En el desarrollo constante de la inteligencia artificial, los agentes inteligentes cobran cada vez más relevancia en el ámbito tecnológico, y es que, su extrema utilidad en los numerosos aspectos del mundo real, hacen de esta entidad autónoma un sistema que se aplicará cada vez más, y seremos testigos de sus grandes ventajas cuando experimentemos los beneficios que aportan a la humanidad.
Definición de agente inteligente
En inteligencia artificial, un agente inteligente es un sistema perceptivo capaz de interpretar y procesar la información que recibe de su entorno, actuando en consecuencia de acuerdo a los datos que recoge y procesa. La forma de actuar de esta entidad es lógica y racional basándose en las reacciones del comportamiento normal de un sistema en concreto. Utiliza sensores para recibir información y actuadores para ejercer sus funciones.
Características de los agentes inteligentes
-
El agente tiene capacidad de raciocinio.
-
El agente aprende por sí mismo en función de la información que recibe y guarda.
-
Puede interactuar con el entorno que le rodea.
-
Tiene la capacidad de cooperar con otros agentes para cumplir una labor en concreto.
-
Un agente puede tomar decisiones propias y obrar según su criterio.
-
El comportamiento de un agente es determinado de acuerdo a la información percibida del entorno.
-
Si el agente tiene una secuencia de actuaciones, es debido a la captación continua de información de la cual es sensible.
Tipos de agentes inteligentes
Los agentes inteligentes se clasifican en 6 tipos diferentes, donde cada uno distingue su utilidad y características que lo definen:
-
Agente de reactivo simple: Cuando una percepción en concreto coincide con una regla programada, el agente responde según la forma en que fue predispuesto. Este accionar se conoce como condición-acción.
-
Agente reactivo basado en modelo: Este tipo de agente permite simular su acción de respuesta y sus diversas interacciones en un entorno preparado. De esta forma se estudia su comportamiento y sus efectos en el espacio de actuación.
-
Agente basado en metas: Combina características del agente reactivo simple y agente reactivo basado en modelo. En este caso, este tipo de agente tiene un objetivo en concreto, por lo tanto, está programado para buscar la vía más óptima y planificar un conjunto de acciones para cumplir dicho propósito.
-
Agente basado en utilidad: Este agente tiene varios propósitos como sistema inteligente, además, posee una herramienta para medir el valor de su comportamiento en el cumplimiento de sus metas establecidas. Sus estándares de conducta garantizan alta calidad en sus acciones.
-
Agente que aprende: Es un tipo de agente que busca aprender de sus acciones mientras se encuentra en funcionamiento. Es un sistema altamente complejo, ya que está programado para interactuar con el mundo real, además de tener preestablecidas varias metas a alcanzar. Posee en su interior un elemento que indica el éxito de la entidad, y tiene la capacidad de interactuar en entornos que no conoce.
-
Agente de consulta: Se dedica a responder consultas por parte de las personas que interactúan con este sistema. Tiene la peculiaridad de crear varios agentes, y dividir la pregunta del usuario en varias tareas para su respectiva solución. Además, en caso de que los agentes asignados no sean capaces de responder con exactitud la incógnita enviada, se crearán más agentes y se buscarán en más bases de datos para ofrecer una resolución completa de la problemática.
¿Cómo funciona un agente inteligente?
Un agente inteligente funciona mediante la obtención constante de datos percibidos del entorno en el que se encuentra. De acuerdo a los datos obtenidos, la entidad inteligente tiene un comportamiento u otro. Además, debido a que posee autonomía propia, puede asignarse nuevas reglas para continuar su crecimiento como sistema intelectual.
Agentes inteligentes: sus aplicaciones en el mundo
-
Mantenimiento preventivo y correctivo de diferentes tipos de maquinaria.
-
Aplicación en la gestión de riesgos.
-
Para el cuidado de la reputación online.
-
Ayuda en los procesos internos de la inteligencia territorial.
-
Sistemas de análisis de la competencia laboral.
-
Elaboración de agentes con la capacidad de mantener una comunicación fluida con usuarios.