CAPITULO 2 MEMORIA ORGANIZACIONAL Y TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN
2.7. Agentes inteligentes
La manera en que se ha desarrollado esta tecnología, sus características actuales y las prestaciones que ofrecen, permiten augurar una fuerte relación con el Desarrollo de la Memoria Organizacional.
Según Gondar (2001), los Agentes Inteligentes son conjuntos de elementos que cooperan y comparten conocimiento sobre un problema y su solución. Las tareas que cada subsistema realiza están prefijadas de antemano (cada agente tiene una conducta fijada), son entidades autónomas con capacidad de decisión pero se comunican por mecanismos de paso de mensajes para cooperar o negociar en la búsqueda de soluciones de ámbito global.
Están basados en la tecnología de redes neurales. Pueden tomar diversas formas, pero un agente es un código autosuficiente que puede tomar decisiones sin intervención humana. Un agente tiene la importante característica de “aprender”, es decir, se hace más efectivo mientras más se usa (Carro, 2000).
Al ejecutarse, adquieren entradas y produce salidas. El trabajo de un agente es orientado a una especialidad o dominio: “sabe” sobre ciertos conceptos, estructuras de datos, reglas e interfaces, pero no es necesariamente capaz de interpretar información ajena a su campo. Un agente puede “razonar” por el encapsulamiento de reglas que le permiten transformar condiciones en decisiones. Opera autónomamente por virtud de ser persistente y capaz de operar en un ambiente cambiante (Carro, 2000).
De manera que podríamos resumirlo como un sistema situado en y parte de un entorno que siente ese entorno y actúa sobre él, a través del tiempo, persiguiendo sus propios objetivos de forma que afecte lo que siente en el futuro (Melero, 2001).
Sin embargo acorde con Julián (2000), en la mayoría de las ocasiones, los agentes no son desarrollados de forma independiente sino como entidades que constituyen un sistema. A este sistema se le denomina multi-
agente (Huhns, 1998). En este caso los agentes deben o pueden interactuar entre ellos.
Las interacciones más habituales como son informar o consultar a otros agentes permiten a los agentes «hablar» entre ellos, tener en cuenta lo que realiza cada uno de ellos y razonar acerca del papel jugado por los diferentes agentes que constituyen el sistema. La comunicación entre agentes se realiza por medio de un lenguaje de comunicación de agentes (ACL –Agent Communication Language).
Gondar (2001) presenta en la figura 7. las áreas relacionadas con Agentes Inteligentes:
Figura 7 Áreas relacionadas con Agentes inteligentes Fuente: Gondar (2001)
2.7.1. Estructura de un Agente Inteligente
De acuerdo con Cantú (2001), la estructura de un agente inteligente se compone de la siguiente manera (figura 8):
Programa del agente: es la función que mapea percepciones en
acciones. La tarea de Inteligencia Artificial es diseñar esta función.
Arquitectura: cuerpo del agente: hardware o software.
Figura 8 Estructura de un Agente Inteligente Fuente: Cantú (2001)
2.7.2. Arquitectura de agentes
Las arquitecturas de agentes describen la interconexión de los módulos software/hardware que permiten a un agente exhibir la conducta enunciada en las teorías de agentes. Frente a otras tecnologías con componentes fijos como la de objetos (atributos y métodos) o la de sistemas expertos (motor de inferencias, base de conocimiento y otros elementos opcionales), en los agentes nos encontramos con una gran variedad de arquitecturas (Iglesias, 2001).
2.7.3. Sistema Multiagente
Según Durfee (1997), un sistema multi-agente es una red poco acoplada de entidades capaces de solucionar problemas, que trabajan conjuntamente para encontrar respuesta a problemas que están más allá de la capacidad y el conocimiento individual de cada entidad.
Más recientemente, Jennings (1998), ha dado al término sistema multi-agente un significado más general, y actualmente es usado para definir todos los tipos de sistemas compuestos por múltiples componentes autónomos que poseen las siguientes características:
• Cada agente tiene capacidad para solucionar parcialmente el problema
• No hay un sistema global de control • Los datos no están centralizados • La computación es asíncrona.
2.7.4. Interacciones entre Agentes Inteligentes
Acorde con Flores (2001), la capacidad de interacción es una de las más importantes de los agentes. Para Finin (1997), los agentes interaccionan de forma recurrente para compartir información y realizar las tareas para conseguir sus objetivos. Los investigadores en lenguajes de comunicación entre agentes mencionan tres elementos clave para conseguir la interacción multi-agente:
• Un lenguaje y un protocolo de comunicación común. • Un formato común del contenido de la comunicación • Una ontología compartida
2.7.5. Atributos de los Agentes Inteligentes
Los atributos comunes en los agentes según Bradshaw (1997), se enlistan a continuación:
• Adaptación: la habilidad de aprender y mejorar con la experiencia.
• Autonomía: Dirigidos por el objetivo, preactivos y con un comportamiento propio.
• Comportamiento colaborador: la habilidad de trabajar con otros agentes para conseguir un objetivo común.
• Capacidad de inferencia: la habilidad de actuar con especificaciones abstractas.
• Habilidad de comunicación a nivel de conocimiento: la habilidad de comunicarse con otros agentes con un lenguaje más parecido a los actos de comunicación humanos que a la típica comunicación a nivel de símbolo de los protocolos entre programas.
• Movilidad: la habilidad de migrar de la plataforma que lo contiene a otra por su propia decisión.
• Personalidad: la habilidad de manifestar atributos de un comportamiento humano creíble.
• Reactividad: la habilidad de sentir y actuar de una forma selectiva. • Continuidad temporal: persistencia de la identidad y del estado durante
largos periodos de tiempo.
2.7.6. Tipos de agentes
Una clasificación según Lesnick (1997), es la siguiente:• Colaborativos. Son útiles en el desarrollo de tareas que envuelven la solución de problemas
• Interfaz. Su objetivo es el de servir a las necesidades del usuario con base en el análisis de sus hábitos y comportamientos, ajustándose de acuerdo a las decisiones anteriormente tomadas
• Móviles. Tienen la capacidad de salir de los límites de las redes y acceder a computadoras en redes remotas o incluso Internet.
• De información. El objetivo es la recolección, administración y clasificación de grandes volúmenes de información provenientes de fuentes distribuidas.
• Reactivos. Actúan de manera reactiva a un evento o estímulo producido dentro del entorno del sistema.
• Híbridos. Combinación de agentes reactivos (estímulos) y agentes deliberativos (con un modelo interno de razonamiento).
• Agentes heterogéneo. Hace referencia a la integración de un sistema de información con base en 2 o más tipos de agentes descritos anteriormente
• Inteligentes. Definición idealista de agente, se puede ver como la mezcla e todos los tipos descritos en un solo tipo de agente.
• Los cuales pueden aplicarse de acuerdo con Jennings (1998) en diversas áreas como son:
• Aplicaciones Industriales Control de procesos Producción • Aplicaciones Comerciales Administración de la Información Comercio Electrónico Monitorización
Mediador de diferentes fuentes de información • Aplicaciones Médicas
• Entretenimientos
Otra clasificación de Agentes Inteligentes según Mauri (2000):
• Agentes cognitivos: aquellos capaces de efectuar operaciones complejas (son individualmente inteligentes).
• Agentes reactivos: son agentes de bajo nivel y no disponen de un protocolo ni de un lenguaje de comunicación; su única capacidad es responder a estímulos.
• Agentes híbridos: Dotan a los agentes cognitivos con capacidades de reacción a los eventos.