lunes, 2 de febrero de 2015

Agentes inteligentes en educación

Responder a la pregunta de qué es un agente resulta una tarea bastante difícil, ya que la literatura proporciona diferentes definiciones, que hacen que lo que para algunos sea un agente, para otros no tenga la suficiente entidad para ser llamado así. Los investigadores Russell y Norvig, en el libro publicado el año 1996 con el título “Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno”, utilizan el concepto de agente como nexo de unión para todo los temas, mostrando como dotar de contenidos y funcionalidad a un agente, partiendo de los temas clásicos de la inteligencia artificial como la representación del conocimiento, la ciencia cognitiva y el razonamiento. De hecho el libro es presentado con el subtitulo de “libro del agente inteligente”. La definición que Russell y Norvig proporcionan de agente, es la de aquel ente que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa en dicho ambiente mediante efectores. La definición de agente inteligente o racional es obviamente, más restrictiva. Un agente inteligente es aquel que toma sus decisiones de actuación para favorecer lo máximo posible su medida de rendimiento. Es decir que el agente toma decisiones que le permitan desempeñar lo mejor posible sus objetivos. Esta definición es vista como simplista por otros autores, que interpretan que un agente es algo más complejo.

En muchos casos se confía no en una definición sino más bien en un conjunto de características que debe cumplir un determinado ente para ser considerado como agente. Los investigadores Woodridge y Jennings, en el libro publicado el año 1995 con el título “Teorías de agente, arquitecturas y lenguajes: Un estudio”, definen un agente como un sistema informático hardware o más frecuentemente software, que posee las siguientes propiedades: (1) Autonomía. Los agentes actúan sin la intervención directa de humanos u otros agentes y tienen algún tipo de control sobre sus acciones y estado interno. (2) Habilidad social. Los agentes interactúan con otros agentes, e incluso con humanos, por medio de algún tipo de lenguaje de comunicación de agentes. (3) Reactividad. Un agente percibe su entorno y responde de forma apropiada en un tiempo razonable a los cambios que ocurren en él. (4) Pro-actividad. Los agentes no actúan simplemente en respuesta a su entorno, sino que también deben exhibir un comportamiento dirigido por objetivos tomando la iniciativa.

Franklin y Graesser, en el artículo escrito el año 1996 titulado “¿Es un agente o simplemente un programa?”, mencionan que no existe un consenso general sobre en qué medida estas habilidades han de estar presentes dentro del agente, y que, dependiendo del tipo de aproximación utilizado para diseñar e implementar el agente, algunas características estarán más presentes que otras. Si bien es cierto que habitualmente estos son los elementos que comúnmente se consideran aceptados para suponer a un agente como “inteligente”, otras habilidades complementarias son las siguientes: (1) Personalidad. Un agente puede mostrar cualidades que muestran un carácter propio. (2) Adaptabilidad. Un agente puede aprender basándose en la experiencia y modificar su comportamiento futuro en base a ello. (3) Movilidad. Un agente puede migrar, transportando su comportamiento y estado interno, del dispositivo o nodo en el que reside a otro. En palabras de Lange & Oshima, en el artículo escrito el año 1999 titulado “Siete buenas razones para los agentes móviles”, un agente que posee esta última habilidad recibe el nombre de agente móvil y aunque éstos muestran atractivas ventajas son también cuestionados debido a los problemas de seguridad que presentan y a que dichas ventajas pueden conseguirse mediante otros medios. Cabe destacar que un agente móvil no tiene nada que ver con el tipo de dispositivo en el que reside. Es decir, que un agente no es móvil por residir en una PDA o en un teléfono móvil, sino por su capacidad de migrar entre dispositivos, sean éstos móviles o no.

Desde un punto de vista clásico de la inteligencia artificial, el investigador Newell, en el artículo publicado el año 1982 con el título “El nivel del conocimiento”, menciona que un agente puede verse como un sistema que en vez de trabajar dentro del nivel simbólico, es capaz de trabajar en el nivel de conocimiento. Los componentes dentro del nivel de conocimiento se caracterizan por tener un grado de abstracción mayor y se dividen en objetivos y acciones. De esta forma, un agente está compuesto por un conjunto de acciones que es capaz de realizar y un conjunto de objetivos que le es necesario satisfacer. El medio dentro del nivel de conocimiento es, como apunta Newell, obviamente el conocimiento. Finalmente, la principal ley de comportamiento que gobierna al agente es el denominado “principio de racionalidad”. Este principio establece que las acciones de un agente son seleccionadas para satisfacer los objetivos de dicho agente. Una característica importante es que el agente normalmente no dispone información total de lo que pasa a su alrededor, sino que dispone de conocimiento parcial del mundo, de forma similar a lo que le ocurre a cualquier persona. Con el fin de cumplir con el “principio de racionalidad”, el agente es capaz de utilizar el conocimiento que tiene sobre sí mismo y el entorno que le rodea para seleccionar las acciones más apropiadas.

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