El documento trata sobre los agentes inteligentes y los sistemas multiagentes. Explica que los agentes inteligentes son entidades autónomas capaces de percibir y actuar sobre su entorno. También describe que los sistemas multiagentes están compuestos por múltiples agentes que interactúan entre sí y con el entorno para lograr objetivos individuales o compartidos. Finalmente, introduce algunas arquitecturas y teorías formales sobre cómo representar y razonar acerca de las propiedades de los agentes inteligentes.
2. 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
3. AGENTES INTELIGENTES NOCION DE AGENCIA IA Distribuida Ingeniería de software Sistemas distribuidos y redes POO
7. 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 .
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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
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
33. ACTITUDES DE INFORMACION Creencia es la información que un agente recibe de otros agentes (software, personas). Todo sistema cuando recibe información se construye un mundo que intenta representar el mundo exterior. Evidencia es la información que proviene de mediciones o inspecciones directas .
34. REPRESENTACIÓN DE CREENCIAS El agente A cuando recibe esa información, lo que tiene es una creencia de que hace muy buen tiempo. EJEMPLO:
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37. TIPOS DE AGENTES COOPERATIVOS AUTONOMOS APRENDEN AGENTES INTELIGENTES Source: H. Nwana, Software Agents: An Overview COLABORATIVOS AGENTES DE INTERFAZ COLABORATIVOS/ APRENDEN
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)
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77. AGENTES DE OBJETOS A AGENTES OBJETOS AGENTES Objects do it for free; agents do it because they want to
78. reputación, consistencia,… Ninguna Restricciones sobre métodos Informar, requerir, ofrecer,… Sin restricciones Tipo de mensajes Paso de mensajes, métodos Paso de mensajes, métodos Cómputo Creencias, pedidos, capacidades,… Sin restricciones. Estado agente Objetos Unidad Básica AOP OOP
84. QUE ES UN AGENTE ???? Los agent e s inteligentes continu amente realizan tres funciones : per ciben las condiciones dinámicas del entorno ; act úan para afectar las condi c ion e s e n el en torno y razonan para interpretar las percepciones , resolver problemas , realizar inferenc ias , y determin ar acion e s. Hayes-Roth 1995 [Standford, Knowledge Systems Laboratory ]
85. QUE ES UN AGENTE ???? “ Los agentes i nteligent es 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
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Notas do Editor
There are three phases inside the loop here: figure out how the environment has changed, figure out what is the best action, figure out how this action changes the environment. The key advantage of this architecture is that the "interpret" function identifies "equivalence classes" of percepts: many different percepts correspond to the SAME environmental situation, from the point of view of what the agent should DO. Therefore the table of rules can be much smaller than the lookup table above. It is not rational for an agent to pay attention to EVERY aspect of the environment.
LEARNING IN INTELLIGENT AGENTS With the reflex architecture, if the table of rules prescribes the wrong action, and the agent discovers this and changes the table, it has automatically generalized from its specific experience. Generalization is a key phenomenon in learning. Generalization always requires previous "background" knowledge to direct it. All complex intelligent agents will have a lot of background knowledge preprogrammed, because they do not have the time to receive enough experience and feedback from the environment to allow them to learn to behave correctly starting from scratch. In linguistics this is called the "poverty of stimulus" argument. If you calculate how many sentences a young child hears before it starts to speak correct English, the number is too few to allow it to "guess" the grammar of English. Therefore the baby must have a so-called universal natural language grammar preprogrammed into it by its genes. This argument is controversial, but there is scientific agreement that background knowledge of some sort (often very hidden and implicit) is necessary for learning in humans and AI systems.