8/19/2019 Primer Informe 11-03-16

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1. INTRODUCCIÓN:

Inteligencia artificial distribuida (IAD):La Inteligencia artificial distribuida es un campo de la IA dedicado al estudio de lastécnicas y el conocimiento necesario para la coordinación y distribución del conocimiento ylas acciones en un entorno con múltiples agentes.

Podemos distinguir dos áreas principales de desarrollo:

1. Sluci!n c"erati#a de "rble$as distribuids (SC%D): Estudia como unosconjuntos de módulos o nodos! cooperan para di"idir y compartir el conocimiento de un

 problema y en el desarrollo de la solución.

&. Siste$as $ultiagentes (S'A): Estudia la coordinación de la conducta inteligente entreun conjunto de agentes inteligentes autónomos.

La principal diferencia entre ambas áreas estriba en la fle#ibilidad de la coordinación entrelos agentes. En la $%P&' las interacciones y tareas (ue cada agente reali)a' están prefijadasde antemano: *ay un plan centrali)ado de resolución de problemas. $uele *aber unmiembro (ue ejerce un control global (ue centrali)a los resultados parciales y datos entre elresto de los componentes del sistema. En contraposición en los $+A' los agentes tienen ungrado de autonom,a mayor y pueden decidir dinámicamente (ue interacciones sonadecuadas' (ue tareas deben reali)ar' (uien reali)a cada tarea y' además' es posiblemantener conocimiento (ue no es globalmente consistente' incluso los agentes puedenmantener objeti"os globales diferentes. Esta definición permite distinguir entre sistemas(ue se centran en el comportamiento global' con una conducta fija de los agentes $%P&! ysistemas (ue se centran en la conducta de los indi"iduos (ue como resultado' obten,an unaconducta del sistema $+A!. -ista como una sociedad' seria escoger entre un estado (ue planifica y regula las conductas de los indi"iduos (ue serán predecibles! o dejar (ue elsistema se resuel"a por la libre iniciati"a de los indi"iduos.

Los problemas básicos (ue estudia la IA& y (ue son comunes a todos los sistemas son:

. %omo formular' describir' descomponer y asignar problemas y sintenteti)ar losresultados entre un grupo de agentes inteligentes.

/. %omo capacitar a los agentes para (ue se comuni(uen e interactúen: (ue lenguajes decomunicación o protocolos deben utili)arse' (ue y cuando deben comunicarse' etc.

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0. %omo asegurar (ue los agentes actúen co*erentemente al tomar decisiones o reali)aracciones' como acomodar los efectos globales de las decisiones locales y pre"enirinteracciones no deseadas.

1. %omo capacitar a los agentes para representar y ra)onar sobre acciones' planes yconocimientos de otros agentes para coordinarse2 como ra)onar sobre el estado de su proceso de coordinación inicio o terminación!.

3. %omo reconocer y reconciliar puntos de "ista e intenciones conflicti"as entre un conjuntode agentes para coordinar sus acciones2 como sinteti)ar los puntos de "ista y los resultados.

4. %omo utili)ar técnicas ingenieriles y desarrollar sistemas con IA&. %omo desarrollar plataformas de $+A y metodolog,as de desarrollo con ten,as de IA&.

&. CONC%TOS UNDA'NTA*S D *Ó+ICA DIUSA:

5na de las disciplinas matemáticas con mayor número de seguidores actualmente es lallamada lógica difusa o borrosa' (ue es la lógica (ue utili)a e#presiones (ue no son nitotalmente ciertas ni completamente falsas' es decir' es la lógica aplicada a conceptos (ue pueden tomar un "alor cual(uiera de "eracidad dentro de un conjunto de "alores (ueoscilan entre dos e#tremos' la "erdad absoluta y la falsedad total.

%on"iene recalcar (ue lo (ue es difuso' borroso' impreciso o "ago no es la lógica en s,' sinoel objeto (ue estudia: e#presa la falta de definición del concepto al (ue se aplica. La lógica

difusa permite tratar información imprecisa' como estatura media o temperatura baja' entérminos de conjuntos borrosos (ue se combinan en reglas para definir acciones: si latemperatura es alta entonces enfriar muc*o. &e esta manera' los sistemas de control basados en lógica difusa combinan "ariables de entrada' definidas en términos de conjuntosdifusos' por medio de grupos de reglas (ue producen uno o "arios "alores de salida.

