AGENTES INTELIGENTES Introduccin a la Inteligencia Artificial Licenciatura

AGENTES INTELIGENTES Introducción a la Inteligencia Artificial Licenciatura en Cs. de la Computación IIA/AGENTES - 2002 1

SISTEMAS MULTIAGENTES Campo Interdisciplinario: sistemas distribuidos, IA, teoría de juegos, ciencias sociales Agentes como un nuevo paradigma de la Ingeniería de Software: para diseñar e implementar sistemas complejos distribuidos Agentes como una herramienta para entender sociedades humanas: permiten una interesante forma de simular sociedades IIA/AGENTES - 2002 2

AGENTES INTELIGENTES Ingeniería de software IA Distribuida NOCION DE AGENCIA Sistemas distribuidos y redes POO IIA/AGENTES - 2002 3

AGENTES EN LA IA IIA/AGENTES - 2002 4

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Las nuevas tendencias. . . Ä Las capacidades de aprendizaje de las redes neuronales y otras técnicas Conocimiento de los expertos en forma de ejemplos, ensayo y error. ÄLos SE con técnicas de RA Conocimiento abstracto, lógico y aproximado de los expertos. ÄLos agentes (IA distribuida) Conocimiento sobre los métodos de cooperación en un conjunto de expertos (explotar las interacciones) IIA/AGENTES - 2002 5

INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA Porque IA Distribuida? Porque distribuir IA? §Los problemas están físicamente distribuidos §El mundo está compuesto por entidades autónomas §Estas entidades interactúan entre si y con el entorno §NOCION AGENTES IIA/AGENTES - 2002 6

INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA (DAI- MIT ´ 80) Disciplina dirigida al desarrollo de métodos y técnicas para la solución de problemas complejos por medio del comportamiento inteligente de un sistema integrado por unidades llamadas agentes. IIA/AGENTES - 2002 7

INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA (DAI) Uno de los principales objetivos es entender los principios subyacentes al comportamiento de múltiples entidades del mundo denominadas agentes, y sus interacciones. Ä Cómo los agentes interactúan y producen un comportamiento general del sistema multiagente (MAS). IIA/AGENTES - 2002 8

INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA (DAI – MIT en los 80´s) Ø RESOLUCION DISTRIBUIDA DE PROBLEMAS (DPS) ÄFases: descomposición- resolución de subproblemas-síntesis Ø SISTEMAS MULTI-AGENTES (MAS) ÄSignificado mas general ÄUsado para referir a todo sistema compuesto por múltiples componentes autónomos (semi-autónomos). IIA/AGENTES - 2002 9

Noción de agente Cuando se hace referencia a la idea de agente surgen dos ámbitos de trabajo: • El agente en sí mismo • Los conjuntos de agentes ØSimilitud con lo que sucede a nivel humano IIA/AGENTES - 2002 10

Noción de agente • Tendremos un comportamiento ¨personal¨ • Tendremos un comportamiento ¨social¨ producido por un conjunto de agentes Ø Lenguaje metafórico IIA/AGENTES - 2002 11

QUE ES UN AGENTE? Es una entidad física o virtual que posee ciertas características generales: • • • Es capaz de percibir el entorno Posee una representación parcial del entorno. Es capaz de actuar sobre el entorno Puede comunicarse Posee un conjunto de objetivos que gobiernan su comportamiento • Posee recursos propios 12

Sistemas Multiagentes (MAS) SISTEMAS COMPLEJOS Pueden ser descompuestos en componentes de software modulares y de funciones específicas: agentes Son concebidos como organizaciones de agentes MAS IIA/AGENTES - 2002 13

Sistemas Multiagentes Son sistemas con los siguientes Componentes esenciales: • Un entorno E • Un conjunto de objetos O en E • Un conjunto de agentes A / A O • Un conjunto de relaciones en O • Un conjunto Op de operaciones IIA/AGENTES - 2002 14

