LICENCIATURA EN DOCUMENTACIÓN
Sistemas
de Representación
y Procesamiento Automático del Conocimiento
AGENTES INTELIGENTES
Y
SISTEMAS
DE INFORMACIÓN
2003
SUMARIO
I. AGENTES
INTELIGENTES Y SISTEMAS MULTIAGENTE
a.- Concepto
b.- Propiedades
c.- Clasificación o taxonomía
d.- Aportaciones
e.- Sistemas Multiagente
II. CASOS
CASO 1. Robótica y bibliotecas
: El sistema de robots de la Biblioteca Valenciana
1.1 Problemática sobre la que
actúa
1.2
Descripción
1.3
Valoración como agente inteligente
CASO 2.
Formación de usuarios en bibliotecas:
El proyecto FIBU
2.1 Problemática sobre la que
actúa
2.2
Descripción
2.3 Valoración
como agente inteligente
CASO
3. Inteligencia artificial e
Internet. RETSINA y las arquitecturas
multiagente. Webmate
3.1 Problemática sobre la que
actúa
3.2
Descripción
3.3
Valoración como agente inteligente
La tecnología informática con algoritmos secuenciales es ampliamente utilizada en documentación para la gestión, almacenamiento y recuperación documental. Por ejemplo, sobre la base del modelo booleano se gestionan enormes bases documentales.
Sin embargo, existen otras muchas tareas que, siendo triviales para los humanos, resultan especialmente complejas para los ordenadores, como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de formas, el proceso de la visión, etcétera. Con este motivo se han desarrollado las técnicas de Inteligencia Artificial, que se están aplicando en la actualidad a distintos campos de la Ciencia para superar los límites de los métodos clásicos ; el caso de la Documentación no es una excepción.
El
objetivo del presente trabajo es la descripción de los “Agentes Inteligentes” y su posible
aplicación en las unidades de información.
Para su
realización se pasaron las siguientes tres fases:
q
Lectura del artículo propuesto
en el listado de trabajos.[1]
Dicho artículo proporcionó una buena aproximación al tema, pero al usar los
términos Sistemas/Agentes Expertos y Agentes Inteligentes indistintamente
provocó una confusión inicial ya que ambos conceptos no estaban claramente
diferenciados, pareciendo lo mismo.
q
Búsqueda y consulta de
información adicional sobre “Agentes Inteligentes” en general, para clarificar tanto el concepto como las
características que deben presentar los programas informáticos para poder ser
considerados como tales.
q
Búsqueda de aplicaciones
reales de los “Agentes Inteligentes” en el entorno de la Información, partiendo de dos premisas
·
Solamente
interesaban aquellas aplicaciones que se estuvieran desarrollando en
Bibliotecas y Centros de Documentación.
·
Poder
realizar sobre las mismas un análisis que nos permitiera saber si se trataba de
“Agentes Inteligentes”.
Al ser éste un campo en una fase incipiente de desarrollo,
hemos encontrado muchos proyectos pero pocas aplicaciones reales y, además, de
difícil acceso: bien porque son sólo proyectos de investigación, bien porque
requieren una suscripción de pago o se desarrollan dentro de una Intranet a la
que no hemos podido tener acceso.
I. AGENTES INTELIGENTES
a.- Concepto
Existen múltiples definiciones del concepto
agente inteligente, nosotros hemos escogido dos de ellas.
Para Maes un agente inteligente es un “programa
autónomo, adaptativo, capaz de aprender de las experiencias y de adaptarse a
nuevas situaciones”.[2]
Hípola y Vargas-Quesada lo definen como “una entidad software que, basándose en su propio conocimiento, realiza un conjunto de operaciones destinadas a satisfacer las necesidades de un usuario o de otro programa, bien por iniciativa propia o porque alguno de éstos se lo requiere.”[3]
b.- Propiedades
La mayoría de los profesionales están de
acuerdo en que las características
mínimas que una aplicación debe poseer para ser agente inteligente y no un
simple programa que emule el comportamiento de agentes inteligentes son:[4]
- Autonomía: actuar sin ningún tipo de intervención humana directa, y tener control sobre sus propios actos.
- Sociabilidad: comunicarse por medio de un lenguaje común con otros agentes, e incluso con los humanos.
- Capacidad de reacción: percibir su entorno, y reaccionar para adaptarse a él.
