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

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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.

Autor:

Univ. Gerardo Valdez Balcazar

http://bravokcha.blogspot.com

Monografía realizada para la materia de: Metodología de la Investigación

Doc.: Guillermo Choque Aspiazu PHD