Caracter,sticas de siste$as basads en l!gica difusa:

• Los sistemas basados en lógica difusa imitan la forma en (ue toman decisiones los*umanos' con la "entaja de ser muc*o más rápidos.

• Los sistemas basados en lógica difusa imitan la forma en (ue toman decisiones los*umanos' con la "entaja de ser muc*o más rápidos.

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• La lógica difusa con la intención de imitar el ra)onamiento *umano en la programación de computadoras. %on la lógica con"encional' las computadoras pueden manipular "alores estrictamente duales' como "erdadero6falso' s,6no oligado6desligado. En la lógica difusa' se usan modelos matemáticos para representar nociones subjeti"as' como caliente6tibio6fr,o' para "alores concretos (ue puedan ser 

manipuladas por los ordenadores.

O"eradres l!gics - funcines $ate$ticas usadas en l!gica difusa:

Los operadores lógicos (ue se utili)arán en Lógica &ifusa A7&' 89' etc.! se definentambién usando tablas de "erdad' pero mediante un principio de e#tensión por el cualgran parte del aparato matemático clásico e#istente puede ser adaptado a la manipulaciónde los %onjuntos difusos y' por tanto' a la de las "ariables ling;,sticas.

La operación más importante para el desarrollo y creación de 9eglas Lógicas es laimplicación' simboli)ada por < (ue representa el Entonces de las reglas *eur,sticas:

$i ...! Entonces < ! ...!.

As,' en la Lógica &ifusa *ay muc*as maneras de definir la implicación. $e puede elegir unafunción matemática! de implicación distinta en cada caso para representar a laimplicación.

La última caracter,stica de los sistemas lógicos es el procedimiento de ra)onamiento' (ue permite inferir resultados lógicos a partir de una serie de antecedentes. =eneralmente' elra)onamiento lógico se basa en silogismos' en los (ue los antecedentes son por un lado las proposiciones condicionales nuestras reglas!' y las obser"aciones presentes por otro seránlas premisas de cada regla!.

Cn/unts difuss:El primer ejemplo utili)ado por Lofti A. >ade*' para ilustrar el concepto de conjuntodifuso' fue el conjunto ?*ombres altos@. $egún la teor,a de la lógica clásica el conjunto?*ombres altos@ es un conjunto al (ue pertenecer,an los *ombres con una estatura mayor aun cierto "alor' (ue podemos establecer en .B metros' por ejemplo' y todos los *ombrescon una altura inferior a este "alor (uedar,an fuera del conjunto. As, tendr,amos (ue un*ombre (ue mide. metros de estatura pertenecer,a al conjunto *ombre altos' y en

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cambio un *ombre (ue mida .CD metros de altura ya no pertenecer,a a ese conjunto. $inembargo' no parece muy lógico decir (ue un *ombre es alto y otro no lo es cuando su alturadifiere en dos cent,metros. El enfo(ue de la lógica difusa considera (ue el conjunto?*ombres altos@ es un conjunto (ue no tiene una frontera clara para pertenecer o no pertenecer a él: mediante una función (ue define la transición de ?alto@ a ?no alto@ se

asigna a cada "alor de altura un grado de pertenencia al conjunto' entre B y . As, por ejemplo' un *ombre (ue mida .CD podr,a pertenecer al conjunto difuso ?*ombres altos@con un grado B. de pertenencia' uno (ue mida . con un grado B.3' y uno (ue mida.3B m con un grado B.. -isto desde esta perspecti"a se puede considerar (ue la lógicaclásica es un caso l,mite de la lógica difusa en el (ue se asigna un grado de pertenencia alos *ombres con una altura mayor o igual a .B y un grado de pertenencia B a los (uetienen una altura menor.

0. CO'UNICACIÓN NTR A+NTS

Los agentes pueden mejorar su coordinación y co*erencia gestionando (ué' cómo y cuándo secomunican entre s,. La comunicación puede proporcionar a los agentes el conocimiento necesario para desarrollar sus acciones con una "isión menos local y poder sincroni)arse con el resto deagentes. $in embargo' una e#cesi"a comunicación puede dar lugar a una sociedad de agentes burocráticos' cuya sobrecarga de comunicación sea mayor (ue el trabajo efecti"o reali)ado.

Podemos distinguir un rango amplio de formas de comunicación' (ue "an desde la falta decomunicación *asta la comunicación de alto ni"el y la interacción *ombre má(uina.

