
## Resumen

Uno de los principales ámbitos de investigación en Inteligencia Artificial es la codificación de agentes (programas) que sean capaces de aprender por sí solos en cualquier situación y que no sirvan únicamente para el fin que fueron creados, como por ejemplo para jugar al ajedrez. De este modo pretendemos acercarnos más a lo que realmente es la llamada Inteligencia Artificial. 

Uno de los problemas para saber si realmente un agente es inteligente o no es la medición de su inteligencia, ya que de momento no existe forma alguna de medirla de forma fiable. 

El objetivo de este proyecto es la creación de un intérprete que permita ejecutar diferentes entornos, incluso generados aleatoriamente, para que un agente (una persona o un programa) pueda interactuar en éstos. Una vez que la interacción entre el agente y el entorno ha terminado, el intérprete medirá la inteligencia del agente en función de los diferentes estados por los que ha pasado el entorno y las acciones realizadas en cada estado por el agente durante la prueba. 

De este modo se conseguirá medir la inteligencia de los agentes en cualquier entorno posible, así como hacer comparaciones entre los distintos agentes evaluando cual de todos ellos es el más inteligente. 

Para poder realizar las pruebas, el intérprete debe ser capaz de generar aleatoriamente distintos entornos que realmente sean útiles para la medición de la inteligencia de los agentes, ya que no cualquier entorno generado aleatoriamente será útil para tal propósito. 