Tipos de Agentes
Que es un Agente en Inteligencia Artificial
Un agente inteligente de IA es un software que realiza tareas en nombre de un usuario. En este sentido, son autónomos, de ahí que se esté popularizando la denominación de “agente autónomo”. Puede automatizar procesos, tomar decisiones e interactuar de forma inteligente con su entorno. Los agentes de IA son entidades diseñadas para percibir su entorno y emprender acciones con el fin de alcanzar objetivos específicos. Estos agentes pueden estar basados enteramente en software o ser entidades físicas, como un termostato o una aspiradora inteligente.
Tipos de agentes en IA
1. Agente de reactivo simple
Los agentes reflejos simples son entidades fundamentales de la IA que funcionan sobre una base directa de reglas de condición-acción. Toman decisiones basadas únicamente en la percepción actual, respondiendo a señales ambientales inmediatas sin ninguna memoria interna de eventos pasados.
Ejemplo: Un termostato que enciende el aire acondicionado cuando la temperatura actual supera un determinado umbral es un simple agente reflejo.
2.Agentes reflejos basados en modelos
Partiendo de la simplicidad de los agentes reflejos, los agentes reflejos basados en modelos mantienen un modelo interno del entorno. Utilizan sensores para recabar información y tienen en cuenta el historial de percepciones, lo que permite tomar decisiones más sofisticadas.
Ejemplo: Una IA que juega al ajedrez y que tiene en cuenta el historial de jugadas y el estado actual del tablero para decidir la siguiente jugada es un agente basado en modelos.
3. Agentes de aprendizaje
Los agentes de aprendizaje van más allá de las respuestas basadas en reglas. Se adaptan y mejoran su rendimiento a lo largo del tiempo mediante técnicas de aprendizaje automático. Un elemento de aprendizaje les permite adquirir nuevos conocimientos y ajustar su comportamiento en función de la experiencia.
Ejemplo: Un filtro de spam que aprende a identificar nuevos tipos de correos basura basándose en los comentarios de los usuarios es un agente de aprendizaje.
4. Agentes basados en la utilidad
También conocidos como agentes basados en objetivos, los agentes basados en la utilidad toman decisiones evaluando la deseabilidad de los resultados potenciales mediante una función de utilidad. El objetivo de estos agentes es maximizar su rendimiento global seleccionando acciones que conduzcan a los resultados más favorables.
Ejemplo: Una IA asesora de inversiones que evalúa diversas opciones de inversión en función de la rentabilidad y el riesgo potenciales es un agente basado en objetivos.
5. Agentes jerárquicos
Los agentes jerárquicos organizan la toma de decisiones en una jerarquía estructurada con agentes de alto y bajo nivel. Esta organización permite gestionar con eficacia tareas complejas dividiendo las responsabilidades entre los distintos niveles.
Ejemplo: En un proceso de fabricación, un sistema jerárquico de agentes puede tener un agente de alto nivel que gestione los objetivos generales de producción y agentes de nivel inferior que controlen máquinas individuales.
6. Asistentes virtuales
Los asistentes virtuales, como Google Assistant, desempeñan un papel crucial en la vida cotidiana. Utilizan el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para comprender y responder al lenguaje humano, contribuyendo a unas interacciones fluidas e inteligentes.
Ejemplo: Google Assistant, que entiende órdenes habladas, proporciona información y aprende de las preferencias del usuario, es un asistente virtual.
7. Agentes robóticos
Los agentes robóticos, como los coches autoconducidos y las aspiradoras, navegan e interactúan con el entorno de forma autónoma. Se basan en una combinación de sensores, algoritmos de toma de decisiones y modelos internos para realizar tareas en entornos complejos.
Ejemplo: Un coche autoconducido que utiliza sensores para detectar obstáculos y sigue las normas de tráfico para circular es un agente robótico.