Agentes Inteligentes: El siguiente pasó en la inteligencia artificial (página 3)

Partes: 1, 2, 3

las transiciones de estados legales del ambiente

restricciones en el estado del
ambiente

las habilidades de los agentes (razonamiento, percepción, comunicación, acciones
permisibles)

Los recursos
disponibles de los agentes y como tratan de optimizar su uso
la
organización de los agentes

Esto se puede simplificar, especificando los protocolos de
comunicación de los agentes en las diversas organizaciones y
sus habilidades y disposición en la organización.

Sistemas “Reactivos'':

el ambiente cambia rápidamente y de manera
impredecible

los agentes tienen razonamiento limitado

los agentes pueden percibir una pequeña parte del
ambiente

los agentes pueden actuar concurrentemente entre ellos y con
los eventos del
ambiente

Agentes que dan servicios a
otros son vistos como recursos.

Si un agente no interactua con otro es mejor ignorarlo o
tratarlo como parte del medio
ambiente.

La información de cada agente puede ser:

el estado del
medio ambiente de acuerdo al agente

el problema que el agente quiere resolver

un plan abstracto de
su ejecución

una agenda de tareas por hacer

Las tareas actuales (algunas derivadas de
cambios en el medio ambiente) los recursos disponibles (protocolo de
acceso, métrica de costo, modelo de uso
del recurso, el estado del recurso) asignación de recursos
a las tareas actuales las acciones que se están
realizando

Tendencia de muchos: combinación de métodos
centralizados y distribuídos.

Actualmente también existe mucha investigación en la interacción Humanos – Agentes
Computacionales.

16.
Tecnologías involucradas

a). Lenguajes de agentes

Un lenguaje de
agentes es un sistema que
permite programar sistemas de
computación en términos de algunos
conceptos desarrollados por la teoría
de agente. Se espera que aunque sea haya una estructura que
represente a un agente, aunque se debería esperar que
dicho lenguaje tuviera más conceptos de la teoría
de agentes como creencias, metas, objetivos,
planificación etc.

El interés
por los lenguajes de agentes surgió de la propuesta de
Shoham para crear un nuevo paradigma de
programación orientada a agentes. El lenguaje
propuesto fue el Agent0, en este la principal entidad es el
agente y su estado es un conjunto de creencias, habilidades,
acciones y objetivos. También existen métodos para
intercambio de mensajes, solicitud y asignación de
tareas

Otra alternativa son los enfoques orientados a teorías
de agentes, en donde se enuncia definiciones de los SMA para
luego tratar estas como implementaciones. Un lenguaje ejemplo de
esta alternativa es ConCOLOG en donde se modela la
ejecución de tareas asignadas a varios agentes y como
afectan al entorno. La implementación de estas
características de un SMA se basa en entidades de conocimiento
modificables por las tareas. El conjunto de aplicaciones que se
pueden dar sobre las tareas son axiomas de precondición de
tareas y axiomas de marco que afectan a la ejecución de
tareas

El problema de estos tipos de lenguajes es que su desarrollo se
hace para aplicaciones pequeñas y medianas, ante
aplicaciones de complejidad mayor se deben utilizar lenguajes de
alto nivel como C++ y Java, el problema
de utilizar estos lenguajes es que no conciben una entidad agente
como tal, claro esta que existen plataformas como JADE que
definen clases que representan entidades de agentes y
métodos que representan en muchos casos implementaciones
de los temas de la IAD.

b). Lenguajes de programación

En principio, cualquier lenguaje de
programación puede ser utilizado. Siendo así de
amplio el espectro en el cual se puede escoger un lenguaje para
programar un sistema experto. Atendiendo a la forma de
estructurar sus instrucciones, se los puede dividir en:

IMPERATIVOS: PASCAL,
C/C++.

FUNCIONALES: LISP.

DECLARATIVOS: PROLOG, CHIP, OPS5.

ORIENTADOS A OBJETOS: SmallTalk, Hypercard, CLOS.

Tradicionalmente LISP y PROLOG han sido los lenguajes que se
han utilizado para la programación de sistemas
expertos.

i). Lisp

Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer
lenguaje para procesamiento simbólico. John McCarthy lo
desarrolló en 1958, en el Instituto de Tecnología de
Massachusetts (MIT), inicialmente como un lenguaje de
programación con el cual los investigadores pudieran
implementar eficientemente programas de
computadora
capaces de razonar.

Rápidamente LISP se hizo popular por su capacidad de
manipular símbolos y fue escogido para el desarrollo
de muchos sistemas de Inteligencia
Artificial.

ii). Prolog

PROgramming in LOGic (PROLOG), es otro de los lenguajes de
programación ampliamente utilizados en IA. PROLOG fue
desarrollado en Francia, en
1973 por Alain Colmenauer y su equipo de investigación en
la Universidad de
Marseilles.

Inicialmente fue utilizado para el procesamiento de lenguaje
natural, pero posteriormente se popularizó entre los
desarrolladores de aplicaciones de IA por su capacidad de
manipulación simbólica. Utilizando los resultados
del grupo
francés, Robert Kowalski de la Universidad de Edimburgo,
en Escocia, desarrolló la teoría de la
programación lógica.
La sintaxis propuesta por Edimburgo, se considera el
estándar de facto del PROLOG.