- Iniciativa: emprender las acciones por sí mismo para resolver un problema.
c.- Clasificación o taxonomía
Dentro de loa
agentes inteligentes, han cobrado especial relevancia los agentes de
información. Sobre éstos, Carrascosa,
Julián et al. realizan la siguiente
clasificación:[5]
· En cuanto a su ámbito de actuación:
- Agentes de escritorio (agentes de sistema operativo, agentes de aplicaciones, etc.).
- Agentes Internet (agentes de búsqueda, filtrado, recuperación de información, agentes de notificación, agentes móviles, etc.) .
- Agentes Intranet (agentes de customización colaborativa, agentes de bases de datos, agentes de automatización de procesos, etc.) .
· En cuanto al entorno donde actúan y la tarea realizada :
- Agentes de Búsqueda en la Web: proporcionan servicios de búsqueda al usuario.
- Agentes de Servicio en la Web: residen en específicos lugares de la red proporcionando servicios de agente.
- Agentes de Filtrado de lnformación: filtran información electrónica basándose en las preferencias y gustos específicos de cada usuario.
- Agentes de Recuperación de Información: proporcionan un conjunto de información personalizada al usuario de acuerdo con las preferencias de éste.
- Agentes de Notificación: avisan al usuario cuando ocurre un evento de interés para éste.
- Agentes de Servicio: proporcionan servicios especializados a los usuarios.
- Agentes Móviles: viajan de un lugar de la red a otro para llevar a cabo tareas específicas de usuario.
· Según su función podemos dividir a los agentes de información en tres tipos:
- Agentes de Búsqueda (Retrieval agents): agentes que buscan, recuperan y proporcionan la información como si fueran autenticos gestores de información y documentación ("information brokers"). Muchos productos se autoproclaman como retrieval agents, tanto aplicaciones cliente.
- Agentes de Filtrado (Filtering agents): agentes que se usan para reducir la sobreabundancia de información mediante el borrado de los datos no deseados (por ejemplo, los datos que no satisfacen completamente el perfil de usuario). Muchos clientes de e-mail, así como otro tipo de productos más específicos proporcionan prestaciones básicas de filtering agents.
- Agentes de Monitorización (Monitoring agents): proporcionan al usuario la información cuando sucede un determinado acontecimiento; por ejemplo, cuando la información ha sido actualizada, trasladada de lugar o borrada.
d.- ¿Qué nos aporta un agente inteligente?
Siguiendo a Hinarejos González, los beneficios que aporta un agente
inteligente son:[6]
- Un aumento de la productividad derivado de la automatización de la realización de tareas repetitivas.
- Personalización del servicio: representación de información que indica los gustos del usuario o sus preferencias.
- Servicios de Notificación: cuando un agente proporciona servicios de notificación al usuario puede reducirse la carga de trabajo.
- Aprendizaje: si un agente posee capacidad de aprendizaje puede aprender tareas automatizadas o preferencias que pueden ser usadas para realizar un servicio personalizado.
e.-
Sistemas Multiagente
e1.- ¿Qué es un Sistema Multi-Agente?
Un aspecto de los agentes ampliamente mencionado en la literatura es la noción de agente como una entidad interactiva. Esto significa que los agentes no son entidades aisladas, sino que son capaces de comunicarse y colaborar con otras entidades, incluidos otros agentes.
Para la DAI (Distributed
Artificial Intelligence) 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.”[7]
Actualmente, el término Sistema Multi-Agente (SMA o MAS) 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
Una de las razones impulsoras de la promoción de la investigación en MAS, es Internet, que proporciona la base para un entorno o ambiente abierto donde los agentes interactúan para conseguir sus objetivos individuales o colectivos.
Para interactuar en este entorno, los agentes tienen que superar dos problemas:
- ser capaces de encontrarse (los agentes pueden aparecer, desaparecer o moverse en cualquier momento) unos a otros.
- ser capaces de interactuar unos con otros.
e2.-
Encontrando Agentes
Es necesario un mecanismo (agentes intermedios) para avisar, encontrar, fusionar, usar, presentar, gestionar y actualizar los servicios y la información de los agentes individuales.
Los agentes intermedios son entidades a las que otros agentes comunican sus capacidades y que no proveen ni solicitan servicios desde el punto de vista de la transacción que se está considerando en ese momento.
