Los agentes y sistemas inteligentes son tecnologías prometedoras que están transformando nuestra sociedad. Su capacidad para resolver problemas complejos y mejorar la eficiencia en diversas industrias los convierte en herramientas valiosas en la era de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Introducción
En la actualidad, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología y abordamos los desafíos de la sociedad. En este contexto, los agentes inteligentes y los sistemas inteligentes desempeñan un papel fundamental al ofrecer soluciones innovadoras a una amplia gama de problemas y necesidades.
Los agentes inteligentes son representaciones conceptuales de entidades artificiales capaces de percibir su entorno, razonar y tomar decisiones para alcanzar objetivos específicos. Estos agentes utilizan técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar su desempeño y adaptarse a diferentes situaciones.
Por otro lado, los sistemas inteligentes son sistemas informáticos o máquinas que poseen la capacidad de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Estos sistemas utilizan algoritmos y técnicas de inteligencia artificial para comprender, razonar y tomar decisiones basadas en datos o en su entorno.
En esta investigación, exploraremos en profundidad los conceptos de agentes inteligentes y sistemas inteligentes. Analizaremos la definición de modelo de agentes inteligentes y sistemas inteligentes, así como también la necesidad o problema que resuelven. Además, examinaremos los diferentes tipos de agentes y proporcionaremos ejemplos concretos de agentes inteligentes en acción.
También abordaremos el proceso de implementación de agentes inteligentes, comprendiendo los pasos clave involucrados y cómo se pueden aplicar en diferentes contextos y escenarios.
A lo largo de esta investigación, descubriremos cómo los agentes inteligentes y los sistemas inteligentes están transformando nuestra sociedad y ofreciendo soluciones innovadoras a problemas complejos. Estas tecnologías prometen continuar evolucionando y mejorando en el futuro, lo que abre un amplio abanico de posibilidades para mejorar la eficiencia, la productividad y la calidad de vida en diversos ámbitos.
Modelo de Agentes
Un agente inteligente es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Es capaz de percibir su medio ambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores (elementos que reaccionan a un estímulo realizando una acción).
Un agente inteligente puede ser una entidad física o virtual. Si bien el término agente racional se refiere a agentes artificiales en el campo de la Inteligencia Artificial, también puede considerarse agentes racionales a los animales incluido el hombre.
En Ciencias de la Computación el término agente inteligente puede ser usado para referirse a un agente de software que tiene algo de inteligencia, independientemente de si no es un agente racional por definición de Russell y Norvig. Por ejemplo, programas autónomos utilizados para asistencia de un operador o de minería de datos (a veces denominado robots) son también llamados "agentes inteligentes".
Sistema Inteligentes
Un agente inteligente necesita de un sistema inteligente para operar ya que el sistema inteligente es aquel sistema capaz de resolver problemas complejos y multidisciplinares de una forma automática dando soporte a las decisiones de un experto. Las aplicaciones pueden ser numerosas y de una gran variedad, desde un sistema inteligente como soporte de decisión en telemedicina hasta un sistema inteligente para el tratamiento de datos o imágenes.
¿Qué necesidad o problema resuelven los sistemas inteligentes?
El desarrollo tecnológico alcanzado en nuestros días, unido al consecuente abaratamiento de los recursos, ha propiciado que cualquier entidad sea capaz de generar una cantidad ingente de datos. Esta facilidad para generar y almacenar información ha provocado la necesidad de desarrollar y perfeccionar sistemas inteligentes que automaticen el análisis de la información y que ofrezcan instrumentos que faciliten la toma de decisiones.
Tipos De Agentes
Un agente está formado por una arquitectura y un programa. El programa tiene que ser apropiado para la arquitectura. Hay cuatro tipos básicos de programas para agentes.
Agentes reactivos simples
Es el tipo de agente más sencillo. Seleccionan las acciones sobre la base de las percepciones actuales, ignorando el resto de las percepciones históricas. Sigue la regla de condición-acción. Algunas desventajas son las siguientes: Inteligencia muy limitada, mejor funcionamiento en entornos totalmente observables, bucles infinitos.
Agentes reactivos basados en modelos
El agente debe mantener un estado interno que dependa de la historia percibida y que refleje alguno de los aspectos no observables del estado actual. La actualización de dicho estado requiere codificar dos tipos de conocimiento:
· Información acerca de cómo evoluciona el mundo independientemente del agente.
· Información sobre cómo afectan al mundo las acciones del agente.
· Este conocimiento se conoce como modelo del mundo.
Agentes basados en objetivos.
El conocimiento sobre el estado actual del mundo no siempre es suficiente. Además de la descripción del estado actual, el agente requiere información sobre su meta. El programa del agente puede combinar con información sobre los resultados de las acciones posibles para elegir aquellas que ayuden a alcanzar el objetivo. En ocasiones, la selección de acciones basadas en objetivos es directa. Cuando se alcanza el objetivo como resultado de una acción individual. Puede ser complicado en otras ocasiones. Cuando se tienen que considerar secuencias complejas para alcanzar el objetivo.
Un agente basado en objetivos y basado en modelos, que almacena información del estado del mundo, así como del conjunto de objetivos que intenta alcanzar, y que es capaz de seleccionar la acción que eventualmente lo guiará hacia la consecución de sus objetivos.
La toma de decisiones en estos agentes es distinta de las reglas de condición acción. Se tienen en cuenta consideraciones sobre el futuro. Parece menos eficiente, pero es más flexible. El conocimiento que tiene para su decisión está representado explícitamente y puede modificarse.
