Inteligencia artificial distribuida (1)

La Inteligencia artificial distribuida es un campo de la IA dedicado al estudio de las técnicas y el conocimiento necesario para la coordinación y distribución del conocimiento y las acciones en un entorno con múltiples agentes.

Podemos distinguir dos áreas principales de desarrollo:
1. Solución cooperativa de problemas distribuidos (SCPD): Estudia como unos conjuntos de módulos (o nodos) cooperan para dividir y compartir el conocimiento de un problema y en el desarrollo de la solución.
2. Sistemas multiagentes (SMA): Estudia la coordinación de la conducta inteligente entre un conjunto de agentes inteligentes autónomos.

La principal diferencia entre ambas áreas estriba en la flexibilidad de la coordinación entre los agentes. En la SCPD, las interacciones y tareas que cada agente realiza, están prefijadas de antemano: hay un plan centralizado de resolución de problemas. Suele haber un miembro que ejerce un control global que centraliza los resultados parciales y datos entre el resto de los componentes del sistema. En contraposición en los SMA, los agentes tienen un grado de autonomía mayor y pueden decidir dinámicamente que interacciones son adecuadas, que tareas deben realizar, quien realiza cada tarea y, además, es posible mantener conocimiento que no es globalmente consistente, incluso los agentes pueden mantener objetivos globales diferentes. Esta definición permite distinguir entre sistemas que se centran en el comportamiento global, con una conducta fija de los agentes (SCPD) y sistemas que se centran en la conducta de los individuos que como resultado, obtenían una conducta del sistema (SMA). Vista como una sociedad, seria escoger entre un estado que planifica y regula las conductas de los individuos (que serán predecibles) o dejar que el sistema se resuelva por la libre iniciativa de los individuos.

Los problemas básicos que estudia la IAD y que son comunes a todos los sistemas son:
1. Como formular, describir, descomponer y asignar problemas y sintentetizar los resultados entre un grupo de agentes inteligentes.
2. Como capacitar a los agentes para que se comuniquen e interactuen: que lenguajes de comunicación o protocolos deben utilizarse, que y cuando deben comunicarse, etc.
3. Como asegurar que los agentes actúen coherentemente al tomar decisiones o realizar acciones, como acomodar los efectos globales de las decisiones locales y prevenir interacciones no deseadas.
4. Como capacitar a los agentes para representar y razonar sobre acciones, planes y conocimientos de otros agentes para coordinarse; como razonar sobre el estado de su proceso de coordinación (inicio o terminación).
5. Como reconocer y reconciliar puntos de vista e intenciones conflictivas entre un conjunto de agentes para coordinar sus acciones; como sintetizar los puntos de vista y los resultados.
6. Como utilizar técnicas ingenieriles y desarrollar sistemas con IAD. Como desarrollar plataformas de SMA y metodologias de desarrollo con tenias de IAD.