Sistemas Multiagentes (MAS) • Los agentes deben compartir conocimientos sobre el problema y las posibles soluciones. • Los agentes en un MAS pueden compartir una meta o tener metas independientes. • El ¨conocimiento global¨puede incluir control global, consistencia global, metas globales, etc • La coordinación puede ser muy compleja IIA/AGENTES - 2002 15

SISTEMAS MULTIAGENTES (MAS) CARACTERISTICAS Ø Cada agente tiene información y capacidades limitadas para resolver un problema Ø No hay un control global del sistema Ø Los datos están decentralizados Ø Computación es asincrónica Proveen mas robustez, eficiencia y permiten la interoperatividad de sistemas existentes IIA/AGENTES - 2002 16

QUE ES UN AGENTE? IIA/AGENTES - 2002 17

QUE ES UN AGENTE ? ? QUE DISTINGUE A UN AGENTE DE SOFTWARE (SOFTBOT) DE OTRO TIPO DE PROGRAMA ? ? Distintas Definiciones: A Taxonomy for Autonomous Agents, S. Franklin and Art Graesser University of Memphis IIA/AGENTES - 2002 18

QUE ES UN AGENTE ? ? "Es todo aquello que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa mediante efectores. " Russell and Norvig The AIMA Agent, 1995 ØQue entendemos por ambiente, sensores y actuación ? IIA/AGENTES - 2002 19

AGENTE Representación Norvig&Russell 20 IIA/AGENTES - 2002

QUÉ ES UN AGENTE INTELIGENTE • Un agente inteligente es aquél que pueda – percibir un mundo perceptual mediante SENSORES y – actuar sobre ese mundo mediante EFECTORES (o actuadores) ØMETA de la IA Diseñar un agente inteligente/racional que opere o actúe adecuadamente en sus ambientes. IIA/AGENTES - 2002 21

AGENTE INTELIGENTE /RACIONAL? ? ? §Debe hacer siempre lo correcto de acuerdo a sus percepciones. §Es aquel que emprende la mejor acción posible en una situación dada. Russel & Norvig IIA/AGENTES - 2002 22

RACIONALIDAD • Depende de – LA SECUENCIA DE PERCEPCIONES TODO LO QUE EL AGENTE HA PERCIBIDO HASTA AHORA – LA MEDIDA DE ÉXITO ELEGIDA – CUÁNTO CONOCE EL AGENTE DEL AMBIENTE EN QUE OPERA – LAS ACCIONES QUE EL AGENTE ESTÉ EN CONDICIONES DE REALIZAR IIA/AGENTES - 2002 23

AGENTE INTELIGENTE IDEAL • El agente inteligente ideal es el que, para cualquier secuencia arbitraria de percepciones, logre con su ACCION maximizar la medida de su buen éxito. ü Para ello usa – su secuencia de percepciones – su conocimiento internalizado ü Racional no es omnisciente IIA/AGENTES - 2002 24

PRR (Herbert Simon) • El Principio de la Racionalidad Restringida alega que la racionalidad óptima ideal NO es el buen éxito perfecto. • Ningun ser humano apela a una mayor racionalidad que la necesaria para sus fines prácticos. • Las limitaciones de un agente • SENSORES • EFECTORES y • POTENCIA COMPUTACIONAL – disponible y óptima económica – conducen a que la racionalidad ideal sea • imposible e impráctica. - 2002 25 – MAXIMA IIA/AGENTES PERFORMANCE !!!

QUE ES UN AGENTE ? ? “Es un sistema de computación situado en algún entorno, que es capaz de una acción autónoma y flexible para alcanzar sus objetivos de diseño. " Wooldridge & Jennings Débil §Nociones de Agentes Fuerte IIA/AGENTES - 2002 26

AGENTES: propiedades • Noción Débil: Es la forma más general en que es usado el término agente. Es un sistema de software (hardware) con las siguientes propiedades: Ä Autonomía. (actuar sin intervención, control) Ä Habilidad Social. (lenguaje de comunicación) Ä Reactividad. (percepción-acción) Ä Proactividad. (dirigido a la meta, toma iniciativa) IIA/AGENTES - 2002 27

