TIPOS DE AMBIENTES

La gama de entornos que puedan surgir en la IA es, obviamente, enorme. Nós podemos, todavia, identificar um número suficientemente pequeno de dimensões em que o ambiente pode ser categorizado. Podemos, sin embargo, identificar un número de dimensiones suficientemente pequeñas en las que puede ser el medio ambiente clasificadas.

• Totalmente observável x parcialmente observável (acessível x inacessível): se o sensor do agente tem acesso completo ao estado do ambiente o tempo todo. Parcialmente observable totalmente observable  (accesible a la inaccesible): si el agente del sensor tiene acceso completo al estado del medio ambiente todo el tiempo.
• Determinístico x estocástico (determinístico x não determinístico): Se o próximo estado do ambiente é completamente determinado pelo estado atual e ações executadas pelo agente, então podemos dizer que o ambiente é determinístico, ou seja, previsível; senão, é estocástico. Determinista Y  no determinista: Si el siguiente estado del medio ambiente está completamente determinado por el estado actual y las acciones realizadas por el agente, entonces podemos decir que el ambiente es determinista, es decir, predecible, de lo contrario, es estocástico.
• Episódico x sequencial (episódico x não episódico): em um ambiente episódico, a experiência do agente é dividida em episódios atômicos. Secuencia de episodios (Y  no episódica) en un ambiente episódico, la experiencia del agente se divide en episodios atómicos. Cada episódio consiste da percepção do agente e realização de uma única ação. Cada episodio consiste en la percepción del agente y realizar una sola acción. Crucialmente, o próximo episódio não depende de ações realizadas em episódios anteriores. Fundamentalmente, el siguiente episodio no depende de las medidas adoptadas en los episodios anteriores. Em ambientes sequenciais, a decisão atual pode afetar todas as decisões futuras. En entornos secuenciales, la decisión actual puede afectar a todas las decisiones futuras. Xadrez e um motorista de táxi são sequenciais: em ambos os casos, ações de curto prazo podem ter consequências de longo prazo. Ajedrez y un conductor de taxi son secuenciales: en ambos casos, acciones a corto plazo puede tener consecuencias a largo plazo. Ambientes episódicos são mais simples porque o agente não tem que pensar a frente, ou seja, não tem que pensar nas consequências futuras de suas ações, apenas nas consequências da ação atual. Ambientes episódicos son más sencillas porque el agente no tiene que pensar en el futuro, o no tienen que pensar en las consecuencias futuras de sus acciones, sólo las consecuencias de la acción actual.
• Estático x dinâmico: Se o ambiente pode mudar enquanto o agente está deliberando, podemos dizer que ele é dinâmico, senão, é estático.Se o ambiente não muda com a passagem do tempo mas a performance do agente sim, então dizemos que ele é semi-dinâmico. Estática Y dinámica: Si el entorno puede cambiar mientras el agente está actuando, podemos decir que es dinámica, pero es estático. Es el medio ambiente no cambia con el paso del tiempo, sino más bien el desempeño del agente, entonces se dice que es semi -dinámica.
• Discreto x continuo: Um ambiente discreto, como o jogo de xadrez, tem um conjunto finito de estados, além de um discreto(finito) conjunto de percepções e ações. Discreta y continua: un ambiente discreto, como el juego de ajedrez tiene un conjunto finito de estados, y un discreto (finito) de las percepciones y acciones. Dirigir um táxi é um problema de estados, ações e tempo contínuos. Conducir un taxi es un problema de los estados, las acciones y de tiempo continuo.
• Agente único x multi agente: Um jogo de palavras cruzadas é claramente de apenas um agente, já o xadrez é um ambiente de 2 agentes. Un solo agente Y multiagente: Un crucigrama es claramente un solo agente, ya que el ajedrez es un entorno de dos agentes. Xadrez é um ambiente multi agente competitivo. El ajedrez es un agente múltiple y competitivo. No ambiente do táxi, evitar colisões maximiza a performance de todos os agentes, logo ele é um ambiente multi agente parcialmente cooperativo, além de parcialmente competitivo, por exemplo, competindo por vagas de estacionamento e passageiros. En el entorno de la cabina, para evitar colisiones maximiza el rendimiento de todos los agentes, por lo que es un agente de varios parcialmente cooperativa y competitiva en parte, por ejemplo, competir por plazas de aparcamiento y de pasajeros.

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