La ventaja de los agentes intermedios es que permiten a los MAS operar de una forma robusta a pesar de tener que afrontar la aparición, desaparición y movilidad de los agentes.
e3.-
Interacciones entre Agentes
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
CASO 1. Robótica
y bibliotecas : El sistema de robots de la Biblioteca Valenciana
1.1
Problemática sobre la que actúa
a. - Pervivencia de documentos físicos y
bibliotecas nacionales
Hoy es innegable que bibliotecas virtuales y documentos digitales se han convertido en temas estrella de la Documentación. La extensión de Internet y las posibilidades que ofrece el documento electrónico para la gestión, tratamiento, recuperación o difusión de la información así lo justifican.
Sin embargo, la mayoría de documentos que guardan nuestros centros siguen teniendo corporeidad física, están en un soporte material, normalmente en soporte papel. La digitalización de los fondos antiguos, cara y compleja sólo alcanza a un pequeñísimo porcentaje, normalmente obras consideradas de especial relevancia histórico-cultural y/o de gran demanda. Asimismo, la producción documental de hoy en día sigue dominada por la edición de documentos en papel o en soporte óptico. El documento de acceso remoto, que no ocupa espacio en nuestras estanterías, es aún muy minoritario.
La persistencia de colecciones en papel es especialmente relevante en las bibliotecas nacionales. Dichas bibliotecas están encargadas de recoger, guardar y conservar el patrimonio bibliográfico de una nación, región o comunidad geográfica para tenerlo a disposición tanto de cualquier investigador individual como de otros sistemas de información. Por su propia naturaleza, dichas bibliotecas no eliminan documentos y no es extraño que acaben almacenando millones de ellos.
Para su gestión se requieren grandes depósitos independientes de las salas de lectura (que sólo guardan obras de referencia y de uso muy frecuente) y una mano de obra de baja cualificación tanto más abundante cuanto mayor sea la colección y el uso que se haga de ésta.
b.- Ventajas ideales de la robotización
Una gestión de ese tipo exige enormes recursos. Primero y , ante todo, de personal que es siempre el componente más caro de cualquier sistema de información, incluso aunque sea de baja cualificación como en este caso.
Como forma de reducir tanto el costo de personal, así como el de mejorar los tiempos de servicio, se ha echado mano de la robótica.
Según Pilar Moreno, un sistema de robots y de mecanización de los depósitos ideal permitiría: [8]
1.- Un acceso a los depósitos
para servir y devolver los documentos solicitados por los usuarios.
2.- La localización (inmediata)
de aquellos documentos mal colocados o extraviados.
3.- El inventario o recuento de
los fondos.
A falta de un sistema automatizado, dichas tareas deberían ser desarrolladas por ordenanzas y auxiliares de biblioteca a los que ocupa gran parte de su tiempo de trabajo.
1.2
El sistema de robots de la Biblioteca Valenciana
La Biblioteca Valenciana fue fundada en 1985
siendo su misión “reunir, conservar y difundir el patrimonio bibliográfico
valenciano y toda la producción impresa, sonora y visual, de y sobre la
Comunidad Valenciana, constituyéndose con carácter obligatorio en receptora de
uno de los ejemplares procedentes de las oficinas de Depósito Legal”.[9]
Es, por tanto, una biblioteca nacional y como
tal ha reunido una colección que actualmente ya alcanza el medio millón de
documentos. Dicho crecimiento prosigue
hoy en día y este mismo año se han añadido otros 40.000 documentos provenientes
de la donación de Martínez Guerricabeitia o la compra de la biblioteca de Berta
Singerman.[10]
Pese a existir jurídicamente desde 1985, la
Biblioteca Valenciana no conseguiría sede propia hasta el año 2000 en que fue
instalada en el Monasterio de San Miguel de los Reyes. El aprovechamiento de un edificio histórico
obligó a adaptar los usos a las características del edificio respetando, en la
medida de los posible, los valores históricos y artísticos de éste. Así, se instalaron los depósitos (diez
inmensos depósitos en seis plantas con capacidad para 2 millones de documentos)
en el claustro norte, el menos noble y que permitía una actuación “dura”
construyendo estructuras capaces de soportar las cargas de los depósitos. La
iglesia que ocupa gran parte de la zona central no se tocó. En el
claustro norte se instalaron las salas de consulta.[11]
Depósitos Salas
de Consulta Salas
de Trabajo
(Imagen
tomada de la sede oficial de la Biblioteca Valenciana http://bv.gva.es)
En ese contexto, la Generalidad Valenciana
decidió la implantación de un sistema de robots cuyo objetivo fundamental era
emular las habilidades o capacidades de un ordenanza que llevara un carro
cargado de documentos entre los depósitos y las salas de trabajo o las salas de
consulta.
