Inteligencia artificial distribuida (2)

Sistemas basados en la cooperación

La cooperación se basa en que ningún agente tiene la información (experticia, recursos, etc.) para resolver completamente el problema. Donde el concepto de agente es demasiado amplio y por él puede entenderse lo mismo un grupo sistemas de expertos, un grupo de nodos de procesos, un grupo de actores o como fuentes de conocimientos.

En el sentido mas general, son sistemas que participan activamente en la coordinación de actividades. Y se persigue la interacción de hombres y máquinas como agentes inteligentes dentro de un sistema para conformar una entidad inteligente que permita enfrentar los problemas. Se sustituye la estructura jerárquica por una heterarquica donde el más capaz recibe el control.

Estos sistemas se utilizan conectados en red y su objetivo no es solo compartir recursos o base de datos (modo pasivo), sino también compartir conocimientos (modo activo).

Trabajo en RED
Pasivos: comparten recursos (textos, datos, periféricos)
Activos: comparten conocimientos (decisiones)

Modo activo: Los conocimientos no son la BC de un experto sino la modulación conceptual de los procedimientos de cooperación hombre máquina para que el sistema monitoree la actuación de los agentes (humanos o máquinas) y pueda resolver cierto tipos de problemas.

Desde que se implanta una red se está desarrollando un sistema de trabajo cooperativo pasivo cuyo objeto es compartir recursos y la interacción hombre máquina consiste en compartir el software por varios usuarios a la vez, lo cual permite una interacción directa de forma remota, varias personas pueden trabajar sobre un mismo documento o BD, pero el sistema como tal no actúa en el proceso, no facilita el trabajo de las personas que intervienen.

El diseño de un entorno para trabajo cooperativo se ha de basar en el conjunto de “procedimientos” que la organización acepta como válidos para lograr sus objetivos.

Procedimientos de cooperación: “conjunto de reglas del juego”, que integran el aporte de cada uno de los integrantes y refleja los puntos de cooperación hombre-máquina. Se formulan los criterios con los que el grupo está dispuesto a colaborar. En el modo activo es el sistema quien facilita la comunicación de datos y textos (red pasiva), toma “conciencia” de la estructura del problema a resolver y participa en su resolución, por ejemplo, evaluando el estado de resolución en curso, analizando las diferencias entre el plan de actuación previsto y el real o decidiendo que las aportaciones o respuestas de los agentes humanos son admisibles o no.

La solución cooperativa para problemas distribuidos (SCPD): se basa en el estudio de como un grupo de solucionadores de problemas (agentes o nodos) desacoplados y descentralizados pueden trabajar conjuntamente para resolver problemas, con capacidades superiores a aquellas que puede enfrentar cualquier agente (o nodo de una red) conforme a sus capacidades individuales. Los agentes o nodos son capaces de solucionar problemas sofisticados y pueden trabajar independientes, sin embargo no pueden formar una solución global del problema, si no existe una cooperación entre ellos.

En este caso los agentes son nodos de un proceso o de una red. Los mismos tendrán una posición definida dentro de ese proceso (su participación) y estarán conectados, interactuando, con los demás agentes. Cada agente es capaz de resolver tareas locales propias de su experticia

Los SCPD tienen la ventaja que los agentes pueden trabajar en paralelo
Incrementar la variedad de soluciones. Cada agente puede proponer varias soluciones independientes, las cuales podrían ser analizadas (combinadas) por otros agentes.

Los agentes pueden servir de críticos a las propuestas de otros agentes, o tener otro punto de vista a la hora de compatibilizar los criterios basados en su pericia sobre el tema donde converge la pericia del otro (temas que se solapan).

Agentes:
Segmentos de programas
Computadoras en RED
Expertos

En general la IAD. Se basa en la distribución de datos y conocimientos para llegar a una solución de problemas de forma que los distintos agentes sean identificados como resolvedores locales de problemas. Lo cual tiene las siguientes ventajas:

1) Como resolver iteraciones entre los problemas a ser resueltos por los diferentes agentes.
2) Como controlar las actividades entre los agentes para explotar el paralelismo.
3) Como integrar los resultados parciales para obtener un resultado global final.

Muchos problemas son esencialmente distribuidos. El conocimiento necesario para resolver un problema puede estar distribuido en varios sitios, por lo que tendríamos que un agente individual podría resolver el problema pero requeriría demasiado tiempo y se asumirían demasiados riesgos en cuanto a fiabilidad al concentrar toda la responsabilidad en ese agente. Por lo que la resolución distribuida de problemas puede ser la solución a estos casos.

La resolución distribuida de problemas requiere de tres fases:

1) División del problema en subproblemas.
– Requiere además la asignación de subproblemas a agentes específicos.

2) Resolución de los subproblemas.
– Los agentes pueden funcionar independientemente o bien compartir tareas o resultados.

3) Combinación de las soluciones.
– Al igual que en la fase de división, es necesario establecer de quien es la responsabilidad en esta fase y si se requiere un agente de coordinación.

La resolución distribuida de problemas en sistemas multiagentes solo es apropiada cuando los agentes tienen capacidades de comunicación sobre las que pueden establecerse estrategias de cooperación y negociación.

Acerca de Alejandro Madruga

Licenciado en Cibernética Matematica. Trabajo el tema de la Inteligencia Artificial desde 1986. He publicado articulos y ensayos sobre la Cibernetica y las tendencias tecnologicas. También he publicados narraciones de ciencia ficción
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