Intelligent Agent
Un agente inteligente es un programa o entidad capaz de percibir su entorno y de actuar de manera autónoma para alcanzar un objetivo. Los agentes pueden ser tan simples como un bot de soporte o tan avanzados como un sistema de conducción autónoma.
Contexto y origen
El concepto de agente inteligente surge de los estudios en inteligencia artificial y sistemas multiagente. Durante los años 80 y 90, la comunidad científica lo definió como una entidad con percepción, razonamiento y acción. El marco PEAS (Performance, Environment, Actuators, Sensors), descrito por Russell y Norvig, sigue siendo una referencia clave para caracterizar a estos agentes.
Aplicaciones prácticas
- Asistentes virtuales: Siri, Alexa o Google Assistant interactúan con los usuarios mediante lenguaje natural.
- Robótica: drones, robots de servicio y vehículos autónomos emplean agentes inteligentes para tomar decisiones en tiempo real.
- Videojuegos: los personajes no jugadores (PNJ) funcionan como agentes que reaccionan dinámicamente a las acciones del jugador.
- Simulación: los sistemas multiagente se usan en economía, transporte, logística y estudios ambientales.
Retos, limitaciones o debates
Los agentes inteligentes enfrentan varios desafíos:
- Complejidad de la percepción: comprender entornos reales es difícil y propenso a errores.
- Ética y responsabilidad: en caso de fallos (ej. accidentes de coches autónomos), surge la duda de quién es responsable.
- Sesgos y seguridad: los agentes pueden reproducir discriminaciones presentes en los datos de entrenamiento o ser atacados de forma maliciosa.
- Coordinación: en sistemas multiagente, la cooperación y la competencia siguen siendo temas de investigación activa.
Los agentes inteligentes representan un paso hacia sistemas que no solo procesan información, sino que también toman decisiones de manera autónoma. Esta autonomía puede ser limitada (como un chatbot que responde a preguntas frecuentes) o compleja (como un coche autónomo que evalúa continuamente su entorno para evitar accidentes).
En la literatura, suele hablarse de agentes reactivos, que responden directamente a estímulos sin planificación, y agentes cognitivos o deliberativos, que razonan y trazan planes antes de actuar. Los enfoques más recientes combinan ambas visiones para lograr sistemas más robustos.
Además, el campo de los sistemas multiagente explora cómo múltiples agentes interactúan entre sí. Esto abre la puerta a simulaciones de mercados económicos, enjambres de drones o ecosistemas virtuales. No obstante, también plantea retos de coordinación, confianza y regulación, especialmente cuando los agentes actúan de manera imprevisible.
Referencias
- Wikipedia – Agente inteligente
- Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach.
- Wooldridge, M. (2009). An Introduction to MultiAgent Systems.