17.
Conclusiones

Los ejemplos comentados en este artículo no son
ciencia
ficción, sino que describen lo que, se supone, nos espera
de aquí a pocos años. La IA ha dado un paso
más hacia delante.

Existen ya prototipos que están siendo probados tanto
en el ámbito académico como industrial y ya
empiezan a aparecer los primeros productos
comerciales. Cabe indicar que, como siempre ocurre cuando aparece
una nueva tecnología, no debemos pensar que todo son
agentes y lo que había antes no es válido. Las
opciones a la hora de emplear agentes, tal y como hemos descrito,
son múltiples, pero no conviene creer que cualquier
problema es tratable de forma sencilla con una
aproximación de sistema basado en agentes. Es posible que
en ocasiones el empleo de
técnicas clásicas resulte más
adecuado en función de
la naturaleza del
problema a resolver.

El contraste anotado nos lleva a una conclusión que
queremos consignar aquí como nota final de este
artículo. Todo parece indicar que las computadoras,
debidamente programados con las técnicas de alto nivel
propias de la IA, pueden descollar en el campo de la pericia, es
decir, de la solución de problemas
especializados; por su parte, el intelecto humano parece
insustituible en relación con la solución de
problemas de sentido común. Se impone entonces fomentar la
asociación de hombre y
máquina en sistemas de cooperación
simbiótica y sinergética; hombre y máquina
se necesitan mutuamente para solucionar eficazmente los
problemas, y de la interacción entre ambos resulta una
energía intelectual muy superior a la de la suma de sus
partes.

En cada uno de los temas relacionados con agentes
y SMA se puede profundizar tanto como se quiera, pero a veces se
llega a problemas que no son relevantes en el contexto de SMA. Lo
importante, es entender que la noción de agente es tan
amplia o ten reducida como se quiera y/o se necesite.Una de las
características más importantes de un SMA es que el
grupo de agentes que lo integran debe trabajar de manera cooperativa e
individual. Los agentes trabajan de manera cooperativa para
satisfacer las metas globales que se derivan de la
búsqueda de las soluciones a
los problemas globales y de manera individual, porque las metas
globales son descompuestas en submetas, generando metas locales
para los agentes que participarán en el desarrollo de las
soluciones a los problemas.Cuando dos o más entidades
trabajan en grupo, se presentan conflictos de
intereses de manera natural. Es necesario que el ambiente en el
que se desenvuelven provea procesos para
la resolución de tales conflictos. En este documento se
propone como mecanismo básico para manejar este aspecto,
la negociación en grupo. Este mecanismo puede
ser visto como un proceso de
toma de
decisiones en el cual dos o más entidades,
representando sus propios intereses, se ponen de acuerdo acerca
de cómo resolver un conflicto de
preferencias. Algunas de estas tareas de decisión
están caracterizadas por las relaciones cooperativas
entre los miembros del grupo, en las cuales los individuos
trabajan por el desempeño del grupo en general; o por
relaciones competitivas en las cuales los miembros del grupo
plantean posiciones definidas y discuten entre sí,
defendiendo sus propios intereses [Her95]. Por otro lado los
mecanismos de control
propuestos en este documento son básicos para la
implementación de los mecanismos de coordinación porque permiten predecir con
cierto nivel de precisión el comportamiento
de los integrantes de un SMA y posibilitan a cada integrante
estar más "in-line" con los comportamientos de los otros.
También son básicos para la evaluación
de la terminación en el desarrollo de la solución a
un problema.Un SMA es un sistema distribuido, por ello, en
él nunca se cuenta con información global
consolidada totalmente actualizada. Por esta razón, los
agentes deberían reevaluar las decisiones tomadas, a la
luz de cada
nueva información obtenida, generando sobrecostos de
comunicación. Es importante que los mecanismos de
negociación y control sean coherentes con las necesidades
de los sistemas a los que pertenecen, es decir, ser sofisticados
si el sobrecosto generado es menor que el sobrecosto generado con
la implementación de un SMA sencillo, para la
resolución de un problema.

18. Desafíos
técnicos del futuro

Los tres desafíos más importantes
en el desarrollo dentro de la A I son su facilidad de uso, la
flexibilidad de la infraestructura computacional y la
disponibilidad de herramientas
de desarrollo cada vez más poderosas.El empleo de una
interfaz inteligente ayudará a las personas a encontrar lo
que ellas deseen, hará lo que éstas deseen cuando
lo deseen, en forma natural y sin requerir el
conocimiento de detalles irrelevantes.En fin, todo parece
indicar que las computadoras programadas con la A I son el campo
de la solución de problemas del futuro; sin embargo, el
intelecto humano parece ser irremplazable en relación con
la solución de problemas de sentido común. Se
sugiere entonces, dado lo complicado de la mente humana, que
hombre y máquina interactúen juntos ya que
necesitan uno del otro para solucionar eficazmente los
problemas.

19.
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Revista "Inteligencia Artificial" Revista
Iberoamericana de Inteligencia Artificial. ISSN 1137-3601

Agradecimientos

En primer lugar agradezco a Dios por darme la salud para seguir adelante y
a mis padres por darme el apoyo incondicional, en segundo lugar
agradezco a mi Docente de esta materia que
con su experiencia en el campo de la
investigación supo instruirme en los métodos de
la investigación científica, a los
autores de los libros citados en la bibliografía por compartir
el conocimiento y a los creadores de las paginas Web que se
dedican en la área de la investigación.