El futuro de la inteligencia artificial y los agentes inteligentes
El desarrollo de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) avanza a pasos agigantados, liderado por compañías como OpenAI, con el objetivo final de crear modelos de Inteligencia Artificial General (IAG), capaces de abordar cualquier tarea o petición de los usuarios, así como de analizar información de diversos formatos y registros sensoriales. En este camino, los agentes inteligentes (o agentes de IA) son una herramienta clave.
Los agentes inteligentes son modelos diseñados para propósitos específicos, optimizados para resolver problemas concretos en áreas como asistencia al consumidor, Internet de las cosas (IoT) o logística. Su función es asistir a los humanos en tareas mecánicas, y al combinarlos se pueden construir modelos de propósito general.
Estos agentes operan de forma autónoma, después de ser entrenados por humanos. Pueden analizar información de sistemas, aplicaciones o, en el caso de robots físicos, del entorno que los rodea. Por ejemplo, los autos con sistemas de conducción autónoma utilizan sensores para percibir su entorno y tomar decisiones.
Existen dos tipos principales de agentes de IA: aquellos que siguen reglas predefinidas y aquellos que aprenden y se adaptan de forma autónoma.
Los agentes pueden clasificarse según su funcionamiento en reactivos (responden directamente a estímulos), deliberativos (planifican para tomar decisiones) o con capacidades de aprendizaje (se adaptan a través de datos y experiencia).
Un ejemplo de las capacidades de los agentes de IA es la herramienta anunciada por OpenAI el año pasado. Permitirá a los usuarios crear agentes personalizados, como un “coach de escritura creativa” o un “compañero de viaje”, con un enfoque más especializado que ChatGPT.
Percepciones y Actuadores
Para funcionar, los agentes necesitan percepciones, es decir, entradas sensoriales de su entorno. Estas pueden incluir mensajes de texto, información del usuario o datos de sensores.
Los actuadores ejecutan acciones basadas en el análisis de las percepciones. Por ejemplo, pueden generar respuestas de texto en un chat de atención al cliente o activar los frenos de un auto autónomo.
La retroalimentación es esencial para mejorar los agentes de IA. Puede provenir de operadores humanos, otros sistemas de IA o del entorno mismo.
Tipos de Agentes de IA
- Agentes de reflejos simples: operan en base a reglas predefinidas y reaccionan a percepciones actuales.
- Agentes de reflejos basados en modelos: mantienen un modelo interno del entorno y toman decisiones basadas en él.
- Agentes basados en utilidades: seleccionan la acción con mayor utilidad esperada.
- Agentes de aprendizaje: aprenden y se adaptan a entornos desconocidos.
- Agentes de creencia-deseo-intención: modelan el comportamiento humano y planifican acciones en consecuencia.
- Agentes basados en lógica: utilizan razonamiento deductivo para tomar decisiones sobre reglas lógicas.