AGENTES: propiedades • Autonomía: La característica principal de los agentes es su autonomía. : Ä Un sistema autónomo es capaz de actuar independientemente, exhibiendo control sobre su estado interno. IIA/AGENTES - 2002 28

AGENTES: propiedades • Reactividad: La mayoría de los entornos interesantes son dinámicos: Ä Un sistema reactivo es aquél que mantiene una interacción continua con el entorno y responde a los cambios que se producen en él, en tiempo de respuesta adecuado. IIA/AGENTES - 2002 29

AGENTES: propiedades • Proactividad: Generalmente se espera que un agente haga cosas para nosotros: Ä Un sistema proactivo es aquél que genera e intenta alcanzar metas, Äno es dirigido sólo por eventos Ätoma iniciativa Äreconoce oportunidades IIA/AGENTES - 2002 30

AGENTES: propiedades • Habilidad social: El mundo real es un entorno multiagente, no podemos alcanzar nuestras metas sin tener a otros en cuenta. : ÄLa habilidad social en los agentes es la capacidad de interacción con otros agentes (posiblemente humanos) a través de algún tipo de lenguaje de comunicación de agentes. IIA/AGENTES - 2002 31

AGENTES: ejemplos • Ejemplos Ä Agentes triviales ÄTermostato Ädemonio en UNIX (biff) Ä Agentes inteligentes Äagente planificador de vuelos Äagentes de interfaz Äagentes para e-commerce IIA/AGENTES - 2002 32

AGENTE: nociones mentales • Noción más fuerte: IA Además de las propiedades anteriores, se agregan nociones mentales como: Ä Conocimiento. Ä Creencias. Ä Intenciones. Ä Obligaciones Ä (Emociones). IIA/AGENTES - 2002 Actitudes de información Pro-actitudes 33

ACTITUDES DE INFORMACION Todo sistema cuando recibe información se construye un mundo que intenta representar el mundo exterior. Creencia es la información que un agente recibe de otros agentes (software, personas). Evidencia es la información que proviene de mediciones o inspecciones directas. IIA/AGENTES - 2002 34

REPRESENTACIÓN DE CREENCIAS EJEMPLO: El agente A cuando recibe esa información, lo que tiene es una creencia de que hace muy buen tiempo. IIA/AGENTES - 2002 35

AGENTE: otras propiedades • Otros atributos: Varios de estos atributos también se suelen discutir en el contexto de agencia: Ä Movilidad. Ä Veracidad. (no comunica información falsa) Ä Benevolencia. (trata de hacer lo que se le pide) Ä Racionalidad. (actuará para lograr sus metas) Ä Solitario, parásito, social, … IIA/AGENTES - 2002 36

TIPOS DE AGENTES § Estáticos o móviles. § Deliberativos o reactivos El agente posee una representación del mundo en base a la que razona o tiene un comportamiento reflejo que depende de sus percepciones ? ? ? § Otras clasificaciones IIA/AGENTES - 2002 37

TIPOS DE AGENTES COOPERATIVOS COLABORATIVOS/ APRENDEN AGENTES INTELIGENTES AGENTES DE INTERFAZ AUTONOMOS APRENDEN Source: H. Nwana, Software Agents: An Overview 38 IIA/AGENTES - 2002

Ejemplo – Taxi con piloto automático (taximetrero reemplazado por un agente inteligente ) • Percepciones ? ? • acciones ? ? • Metas ? ? • Ambiente ? ? IIA/AGENTES - 2002 39

Taxi con piloto automático • Percepciones – Video, acelerómetro, instrumental del tablero, sensores del motor • acciones – gestión del volante, acelerar y frenar, bocina • Metas – seguridad, llegar a destino, maximizar ganancias, obedecer las leyes, satisfacción del cliente • Ambiente – calles urbanas, avenidas, tráfico, peatones, - 2002 40 clima, tipo. IIA/AGENTES de cliente

Ejemplos de distintos tipos de agentes • Para identificar a un agente debemos analizar: IIA/AGENTES - 2002 41