El sistema está formado por doce robots.
Dichos robots son carros autónomos de tracción mecánica con mando por
radiofrecuencia, prácticamente ocultos en un mueble especialmente diseñado para
contener los documentos objeto de transporte.
Un sistema antihurto impide su extravío en el trayecto. Un sistema lumínico y sonoro avisa de su
llegada al punto de recepción.[12]
Los robots circulan por rutas establecidas
que funcionan como pistas magnéticas y en las cuales hay definidos cerca de una
cuarentena de posibles puntos de parada.
Dado que circulan por espacios
utilizados por personas (por ejemplo, visitantes del monumento o asistentes a
actos culturales), se les ha dotado de dispositivos de seguridad. Los robots detectan obstáculos y responden
en consecuencia variando su velocidad y parándose hasta que el obstáculo se va.
Asimismo, dichos robots son capaces de llamar
y coger ascensores para salvar el problema de las alturas, así como abrir
puertas.
Finalmente, dichos robots pueden realizar
varias paradas y calcular cuáles son las rutas óptimas según los destinos,
entregas y recepciones pendientes.
Dichos robots no son capaces, sin embargo, de
coger y entregar los documentos por sí mismos.
Requieren la intervención humana para cargarlos así como para introducir
(vía consola o vía mandos frontales del propio robot) el destino.
1.3
Valoración como agente inteligente
Para considerar el sistema descrito
anteriormente, un agente inteligente, éste debería cumplir las siguientes
características. Véamos, punto por
punto, si esto es así.
Autonomía. Los robots tienen cierta autonomía. Afrontan solos los posibles percances que
encuentran en el camino o retornan solos a la zona de carga cuando detectan que
sus baterías requieren energía. Sin
embargo, dependen de la presencia humana para indicarles dónde ir.
Sociabilidad. El sistema se comunica con
otros sistemas cuando llama a ascensores o abre puertas. Asimismo,
emite señales acústicas y luminosas para ser percibidas por humanos
cuando llega a los puntos de destino.
Capacidad de reacción. El robot percibe su entorno y se adapta a él en todo lo relativo
a la detección de obstáculos en los trayectos.
Sin embargo, sus respuestas son limitadas, pues, ante un obstáculo
detectado en su camino, simplemente se para.
Iniciativa. La mayor parte de operaciones de los robots son ejecuciones de
instrucciones muy simples. La única
operación de cierta complejidad es el cálculo del camino óptimo a realizar
Por otro lado, dicho sistema tampoco ofrece otras características que se han considerado como elementos característicos de la “inteligencia”. Dicho sistema no tiene capacidad de aprendizaje a partir de la experiencia. Simplemente ejecuta una serie de instrucciones previamente introducidas ; los sucesos no hacen variar la base de hechos inicial ni se incorporan nuevos hechos.
Por ello, difícilmente podemos considerar este sistema como inteligente. Simplemente emula la conducta de los humanos en el trayecto entre los depósitos y las salas afrontando una limitada casuística.
CASO
2. FORMACIÓN DE USUARIOS Y
BIBLIOTECAS. EL PROYECTO FIBU
2.1 Problemática sobre la que
actúa
El crecimiento de la necesidad de información en los últimos cincuenta
años ha generado un crecimiento exponencial de las demandas de la misma. Asimismo, la evolución de la telemática ha
permitido un acceso directo y concurrente
de los usuarios a las fuentes de información.
Ambas realidades han convertido a la formación de usuarios en una de las
labores fundamentales de cualquier biblioteca o centro de documentación de
nuestro tiempo. Gracias a ella, el
usuario podrá adquirir las destrezas
que le permitan, de forma autónoma, consultar y acceder a las fuentes que le
permitan resolver sus necesidades informativas.
Sin embargo, la formación de usuarios tradicional presenta evidentes
limitaciones:
-
Obliga al
usuario a someterse a una disciplina espacial y horaria que es, muchas veces,
incompatible con sus obligaciones laborales o familiares.
-
Exige personal
humano capacitado para su impartición y el personal cualificado es un factor
caro.
-
Los niveles de
destreza de los usuarios son muy distintos de unos usuarios a otros. Si queremos que nuestra formación sea eficaz
deberíamos crear una oferta múltiple de cursos adaptados al nivel de
conocimientos de cada grupo.