$in comunicación los agentes pueden interactuar sin comunicarse' inriendo las intenciones deotros agentes. Esta situación puede darse debido a fallos de *ardFare' a la imposibilidad decomunicarse o al deseo de (ue los agentes gocen de una mayor autonom,a. 7ormalmente' para (uesea posible la cooperación se supondrá (ue los agentes disponen de la información sensorialsuciente para poder inferir los objeti"os e intenciones del resto de agentes. Para estudiar este tipo

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de interacción se *a recurrido a la teor,a de juegos' empleado matrices de costes' en las (ue serepresenta la ganancia (ue obtiene cada agente dependiendo de la acción (ue realice otro agente.

Este enfo(ue se *a e#tendido con técnicas probabilistas para representar la incertidumbre

sobre los posibles mo"imientos de los otros agentes.

C$unicaci!n directa:

5na organi)ación de agentes por comunicación directa se caracteri)a por agentes (uemanejan su propia coordinación' la cual tiene la "entaja de (ue no depende de otros programas y la des"entaja de (ue aumenta el grado de complejidad en la implementaciónde cada agente. &entro de esta forma de organi)ación e#isten dos ar(uitecturas (ue son lade red de contratos y la de especificación compartida.

Crdinaci!n asistida:

8tra forma de organi)ar a los agentes es mediante la coordinación asistida y un ejemplo bastante popular de este tipo de organi)ación es la ar(uitectura conocida como sistemafederado' en donde en lugar de (ue los agentes se comuni(uen directamente' lo *acen por medio de facilitadores. En esta ar(uitectura los agentes generalmente utili)an A%L Agent%ommunication Language! para comunicar sus necesidades y *abilidades a su facilitador local' (uien se encarga de encontrar la ruta correcta por la cual *acer llegar solicitudes aotros facilitadores' (uienes a su "e) pasan las solicitudes a alguno de los agentes de sudominio (ue pueda satisfacer la solicitud G=eneseret* y Hetc*pel DD1.

. T2CNICA D CO'UNICACIÓN *+IDA:

Ar3uitectura de "i4arra:

La ar(uitectura de pi)arra es otro paradigma de comunicación' cuya estructura consta trescomponentes principales: la pi)arra' un conjunto de fuentes de conocimiento Hss'HnoFledge sources! y un mecanismo de control. La pi)arra es una base de datos globalcompartida por todas las H$s! (ue contiene datos e *ipótesis soluciones parciales

 potenciales!. $e suele estructurar la pi)arra en ni"eles' asociando clases de *ipótesis a unni"el' y las *ipótesis suelen estar ligadas a *ipótesis de otro ni"el. Las fuentes deconocimiento son módulos especiali)ados (ue intercambian mensajes *ipótesis' resultados parciales' etc.! a tra"és de la pi)arra. Partiendo de los resultados e *ipótesis de otras H$s'una H$ puede generar otra solución parcial tentati"a. %ada ni"el de la pi)arra suele suponer un ni"el de abstracción en la resolución del problema' y las H$s trabajando en un ni"el "enlas *ipótesis de su ni"el y los adyacentes' de forma (ue las *ipótesis de los ni"eles pró#imos se "an propagando a los ni"eles más abstractos de forma ascendente. Para

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gestionar la concurrencia en el acceso a la pi)arra se debe emplear un mecanismo decontrol' t,picamente basado en una agenda. Esta agenda es gestionada por un monitor de la pi)arra (ue acti"a las fuentes de conocimiento adecuadas según los datos mantenidos en la pi)arra. Algunas ar(uitecturas de agente utili)an esta ar(uitectura para intercambiar información entre subsistemas de agentes o para modelar el intercambio entre los distintos

módulos o subagentes! (ue componen la estructura de un agente.&iagrama de la ar(uitectura de pi)arra:

5I5*IO+RA6A:

Jundamentos de los agentes inteligentes K Informe écnico 5P+6&I6=$I 46DC' %arlosMngel Iglesias Jernánde)

*ttps:66cibernetica.Fordpress.com6/BBC6B3606inteligenciaKartificialKdistribuidaK6

*ttp:66FFF.td#.cat6bitstream6*andle6BB064C6B19ppB1de.pdf2jsessionidNECC/J&CEAJ040A40JB&C3C0%03.td#Ose(uenceN1

*ttp:66catarina.udlap.m#6udla6tales6documentos6lis6barceinasga6capitulo/.pdf 

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PIZARRA

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