AMBIENTES IIA/AGENTES - 2002 42

PROPIEDADES DE LOS AMBIENTES Norvig & Russell cap 2 • Accesible/Inaccesible – Si los sensores proporcionan todo lo que hay que saber sobre el estado completo del ambiente - necesario para elegir una acción - entonces el ambiente es accesible al agente. • Determinístico/No-determinístico (estocástico) – Si el estado siguiente del ambiente está determinado plenamente por el estado presente del mismo, y por la acción del agente - se trata de un ambiente determinístico. • Episódico/No-episódico – Un ambiente episódico implica que los episodios siguientes no dependen de las acciones que ocurrían en episodios previos. IIA/AGENTES - 2002 43

PROPIEDADES DE LOS AMBIENTES(2) • Estático/Dinámico – Será estático todo ambiente que no cambie mientras el agente está pensando (computa una buena estrategia) • Discreto/Continuo – Discreto - con escaso número de percepciones y acciones en el ambiente. – Continuo - el otro caso. • Sin adversario/con adversarios racionales – Los ambientes ingenieriles suelen ser sin adversario. – Los ambientes sociales y económicos aumentan en su complejidad por la presencia de interacciones entre uno o más adversarios (por ejemplo en la Bolsa). IIA/AGENTES - 2002 44

Tipos de ambientes y sus características • Solitario • Taxi • • • sí - no - sí no -no - no Accesible Determinístico Episódico Estático Discreto IIA/AGENTES - 2002 45

Tipos de ambientes y sus características IIA/AGENTES - 2002 46

ARQUITECTURAS DE AGENTES IIA/AGENTES - 2002 47

SISTEMAS MULTIAGENTES: Como especificarlo? DISTINTOS NIVELES : Ä TEORIAS FORMALES. Ä ARQUITECTURAS. Ä LENGUAJES DE PROGRAMACION. Ä APLICACIONES. üWooldridge & Jennings (1995) Intelligent Agents: Theory and Practice IIA/AGENTES - 2002 48

TEORIAS SOBRE AGENTES Ä Que es un agente? ÄQue propiedades debe tener? ÄCómo se representan dichas propiedades formalmente? Ä Cómo se razona acerca de ellas? IIA/AGENTES - 2002 49

MODELO ABSTRACTO Ä entorno: S={s 1, . . , sn} ÄAcciones A= {a 1, . . . an} (capacidad de actuar del agente) Ä Agente: acción: Sk A ÄInteracción Agente-entorno (historia) h: S 0 a 0 S 1. . . . S 0 Ä Observación del entorno: ver: S P IIA/AGENTES - 2002 50

MODELO ABSTRACTO Ä entorno: S={s 1, . . , sn} ÄObservación del entorno: ver: S P ÄUn agente en general tiene una percepción parcial, Äs 1, s 2 S son indistinguibles si: ver(s 1) = ver(s 2 ) relación de equivalencia Ä situaciones extremas: Ä = S agente con percepción perfecta: Omnisciente Ä = 1 agente para el cual todos los estados son IIA/AGENTES - 2002 51 indistinguibles

TEORIAS Y ARQUITECTURAS Algunas de las propiedades estudiadas son: ÄREACTIVIDAD/DELIBERACION ÄINTENCIONALIDAD En que grado se puede considerar a los agentes como un sistema intencional ÄACTITUDES: El comportamiento de un agente es previsto y explicado a través de la atribución de actitudes (creencias, deseos, preferencias, etc) ÄNociones. IIA/AGENTES intencionales - 2002 52

SISTEMA INTENCIONAL Un sistema es intencional si su comportamiento puede ser predicho atribuyéndose creencias, deseos y conducta racional. (D. Dennet, 1987) ÄPrimer orden: tiene creencias y deseos, pero no creencias y deseos acerca de creencias y deseos. ÄSegundo orden: tiene creencias y deseos acerca de creencias y deseos. 53

ACTITUDES Cuáles son las necesarias para modelizar adecuadamente a un agente ? ? ? ÄActitudes informacionales: creencias y conocimiento ÄPro-actitudes: deseos, intenciones, obligación, compromiso. IIA/AGENTES - 2002 54

