Definición etimológica del vocablo “agente”

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Fundamentos sobre la tipología y caracterización de “Agente inteligente”

Muller y Jennings (1995), refieren la importancia teórico práctica asociada al diseño y construcción de los denominados “agentes inteligentes”, implicando tres áreas: teórica, arquitectónica y lingüística.

En términos computacionales, el vocablo agente denota hardware o un sistema informático basado en software que puede ser: a) autónomo, entendiendo como tal la capacidad de operar sin que exista control sobre sus acciones o estado interno por parte de un ser humano o algún otro ser similar; b) socialmente hábil, es decir actuar con otros agentes por medio de algún tipo de lenguaje para a comunicación entre agentes y; c) reactivo, percibir su entorno y ser capaces de responder de manera oportuna a los cambios que se produzcan en el mismo.

Se puede entender el agente como una entidad que intercambia mensajes con otros agentes por medio de un lenguaje expresivo de comunicación. Si bien, en otro tipo de aproximaciones se sugieren otras características de los agentes inteligentes, tales como el deseo, la creencia y la intención e incluso la emoción, se debe recordar que dichas perspectivas proceden de una postura de tinte empírico o materialista.

La arquitectura de los agentes permite descubrir tres enfoques, el clásico o de arquitectura deliberativa, el alternativo o arquitectura reactiva y el enfoque en arquitecturas hibridas. En el primer enfoque se una arquitectura de agente deliberativo como una entidad que contiene una representación explícita, modelo simbólico del mundo, y en el que las decisiones (por ejemplo, sobre las acciones a realizar) se realizan mediante el razonamiento lógico (o al menos pseudo-lógica), basado en la coincidencia de patrones y la manipulación simbólica. Sin embargo, este enfoque es uno de los más complicados.

En la enfoque arquitectural alternativo o reactivo, no se incluye modelo alguno del mundo simbólico central, ni se utiliza el razonamiento simbólico complejo. Esta perspectiva parte de Brooks(1991), su principal representante (pero no el único), quien enuncia tres tesis: a) el comportamiento inteligente se puede generar sin representaciones explícitas; b) el comportamiento inteligente se puede generar sin el razonamiento abstracto explícito, y; c) la inteligencia es una propiedad emergente de ciertos sistemas complejos. Existen dos ideas claves en este enfoque: la situacionalidad y encarnación, ya que la inteligencia real se encuentra en el mundo no en sistemas sin cuerpo, así como la inteligencia y emergencia, pues el ‘comportamiento inteligente’ surge como resultado de la interacción de un agente con su entorno. En este enfoque se puede situar tanto el de agentes a partir de rutinas, como el de autómatas situados de Rosenschein and Kaelbling (1990), quienes especifican un agente en términos de dos componentes, la percepción y la acción, punto totalmente válido para la construcción de autómatas o sistemas, principalmente porque establecen los elementos que debería de tener dicho agente en cuestión, teniendo en cuenta que percibir implica un ambiente o algo a percibir, una semántica de insumos, un conjunto de hechos estáticos y una especificación de las transiciones en lo referente a la percepción. En cuanto a la acción, la entrada es un conjunto de reglas para alcanzar la meta, un objetivo y la generación de un programa que se traduzca en un circuito digital para realizar el objetivo. Por último se puede mencionar la arquitectura de redes, donde se define al agente como un conjunto de módulos de competencias especificados en términos pre y post-condicionales con un determinado nivel de activación.

El último enfoque, el de arquitecturas hibridas tiene como representantes principales a Georgeff y Lansky con el Sistema Procesal del Razonamiento (PRS), quienes expresan su arquitectura en términos de creencias (hechos), deseos (comportamientos del sistema) e intenciones conjuntos de “KAS”). Las intenciones parten de una biblioteca de planes parcialmente elaborados llamados “KAS”, asociados a una condición de invocación, el “KAS” puede ser activado a partir de objetivos o datos, así como responder a los cambios de manera reactiva. Es decir, se actualizan hechos (creencias), se invocan “KAS” (intenciones), y se ejecutan acciones (intenciones). En este mismo enfoque se aprecia la propuesta de las máquinas de Touring de Ferguson, cuya arquitectura consta de percepción y acción de subsistemas conectados directamente con el entorno dela gente, mediante tres capas de control independientes incrustadas en un marco de control. La capa reactiva, genera posibles cursos de acción como la estructura de Brooks. La capa de planificación, construye planes y selecciona acciones a ejecutar con el fin de lograr los objetivos, se compone de un planificador y un foco de mecanismo de atención con cierto parecido al PRS. La capa de modelado, contiene modelos que ayudan a identificar y resolver los conflictos inesperados.

La arquitectura COSY de Burmeister y sus colaboradores tiene cinco componentes principales: sensores (reciben información), actuadores (realizan acciones no comunicativas), comunicaciones (permite enviar mensajes), cognición(media entre las intenciones y las creencias del agente para elegir la acción apropiada, ejecutando scripts y protocolos) e intención (contiene objetivos, actitudes y responsabilidades que participan del razonamiento y la toma de decisiones).

Muller y colaboradores proponen la arquitectura de INTERRAP, parecida a la de Ferguson, es una arquitectura en capas, con cada capa sucesiva que representa un nivel de abstracción más alto cada vez. En INTERRAP, estas capas se subdividen en dos capas verticales: una que contiene capas de bases de conocimiento, la otra contiene componentes de control que interactúan con las bases de conocimiento de su nivel. En el nivel más bajo esta el componente de control de interfaz de mundo, y el correspondiente modelo de la base de conocimientos de dicho mundo. El componente de interfaz de mundo, como su nombre indica, gestiona la interfaz entre el agente y su entorno, y por lo tanto se ocupa de la actuación, la comunicación y la percepción. Los componentes están situados jerárquicamente teniendo en cuenta en su capa más baja el comportamiento o capacidad reactiva del agente, el cual es considerado como una serie de patrones que responden a una estructura y su correspondiente activación, así como a un cuerpo ejecutable que define lo que se debe ejecutar. El siguiente componente está basado en el plan, por lo que posee un planificador para responder a las solicitudes del componente del comportamiento. La capa más alta es el componente