Como superación de estas desventajas y carencias, se están desarrollando proyectos que
intentan suplir las limitaciones de la forma de enseñanza tradicional, para los
cuales se hace uso de la Inteligencia artificial.
2.2
Descripción
La Universidad Politécnica de Cataluña ha elaborado un proyecto llamado FIBU (Formación Inteligente de Bibliotecas de la UPC). Su objetivo es habilitar un sistema automatizado de inteligencia artificial para asistir a la autoformación de usuarios en la utilización de bases de datos y búsqueda de información.[13]
Dicho proyecto es considerado un eje básico y como tal consta en el Programa
Estratégico de las Bibliotecas de la UPC 2002-2005.
Dicho proyecto es un desarrollo de AABIB, proyecto que pretendía la creación de una colección de tutoriales y materiales de cursos digitalizados que permitieran a los usuarios autoformarse. Pero FIBU va más allá e integra todo ese conocimiento en una herramienta interactiva que tiene, además, la virtud de aportarnos el feedback alumno-profesor que el mero uso de herramientas multimedia no puede ofrecernos y que sí era percibido mediante los cursos presenciales tradicionales.
Básicamente funciona del siguiente modo:
1. Validación del usuario para la recuperación de su historial donde constan sus avances y nivel de formación alcanzado.
2. Generación de tests que respondan a las necesidades del usuario. Para ello se excluirán las preguntas ya realizadas por el usuario, si el conjunto fuese vacío se procedería a seleccionar aquellas preguntas en las que el usuario hubiese fallado. Una vez realizada esta selección, el generador de números pseudoaleatorios se encargaría de que todas las preguntas tuviesen la misma probabilidad de salir;
3. Sistema de novedades que notificaría al usuario por correo electrónico las novedades que puedan serle útiles según su perfil.
Para la realización del sistema se utilizan páginas ASP y scripts programados en VBScript para la parte novedades, obteniendo los datos necesarios de una base de datos MS SQL Server.
1. En esta primera pantalla el sistema reconoce al usuario a través
de su password .
2.
En la segunda pantalla el usuario accede
a la base de datos con la que trabaja Fibu IEEExlore. En esta pantalla puede
elegir entre varias opciones: buscar
información, realizar ejercicios que
evalúen su capacidad de búsqueda o consultar los resultados de las encuestas realizadas por el mismo.
3.Una vez el usuario ha realizado el test, Fibu recibe nueva información del usuario y actúa en consecuencia.
4. En esta pantalla podemos ver cómo funciona FIBU, extrapolándolo una base de datos Access.
2.3 Evaluación de FIBU
Este proyecto podría clasificarse dentro de la tipología de los agentes de información como un agente de intranet, ya que opera en la red local de la UPC. Asimismo, podemos considerarlo como un agente de automatización de procesos, dado que su labor fundamental es la formación de usuarios on-line, sustituyendo los cursos de formación presenciales que se realizaban en las bibliotecas.
No obstante, para considerar este proyecto como un agente inteligente debería cumplir las siguientes características:
Autonomía: es relativa, ya que FIBU realiza los cambios pertinentes en su base de datos sobre usuarios una vez éstos han realizado una serie de tests. FIBU depende de los datos introducidos por los usuarios.
Sociabilidad: el sistema se comunica con otros sistemas para acceder a las bases de datos y también para enviar información personalizada a los usuarios en función de la información recopilada sobre los mismos.
Capacidad de reacción: FIBU se adapta al usuario y a sus cambios a través de los tests que éste realiza.
Iniciativa: el agente adapta los tests según lo que conoce del usuario. Asimismo, genera un sistema de novedades adaptada a cada usuario
FIBU emula un sistema que aprende, pues a partir de la evaluación de los resultados obtenidos, adapta las futuras pruebas.
¿Podríamos considerar el proyecto FIBU como un agente inteligente? Una vez analizadas sus características principales y contrastándolas con las características básicas que definen a un agente inteligente podríamos considerarlo como tal.
CASO 3.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL E INTERNET.
RETSINA Y LAS ARQUITECTURAS MULTIAGENTE. WEBMATE
3.1
Problemática sobre la que actúa
La extensión de Internet como herramienta de comunicación ha puesto al alcance de
nuestras bibliotecas y centros de documentación una gran cantidad de recursos y
ha habilitado nuevas posibilidades de ofrecer nuestros servicios. Servidores, correos, bases de datos,
solicitudes y formularios electrónicas son herramientas necesarias de nuestro trabajo.