TEORIAS FORMALES SOBRE AGENTES Son especificaciones formales, es decir, estudios formales acerca de las propiedades, su representación y cómo razonar sobre ellas. Ä Agentes como sistemas intencionales (creencias, conocimiento, deseos, intención, obligación, …). Ä Formalización lógica de una teoría sobre intenciones (creencias y objetivos) IIA/AGENTES - 2002 55

ARQUITECTURA DE AGENTES Representa un punto intermedio entre la especificación y la implementación ÄComo deben construirse los agentes para que tengan las propiedades que deseamos? ÄQue estructuras de software o hardware son necesarias para soportar esta arquitectura ? IIA/AGENTES - 2002 56

ARQUITECTURA DE AGENTES Uno de los aspectos que deben balancear es la percepción/acción y el razonamiento sobre como actuar. (Intelligence Agent: Theory and Practice) ÄDELIBERATIVAS: Contienen un modelo simbólico, explícitamente representado del entorno se basa en Hípótesis del sistema de símbolos físicos - SS (IRMA) ÄREACTIVAS: Generalmente no incluyen representación simbólica del mundo - la inteligencia real está ¨situada¨´- interacción (Subsumption architecture) ÄHIBRIDAS: Tratan de combinar las dos aproximaciones - (layers, BDI architectures) 57

ARQUITECTURA DE AGENTES Wooldridge 2002 - An Introduction to Multiagent Systems ÄDEDUCTIVE REASONING AGENTS Aproximaciones simbólicas/lógicas ÄPRACTICAL REASONING AGENTS : Deliberación + razonamiento Means-Ends. PRS (Procedural Reasoning System) - Arquitectura BDI ÄREACTIVE AND HIBRID AGENTS: rechazan la representación simbólica comportamiento emergente - interacción 58

Tipos de Agentes (Norvig&Russell) • De reflejo simple – se basan en reglas condición/acción. Carecen de memoria referente a estados pasados del mundo. • Bien informado de lo que pasa – con un estado interno usado para almacanar estados pasados del mundo. • Basados en meta (proactivos) – además de disponer de información sobre el estado, tienen una meta que describe situaciones deseables. • Basados en Utilidad – basan su decisión en la teoría de la utilidad para actuar racionalmente. IIA/AGENTES - 2002 59

Un agente reactivo (reflejo) • Las reglas condiciónacción permiten establecer la conexión entre percepción y acción. • Los rectángulos se usan para indicar el estado interno en un momento. • Interpret-input genera una descripción abstracta del estado mostrado por la percepción • Rule-match produce una regla del conjunto que satisface la percepción IIA/AGENTES - 2002 60

Agentes bien informados de lo que pasa • La actualización del estado interno requiere : – conocimiento acerca de la forma como el mundo cambia – conocimiento acerca de la forma en que el mundo cambia con la acción del agente • Pero el conocimiento del estado interno no siempre es suficiente – pues se requiere conocer la meta a lograr IIA/AGENTES - 2002 61

Agentes basados en una Meta • Razonando acerca de acciones – la búsqueda y la planificación ayudan a razonar acerca de cuál acción logra la meta – el agente es menos eficiente pero más adaptativo y flexible IIA/AGENTES - 2002 62

Agentes basados en Utilidad • Función Utilidad – es un mapeo de estados - números reales – lleva a decisiones racionales en situaciones de metas en conflicto IIA/AGENTES - 2002 63

ARQUITECTURA BDI Tiene sus raíces en ver a los agentes como sistemas intencionales, los primeros trabajos son de Rao&Georgeff 1995 ÄB: belief, representa las creencias del agente ÄD: desire, representan los deseos del agentes, cuales son los estados del mundo que prefiere. ÄI: intentions, representan las intenciones del agente, los objetivos que me llevaran a satisfacer los deseos - estos derivan en un plan 64

ARQUITECTURA BDI Tiene sus raíces en el proceso de decidir que ación realizar para alcanzar las metas. ÄInvolucra los procesos: ÄDeliberación: : decidir que metas alcanzar (DESEOS) ÄRazonamiento de medios y fines: como alcanzarlas INTENCIONES acciones Alternativas para alcanzar la meta 65

ARQUITECTURA BDI PROPIEDADES DE LAS INTENCIONES (Bratman, 1978, 1990) ÄLas intenciones tienen el rol de provocar acciones ÄLas intenciones tienen la propiedad de persistencia hasta que: ÄLas cumple Äno puede lograrlas Äya no sean válida 66 ÄReconsideración de las intenciones !! Costo? ?

