Sistemas Multiagentes en el campo de la Inteligencia Artificial
La investigación en el campo de la Inteligencia Artificial ha ayudado a desarrollar software que simula las capacidades de la inteligencia del ser humano, tales como razonamiento, comunicación en lenguaje natural, aprendizaje, etc. Con tales programas, las computadoras han pasado progresivamente a ser una especie de asistente para las personas. El desarrollo de redes de computadores (redes corporativas y redes locales) ha sido un gran paso hacia el desarrrollo de organizaciones de computadores, debido a que la colaboración entre individuos requiere que se establezcan ligas de comunicación, y que éstas se usen en forma efectiva.
La Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) es un subcampo de la Inteligencia Artificial que investiga modelos de conocimiento, así como las técnicas de comunicación y razonamiento que necesitan los agentes computacionales para participar en la solución de problemas comunes a ellos. De esta forma, la investigación en IAD se orienta al entendimiento y modelado de conocimiento y acción en tareas que requieren de colaboración. De aquí existen dos áreas de investigación: Solución de Problemas Distribuidos, y Sistemas Multiagentes.
La investigación en la Solución de Problemas Distribuidos (SPD) considera la forma en que se puede dividir la tarea de solucionar un problema entre un número de módulos (o nodos) que cooperan en dividir y compartir conocimiento acerca del problema y su correspondiente solución. En un sistema SPD puro, todas las estrategias de interacción (cooperación y coordinación) se incorporan como una parte integral del sistema.
La investigación en Sistemas Multiagentes (SMA) se orienta al estudio del comportamiento de un conjunto de agentes autónomos que tratan de dar solución a un problema dado. Un sistema multiagentes puede definirse como una red de "solucionadores de problemas" que trabajan juntos para dar solución a problemas que están más allá de sus capacidades individuales. Estos solucionadores de problemas, que se les llama "agentes" , son autónomos y pueden ser homogéneos o heterogéneos en su naturaleza dependiendo de sus capacidades en la solución de problemas. A la investigación en Sistemas Multiagentes también se le conoce como Inteligencia Artificial Descentralizada (IADz).
La Solución de Problemas Distribuidos y la investigación de Sistemas Multiagentes (o Inteligencia Artificial Descentralizada), coinciden en el interés del estudio de entidades distribuidas. Sin embargo, en la Solución de Problemas Distribuidos, inicialmente se define una tarea globaly el problema consiste en diseñar las entidades distribuidas que sean capaces de efectuar esa tarea global: es necesario estudiar la distribución y los puntos de colaboración para la tarea dada. En Sistemas Multiagentes, se definen inicialmente entidades autónomas y se estudia la forma en que estas entidades son capaces de realizar tareas (que pueden ser personales, o que pueden interesar a varias entidades). La característica principal consiste en estudiar la estructura de las entidades (o agentes) autónomos para tener una idea del tipo de problemas que pueden resolver y cómo pueden cooperar entre sí.
Un sistema multiagentes tiene grandes ventajas con respecto a un sistema centralizado y monolítico:
- Solución de problemas con mayor rapidez, debido al aprovechamiento de procesamiento paralelo.
- Comunicación mínima, pues se transmite solamente soluciones parciales de alto nivel a otros agentes en lugar de tener que enviar datos básicos a un sistema central.
- Mayor flexibilidad, pues se tienen agentes con diferentes habilidades que en forma dinámica cooperan entre sí para resolver problemas.
- Mayor confiabilidad, pues otros agentes pueden tomar las responsabilidades de los agentes que llegasen a fallar en su operación.