Sin embargo, el manejo de dichas herramientas
plantea nuevos retos desde puntos de vista tan diversos como la privacidad, la
robustez o la adaptatividad.
Esa misma diversidad explica la existencia de
agentes específicos para tareas diversas que están obligados a colaborar entre
sí. Pero para que se facilite
esta comunicación se ha de suministrar una arquitectura adecuada que provea de
un marco de desarrollo de comunicación interagente, de manera que agentes
heterogéneos puedan cooperar entre sí. Estas estructuras conforman los Sistemas MultiAgente.
Por otro lado, esa ingente masa de información
que es Internet dista mucho de ser una colección organizada de documentos. La localización de documentos relevantes en esa
heterogénea, dispersa e inmensa masa documental exige grandes cantidades de tiempo,
siendo una labor costosa y tediosa.
Paradójicamente, tal dificultad ha venido
acompañada por una universalidad en su acceso. El usuario de Internet puede ser un niño, un anciano, un
universitario o una ama de casa, ... es decir una persona no necesariamente formada
en la búsqueda documental. La posibilidad de comunicación directa entre
los usuarios y esa gran masa de documentos que es Internet ha estimulado el
desarrollo de agentes de información que den un servicio personalizado en la localización
y acceso a los documentos que realmente les interesan..
3.2
Descripción
RETSINA (Reusable Environment for Task-Structured Intelligent Networked Agents) es una arquitectura de agentes desarrollada por el Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon.[14]
Dicha estructura afronta el problema
de cómo facilitar la comunicación entre los agentes de diversos tipos. La arquitectura RETSINA consta de cuatro
tipos básicos del agente: [15]
·
Agentes de interfaz : interactivos con los
usuarios, reciben los datos de entrada del usuario, y exhiben resultados.
·
Agentes de tarea : ayudan a los usuarios a
realizar tareas, planificando y realizando estos planes coordinando e
intercambiando la información con otros agentes del software.
·
Agentes de la información : proporcionan acceso
inteligente a una colección heterogénea de fuentes de información.
·
Agentes intermedios : ayudan a emparejar agentes
que solicitan servicios con aquéllos que los proveen.
Cada agente de RETSINA tiene
cuatro módulos reutilizables para comunicar, planear, programar, y supervisar
la ejecución de tareas y de peticiones de otros agentes.
·
El módulo de la comunicación y de la
coordinación acepta e interpreta mensajes y peticiones de otros agentes.
·
El módulo del planeamiento toma como entrada un
conjunto de objetivos y produce un plan que satisfaga los mismos.
·
El módulo programar utiliza la estructura de la
tarea creada por el módulo del planeamiento para pedir las tareas.
·
El módulo de la ejecución supervisa este proceso
y se asegura de que las acciones están realizadas de acuerdo con apremios de
cómputo y otros.
Bajo la premisa de que los
agentes inteligentes heterogéneos formen una comunidad de individuos que
produzcan interacciones individuo a individuo, se desarrolla RETSINA como un
sistema multiagente abierto, donde cualquier estructura en la coordinación de
los agentes debe surgir por sus propias interacciones, creándose para ello una
infraestructura distribuida de servicios que facilita las interacciones entre
agentes.
Aquí se muestra la representación
gráfica de la arquitectura funcional RETSINA:[16],
[17]
RETSINA incluye las capacidades y las funciones de los componentes, agentes y los módulos del agente, tal y como se muestran en la siguiente tabla:
|
Infraestructura
de RETSINA MAS |
Infraestructura
individual del agente en RETSINA |
|
Interoperación
MAS |
|
|
Capacidad
de trazado del agente |
Capacidad
de trazado del agente |
|
Nominación
de localización de las trazas |
Nominación
de localización de las trazas |
|
Seguridad
|
Servicios
SECURITY |
|
Funcionamientos de los servicios |
Funcionamientos de los servicios |
|
Gerencia
de los servicios MAS |
Servicios
de Gerencia |
|
Infraestructura
del Acl |
Infraestructura
del Acl |
|
Infraestructura
De la Comunicación |
Módulos
De la Comunicación |
|
Entornos
de Funcionamiento |
|
Entre las aplicaciones que se han desarrollado, podemos distinguir:
WARREN: Gestión de una lista de inversores, donde los agentes adquieren la información, y envían resultados, recomendaciones, y análisis al usuario.