ARQUITECTURA INTENCIONES DESEOS CREENCIAS SENSORES ? ? ? EFECTORES IIA/AGENTES - 2002 67

ARQUITECTURA BDI – modelo básico Es necesario mantener tres estructuras de datos: Ä Bel: el conj. de todas las creencias posibles. Ä Des: el conj. de todas las deseos posibles. Ä Int: el conj. de todas las intenciones posibles. ØLa representación mediante fórmulas lógicas de 1 er orden suele ser la más adecuada ØDebe haber una noción de consistencia definidos sobre ellos 68

ARQUITECTURA BDI – modelo básico Ä La función que agrupará todas las funciones definidas será : P A Función acción p: P , A Begin B = FB (p: P) D = opciones ( B) I = filtro(B, D, I) return (ejecutar(I)) End 69

Ejemplo: TERMOSTATO Ä D = mantener temperatura en T Ä B = { t (A), OK(T) } Ä I = { Calentar, Enfriar, nada} Ä P t (actual) B ÄFiltro: - Si A > T entonces I = Enfriar - Si A < T entonces I = Calentar - Si A = T entonces I = Nada ÄAcción: Case I de Enfriar Acción = bajar temp Calentar Acción = subir temp Nada Acción = nada 70

LENGUAJES DE AGENTES ÄComo deben programarse estos agentes ? ÄCuáles deben ser las primitivas para esta tarea? ÄCómo es posible hacer que estos lenguajes provean un marco efectivo ? IIA/AGENTES - 2002 71

LENGUAJES DE AGENTES Es un lenguaje que permite programar sistemas computacionales, en términos de conceptos desarrollados en modelos formales de agentes ÄActor Model (Hewitt): Lenguaje concurrente orientado a objetos (antecesores a lenguajes de agentes) ÄAgent 0 (Shoham, 1990): Nuevo paradigma para programación de agentes. ÄConcurrent METATEM (Fisher, 1994) Ä JASON, JACK, JADE IIA/AGENTES - 2002 72

AGENTES PARA CONSTRUIR SISTEMAS MULTIAGENTES IIA/AGENTES - 2002 73

Sistemas Multiagentes COORDINACION Ä Para que un conjunto de agentes pueda desarrollar una actividad conjunta en un entorno compartido debe existir algún tipo de coordinación AGENTES COOPERATIVOS AGENTES COMPETITIVOS PLANIFICACION NEGOCIACION IIA/AGENTES - 2002 74

INTERACCION ENTRE AGENTES Para que dos o mas agentes puedan interactuar deben disponer de: ÄUn protocolo de interacción: (como mantener una conversación) ÄUn lenguaje de interacción (como construir mensajes) ÄKQML ÄFIPA ACL ÄUn lenguaje para representar el conocimiento de cada agente IIA/AGENTES - 2002 75

AGENTES DE OBJETOS A AGENTES OBJETOS: Están programados para hacer lo que está definido cuando se invoca un método AGENTES: Al recibir un mensaje toman la decisión sobre que hacer (autónomos!!! Mayor flexibilidad en su comportamiento) IIA/AGENTES - 2002 76

OBJETOS Y AGENTES ÄLos agentes incorporan una noción más fuerte de autonomía que los objetos, en particular deciden si realizar o no una acción. ÄLos agentes son capaces de un comportamiento flexible (reactivos, proactivos, social) y los modelos de objetos no incluyen comportamientos. IIA/AGENTES - 2002 77

AGENTES DE OBJETOS A AGENTES OBJETOS - 2002 Objects do it for free; IIA/AGENTES agents do it because they want 78 to