Agentes basados en la utilidad.
Las metas no bastan para generar comportamientos de calidad en la mayoría de los entornos. El agente selecciona un estado del mundo basado en la utilidad. La función de utilidad expresa numéricamente el nivel de utilidad de cada estado. Esta permite tomar decisiones racionales en dos tipos de casos con metas inadecuadas.
- Cuando haya objetivos conflictivos y solo algunos de ellos sean alcanzables.
- Cuando haya varios objetivos por los que se pueda guiar el agente y ninguno de ellos se pueda alcanzar con certeza.
Un agente basado en utilidad y basado en modelos. Utiliza un modelo del mundo, junto con una función de utilidad que calcula sus preferencias entre los estados del mundo. Después selecciona la acción que le lleve a alcanzar la mayor utilidad esperada, que se calcula haciendo la media de todos los estados resultantes posibles, ponderado con la probabilidad del resultado.
Agentes que aprenden
El elemento adicional del aprendizaje implica que estos agentes pueden mejorar gradualmente y adquirir más conocimientos de un entorno con el tiempo. Se trata de un sistema altamente complejo que está programado para interactuar con el mundo real y cumplir determinados objetivos, relacionándose con ambientes que no conoce.
Ejemplos de los Agentes Inteligentes
Como ejemplos de entidades físicas pueden nombrarse:
- un robot de comportamiento variable autorregulado (ya sea que su comportamiento sea determinado por software o incorporado directamente en la electrónica),
- una computadora que ejecuta un software de diagnóstico médico y muestra resultados en una pantalla para ayudar a decidir a un médico,
- una computadora especializada que controla un helicóptero en maniobras peligrosas para un hombre.
Ejemplos de entidad puramente virtual serían:
- un software de descubrimiento de patrones en Internet que sólo interactúa con otros softwares.
- un software sóftbol que simula a una persona en un juego de computadora, tal como un jugador de ajedrez, un jugador de fútbol contrincante o un conductor de carreras de automóviles, etc.
Como Implementar agentes inteligentes
1. Definición del problema del Agente: Que se pretende resolver con el uso de agentes inteligentes.
- Identificación del Problema
- Análisis del Problema
- Construcción del modelo Conceptual de la situación
2. Adquisición y representación del conocimiento: Este proceso persigue generar una representación de este modelo conceptual en términos de conocimiento, la cual sea transportable al medio computacional.
- Adquisición del conocimiento
o Definición de las Percepciones
o Definición de la Acciones
o Definición de Objetivos y Metas
o Definición del ambiente
- Representación del Conocimiento
o Análisis del conocimiento Adquirido
o Selección del esquema de representación
o Representación del Conocimiento
3. Diseño del Agente: Este proceso corresponde con el diseño de la solución en el método clásico de diseño y construcción de sistemas de información, y en él se pretende generar un modelo del agente, que sea computacionalmente aplicable.
o Diseño de la Base de Conocimiento
o Diseño del motor de Inferencia o Motor de ejecución
o Diseño de la Interfaz Actividad
o Diseño del Lenguaje de Comunicación
4. Implantación del Agente Este proceso está enfocado en la construcción computacional del agente inteligente diseñado, que no es más que la implantación del diseño obtenido en el proceso previo.
· Análisis y Selección de Herramientas de Implantación
· Implantación del Agente
o Implantación de la Base de Conocimiento
o Implantación del Motor de Inferencia o de ejecución
o Implantación de la Interfaz
o Implantación de la Comunicación
5. Prueba del Agente
Este proceso representa una validación del agente construido, en el cual se verifica y ajusta el funcionamiento de dicho agente, en función de los requerimientos y la situación analizada en el primer proceso planteado.
· Diseño de Pruebas Actividad
· Aplicación de pruebas Actividad
· Depuración del Agente
Conclusión
En conclusión, los agentes inteligentes y los sistemas inteligentes desempeñan un papel crucial en nuestra sociedad actual, ofreciendo soluciones a diversos problemas y necesidades. Estos sistemas, impulsados por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, tienen la capacidad de percibir, razonar y tomar decisiones basadas en datos o en su entorno.
Los sistemas inteligentes resuelven desafíos en campos tan variados como la medicina, la logística, la seguridad y las finanzas, entre otros. Su implementación exitosa requiere un diseño cuidadoso del agente, la selección de técnicas adecuadas y una implementación y prueba rigurosas.
Los diferentes tipos de agentes inteligentes, como los reactivos, los basados en objetivos o los basados en aprendizaje, ofrecen enfoques distintos para abordar los problemas. Algunos ejemplos de agentes inteligentes incluyen chatbots conversacionales, sistemas de recomendación y robots autónomos.
A medida que avanzamos en el desarrollo de agentes inteligentes, se espera que su impacto en nuestra sociedad continúe creciendo. La creación de sistemas cada vez más inteligentes y capaces de aprender y adaptarse en tiempo real ofrece nuevas oportunidades para mejorar nuestra calidad de vida, optimizar procesos y abordar desafíos complejos en diversos campos.
En resumen, los agentes inteligentes y los sistemas inteligentes son tecnologías prometedoras que están transformando la manera en que interactuamos con la tecnología y resolvemos problemas. Su aplicación en diferentes industrias y sectores está generando un impacto significativo y promete seguir evolucionando en el futuro.
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