COALA:
Sistema de comercio electrónico, utilizando para ello el sistema
"Ecommers", donde varios usuarios se agrupan para comprar, de manera
colectiva, un mismo objeto (por ejemplo, los estudiantes de una asignatura su
libro de texto), con el fin de obtener más ventajas.
MokSAF:
Aplicación militar donde un sistema de software apoya la toma de decisiones
críticas del equipo de la misión, y proporciona para un ambiente virtual el
plan de ruta y coordinación del equipo.
WebMate:
Agente personal para navegar por la WWW, que favorece las búsquedas y los
intereses del usuario.
De entre éstos, el más cercano a
las labores desarrolladas en nuestros centros es WebMate.
WebMate es un agente personal que se presenta como solución al problema de encontrar la información útil entre un mar textos y otros documentos de la red. [18]
Dicho agente es capaz de:
-Proporcionar
URLs recomendadas basadas en un perfil del usuario permanentemente
actualizadas.
-Responder,
adaptándose al usuario y seleccionando características de documentos que el usuario
encuentra relevantes, e incorporando
estas características en el contexto de nuevas preguntas.
-Compilar un
periódico personal diario con acoplamientos a los documentos del interés del
usuario.
En suma, la arquitectura de WebMate consiste en una capacidad autónoma que supervisa las acciones del usuario, aprendiendo en el refinamiento de búsquedas y un regulador del applet que obre recíprocamente con el usuario
El componente autónomo es una
capacidad del HTTP que se asienta entre el web browser de un usuario y
la Internet. Todas las transacciones del HTTP pasan a través del agente de
WebMate donde pueden ser supervisadas y utilizadas como ayudas en el
aprendizaje del agente.
El regulador del applet
es el interfaz entre el usuario y el poder independiente. Con él, al
visualizar, el usuario expresa preferencias personales y proporciona la
importante adaptación al agente de WebMate.
3.3 Valoración
Según su ámbito de actuación,
Webmate es claramente un agente de Internet. Según sus tareas, se le puede considerar un agente de
recuperación de información que también presenta otras características propias
de agentes de filtrado o de búsqueda en la web.
¿Es Webmate un
agente inteligente? Analicémoslo como hemos hecho con los casos
anteriores.
Autonomía: Como en el caso de FIBU, Webmate adapta por sí solo preguntas y respuestas al usuario concreto, pero depende de los datos introducidos por éste.
Sociabilidad: Es sociable, pues debe comunicarse con otros agentes, así como con el usuarios.
Capacidad de reacción: Hay una capacidad de adaptación según el tipo de usuario, las documentos encontrados y las preguntas realizadas que se refleja en la construcción de nuevas preguntas.
Iniciativa: Emprende acciones por sí mismo como recomendar direcciones electrónicas o compilar gustos del usuario.
Finalmente, la capacidad de aprendizaje y su alto nivel de
personalización permite considerar a Webmate como un típico agente inteligente
de información.
La Inteligencia artificial encuentra un amplio campo de aplicación en el área de la Documentación. Un campo de aplicación muy diverso que incluye afrontar problemáticas tan distintas como la gestión de depósitos, la formación de usuarios o la recuperación de información en Internet:
- La robótica es especialmente útil para el manejo de las grandes cantidades de documentos físicos que conservan nuestras bibliotecas, especialmente aquéllas que por su función están destinadas a conservar el pasado y a crecer indefinidamente. Estos sistemas suplen labores de bajo nivel correspondientes a personal auxiliar con la consiguiente reducción de costes económicos y de tiempo.
- La formación de usuarios exige herramientas interactivas que se vayan adaptando a los progresos que realice cada usuario. Sustituyen a los cursos presenciales y al profesorado humano, superando las limitaciones geográficas, temporales o de adaptabilidad que estos sistemas tradicionales suponen en la formación.
- Pero es el área de la recuperación de información en Internet, el gran campo de desarrollo presente y futuro, y por ello no es raro que la mayor parte de la literatura sean proyectos en este campo. Complejidad la de Internet que exige la colaboración de múltiples agentes en arquitecturas. Aquí, igual que en el caso anterior, la adaptación al usuario y a las preguntas que realiza son elementos necesarios. En ese sentido, los agentes de información de Internet deberían convertirse en sustitutos de los propios documentalistas y bibliotecarios, que han sido, hasta ahora, necesarios intermediarios entre la información y sus demandantes.