OOP AOP Unidad Básica Objetos agente Estado Sin restricciones. Creencias, pedidos, capacidades, … Paso de mensajes, métodos Cómputo Paso de mensajes, métodos Tipo de mensajes Sin restricciones Restricciones Ninguna sobre métodos IIA/AGENTES - 2002 Informar, requerir, ofrecer, … reputación, consistencia, … 79

AGENTES Y SISTEMAS EXPERTOS ÄLos sistemas expertos ¨clásicos¨ no están acoplados al entorno en el cual actúan, suelen usar un intermediario. ÄSE Generalmente no son capaces de un comportamiento reactivo, proactivo ÄSE suelen no estar equipados de habilidad social (cooperación, coordinación y negociación) Ä Algunos SE (tareas de control en tiempo real) se comportan como agentes IIA/AGENTES - 2002 80

APLICACIONES DE AGENTES Hay múltiples aplicaciones de sistemas multiagentes, las principales áreas de aplicación son: ÄResolución cooperativa de problemas: Gestión de plantas eléctricas y redes de telecomunicaciones (ARCHON), control de tráfico aéreo, diagnóstico médico. ÄAgentes Interfaz: sistemas que emplean técnicas de IA para apoyar a los usuarios en una tarea determinada, (NEWT, News. Agent, Personal. Searcher ). ÄMAS especializados en Infomación: sistemas que acceden a fuentes de información y la procesan para dar respuesta a los usuarios (Query. Guesser). 81

BIBLIOGRAFIA ÄInteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell , cap 2 ÄAn Introduction to Multiagent Systems. M. Wooldridge - J. Whiley & Son, 2002 ÄAgents: How to get started http: //www. cs. wpi. edu/Research/airg/Agents-intro. html ÄThe many faces of Agents- K. Sycara, AAAI , summer 1998. Ä Software Agents: An Overview http: //more. btexact. com/projects/agents/publish/papers/review 1. htm ÄSoftware Agents- N. Jennings & M. Wooldridge- IEE Review, Jan 1996, 0017 -20 ÄLinks: http: //www. csc. liv. ac. uk/~mjw/links/ 82

APENDICE IIA/AGENTES - 2002 83

QUE ES UN AGENTE ? ? ¨Agentes autónomos son sistemas de computación que están en algún entorno complejo y dinámico, sensan y actúan autónomamente en este entorno y haciendo esto realizan un conjunto de metas o tareas para las cuales fueron diseñados¨ P. Maes 1995 [MIT's Media Lab] ØLos agentes deben actuar autónomamente para IIA/AGENTES - 2002 84 "realizar un conjunto de metas"

QUE ES UN AGENTE ? ? Los agentes inteligentes continuamente realizan tres funciones: perciben las condiciones dinámicas del entorno; actúan para afectar las condiciones en el entorno y razonan para interpretar las percepciones, resolver problemas, realizar inferencias, y determinar aciones. Hayes-Roth 1995 [Standford, Knowledge Systems Laboratory ] IIA/AGENTES - 2002 85

QUE ES UN AGENTE ? ? “Los agentes inteligentes son entidades de software que realizan un conjunto de operaciones en la voluntad de un usuario u otro programa, con cierto grado de independencia o autonomía, y al hacerlo emplean conocimiento o representación de los objetivos o deseos del usuario. " IBM Agent IIA/AGENTES - 2002 86

INTERPRETE GENERAL El lenguaje puede ser ejecutado con el siguiente intérprete de agentes IIA/AGENTES - 2002 87

Algo más (Randall Beer) • Los navegantes europeos aplican la planificación a su derrotero - lo trazan en el mapa y se sujetan a él, corrigiendo los desvíos. • Los navegantes truqueses aplican toda su atención a todos los detalles de las olas, los vientos, las aves y las corrientes de cada momento y llegan a su destino de una manera práctica. • A la hora de explicar por qué hicimos lo que hicimos, ¿no seremos truqueses disfrazados de europeos? IIA/AGENTES - 2002 88