Agentes Inteligentes &Bases del Conocimientolvaro Fuentes Gabriel Sabillon

Que es un agente Varios investigadores ygruposdeinvestigacinhan definido el trmino de agente desde diferentes puntos de vista, esto ha influido a que en la actualidad existan diferentes definiciones de lo que es un agente.La dificultad se debe especialmente a que los agentes se pueden emplear en muchos dominios de aplicacin, llevando consigo a que cadadominioasocie varios y diferentes atributos a la definicin de agente. Un agente es un sistema que esta en algnambientey que es capaz de tomaraccionesautnomas de acuerdo al estadodel ambiente para cumplir susobjetivosdediseo

Caractersticas Reactivo, el agente es capaz de responder a cambios en el entorno en que se encuentra situado.Pro-activo, a su vez el agente debe ser capaz de intentar cumplir sus propios planes u objetivos.Social, debe depodercomunicarse con otros agentes mediante algn tipo delenguajedecomunicacinde agentes.

Arquitecturas de agentes Las arquitecturas de agentes son sistemas de toma de decisiones empotradas en un entorno.Tipos de entorno: Accesible / inaccesible. Determinista / indeterminista. Episdico / no episdico. Esttico / dinmico. Discreto / continuo

Diferencias entre agentes y sistemas expertos Los SE no suelen interactuar directamente con el entorno (de ah que algunos le llamaran sistema autistas. Los SE suele disearse para tareas ms complejas donde ellos tienen todo el control de las decisiones para ese dominio. Los SE no suelen cooperar entre si.

Ventajas y DificultadesVentajas de los agentes inteligentes:Facilitarle el trabajo a los usuariosActuar como consultantesServir de operadores en medios complejosDificultades: Cmo conocer la informacin relevante o irrelevante Cmo agilizar la bsqueda Cmo evitar repetir una tarea realizada. Cmo habrselas con diferentes protocolos, formatos y sistemas de acceso a la informacin.

Aplicaciones de la tecnologa de agentesLas aportaciones que nos proporciona ste nuevo software son una gestin compleja coordinada, realizando tareas de aprendizaje, colaboracin y negociacin, mediante el conocimiento del entorno e intercomunicacin con otros sistemas. Esto ha llevado a la aparicin de aplicaciones industriales y comerciales en campos tan diferentes como el control areo, los sistemas de transporte de empresas, los simulacin de sistemas complejos, el control industrial, el comercio electrnico, los servicios web en el campo semntico, la personalizacin de servicios, la exploracin espacial, la computacin P2P, la monitorizacin o los juegos. Hoy en da se ven prototipos de aplicaciones comerciales tales como representantes virtuales, asistentes personales, negociadores de mercado electrnico, buscadores de informacin o rastreadores, y sistemas espas.

Relacin entre una base del conocimiento y un agente Cada agente inteligente necesita de una base de conocimiento donde almacenar la informacin referida al entorno en el cual se desenvuelve. El conocimiento aqu almacenado debe ser actualizado de manera peridica y respetar ciertas restricciones de integridad para garantizar el correcto razonamiento del agente. En un entorno multi-agente, el conocimiento puede estar distribuido, fragmenta-do, y/o replicado

Bases del ConocimientoHace apenas unos aos, los principales trminos informticos giraban en torno a los datos que generaba y controlaba una organizacin. Hoy en da, cada vez se habla ms de su conocimiento. Ejemplo: En una conversacin informal los tres conceptos suelen utilizarse indistintamente, lo que puede llevar a una interpretacin libre de los mismos. Quizs la forma ms sencilla de diferenciarlos sea recordar la regla del telfono: un nmero de telfono aislado representa un dato, un listn telefnico (convenientemente organizado, formateado y contextualizado) representa informacin, y todo el procedimiento que cada uno de nosotros sabe repetir para localizar el nmero que necesita, teclearlo en el mvil, y contactar con el interlocutor deseado, eso es lo que representa el conocimiento.

As fue como nacieron las bases de conocimiento, una evolucin de las bases de datos que hacen que la informacin almacenada en ellas se encuentre catalogada de tal manera que pueda ser entendida y consumida no slo por una persona, sino tambin por una mquina.

Hoy en da, el concepto de base de conocimiento se proyecta como la evolucin natural de los sistemas de informacin, tanto a nivel privado (dentro de grandes empresas) como a nivel pblico (en gobiernos e instituciones oficiales). De hecho, muchas bases de conocimiento empiezan a estar accesibles directamente desde Internet. Un buen ejemplo es el Portal de Datos Pblicos del Gobierno Espaol, enmarcado en el movimiento Open Data.

Ejemplos de bases de conocimiento en internet

Wolfram Alpha: promovida por el prestigioso cientfico Stephen Wolfram (padre del programa Matemathica) en la Universidad de Illinois. Ahora mismo representa una de las lneas de negocio ms pioneras de la matriz del grupo empresarial Wolfram Research.Dbpedia: iniciativa de la Universidad de Berln en colaboracin con otras universidades alemanas. Han invertido una gran cantidad de recursos en estructurar la informacin disponible en Wikipedia, transformando artculos de texto plano en datos computables.Freebase: es una base de conocimiento colaborativa y libre, recientemente adquirida por Google, que fue impulsada inicialmente por la empresa Metaweb Technologies, en San Francisco. Freebase basaba todo su contenido en licencias Creative Commons.True Knowledge: es una iniciativa de la Universidad de Cambridge cuya finalidad ltima consiste en crear un motor computacional de respuestas estructuradas. True Knowledge maneja el rcord en cuanto a volumen de informacin almacenada.

Biblibografia http://www.monografias.com/trabajos74/agentes-inteligentes-paso-inteligencia-artificial/agentes-inteligentes-paso-inteligencia-artificial2.shtmlhttps://mangelesbroullon.wordpress.com/2013/08/19/que-es-un-agente-inteligente/http://blog.classora.com/2012/01/26/bases-de-conocimiento-en-internet/http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/19693/Documento_completo.pdf?sequence=1