL, surgieron varias cosas interesantes.
El modelar las reglas de inferencia y la base de conocimiento del Agente en Prolog, fue muy sencillo debido a que previamente habíamos hecho un buen diseño lógico de los axiomas de estado sucesor, reglas causales, etc. El mapeo de estas reglas formales a Prolog fue casi directo.
El Agente, era un Agente Pacman con un mundo estático, aleatorio, cerrado, parcialmente observable, con visión limitada a las celdas adyacentes (izquierda, derecha, arriba, abajo). Dado tal escenario, Pacman debía ir conociendo el mundo y aplicando sucesivas reglas de inferencia para saber como cumplir su objetivo realizando ciertas acciones. Pero nuestro agente pensaba las cosas dos veces antes de determinar una acción. Mejor dicho, pensaba demasiadas veces lo mismo 🙂 (detalles dentro del post).
