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Agentes inteligentes que aprenden, deciden y actúan

14/12/2023
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La revolución tecnológica ha llevado a la creación y desarrollo de sistemas inteligentes que no solo simplifican nuestras vidas, sino que también interactúan de manera eficiente con el entorno.

En este contexto, los agentes inteligentes surgen como piezas fundamentales de la inteligencia artificial, desempeñando un papel crucial en diversas aplicaciones, desde asistentes personales hasta sistemas de toma de decisiones avanzados.

En este artículo, explicaré qué tipos de agentes inteligentes existen, su funcionamiento y los componentes clave que los componen.

¿Qué es un Agente Inteligente?

Antes de sumergirnos en los detalles, es esencial entender qué es un agente inteligente. En términos simples, un agente inteligente es un sistema computacional capaz de percibir su entorno, procesar esta información y tomar decisiones para lograr sus objetivos.

Esta capacidad se traduce en una gama diversa de aplicaciones, desde asistentes personales que responden a comandos de voz hasta sistemas de inteligencia artificial que analizan grandes conjuntos de datos.

Tipos de Agentes Inteligentes

Agentes Reactivos Simples

Los agentes reactivos simples son la forma más básica de agentes inteligentes. Actúan en consecuencia a eventos específicos en su entorno, respondiendo a estímulos de manera predefinida.

Estos agentes son eficientes para tareas específicas y son comúnmente utilizados en sistemas de respuesta automática, como los asistentes de correo electrónico que clasifican mensajes en categorías predefinidas.

Agentes Reactivos Basados en Modelos

A diferencia de los agentes reactivos simples, los agentes reactivos basados en modelos incorporan representaciones internas del entorno. Estos modelos les permiten anticipar eventos futuros y actuar en consecuencia.

Un ejemplo práctico de estos agentes son los sistemas de conducción autónoma, que utilizan modelos para prever el movimiento de otros vehículos y tomar decisiones en tiempo real.

Agentes Basados en Objetivos

Los agentes basados en objetivos tienen metas específicas y toman decisiones orientadas a lograr esos objetivos. Estos agentes son comunes en entornos dinámicos donde es crucial adaptarse a cambios en el entorno.

Un caso práctico son los sistemas de gestión de inventario que buscan maximizar la eficiencia logística para alcanzar objetivos específicos.

Agentes que Aprenden

La capacidad de aprendizaje es distintiva en los agentes que aprenden. Estos sistemas mejoran su rendimiento a lo largo del tiempo mediante la experiencia y la retroalimentación.

Los asistentes personales que comprenden el lenguaje natural y mejoran su capacidad de respuesta con el tiempo son un ejemplo claro de agentes que aprenden.

Componentes de los Agentes Inteligentes

Percepción del Entorno

La percepción del entorno es esencial para cualquier agente inteligente. Los sensores permiten al agente recopilar información sobre su entorno, ya sea a través de comandos de voz, imágenes o datos sensoriales. Este componente es fundamental para la toma de decisiones informada.

Toma de Decisiones

La toma de decisiones implica evaluar la información recopilada y seleccionar la mejor acción para lograr los objetivos del agente.

Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial, utilizando algoritmos y modelos para procesar datos y tomar decisiones óptimas.

Actuación en Consecuencia

La actuación en consecuencia se refiere a la ejecución de las acciones seleccionadas por el agente para lograr sus objetivos. Puede implicar la interacción con el mundo real, como enviar correos electrónicos, realizar acciones físicas o emitir comandos de voz.

Un ejemplo práctico y cotidiano

Un ejemplo palpable de la presencia de agentes inteligentes en nuestra vida diaria son los asistentes personales alimentados por inteligencia artificial. Estos asistentes, como Siri o Google Assistant, utilizan agentes reactivos basados en modelos y agentes que aprenden para comprender y responder al lenguaje natural.

Imaginemos un escenario en el que un usuario le da a su asistente personal la orden de "enviar un correo electrónico a Juan". El agente inteligente, a través de la percepción del entorno (el comando de voz), interpreta la tarea, accede a la información almacenada, decide sobre los detalles del correo electrónico y actúa en consecuencia, enviando el mensaje deseado.

Además, estos asistentes no solo realizan tareas específicas, sino que también aprenden de las interacciones pasadas. Si el usuario tiende a enviar correos electrónicos a Juan los viernes, el agente puede aprender esta tendencia y sugerir la acción automáticamente.

Desafíos y Futuro

A pesar de los avances significativos, los desafíos persisten en el campo de los agentes inteligentes. La comprensión del lenguaje natural de manera más contextual, la mejora de la toma de decisiones en entornos complejos y la integración más fluida con el mundo real son áreas de investigación activa.

El futuro prometedor de los agentes inteligentes incluye una mayor sofisticación en el manejo de tareas complejas. Los agentes basados en utilidad, que evalúan y comparan diferentes acciones en términos de utilidad, están ganando relevancia. Estos agentes no solo buscan lograr objetivos, sino que también consideran la eficiencia y la calidad de las acciones emprendidas.

Toma de decisiones informadas mediante Inteligencia Artificial (IA)

En conclusión, los agentes inteligentes están transformando la forma en que interactuamos con la tecnología y abriendo nuevas posibilidades en la aplicación de la inteligencia artificial.

Desde asistentes personales hasta sistemas de toma de decisiones avanzados, estos agentes están actuando en consecuencia para mejorar nuestra eficiencia y comodidad en la vida cotidiana.

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Categorizado en: Informática y TICS

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