En intelixencia artificial, un axente intelixente (IA, polas siglas en inglés de intelligent agent) é un axente que actúa de forma intelixente; Percibe ou ten sensación do seu contorno, realiza accións de forma autónoma para acadar os obxectivos e pode mellorar o seu rendemento coa aprendizaxe ou a adquisición de coñecementos. Un axente intelixente pode ser simple ou complexo: un termostato ou outro sistema de control considérase un exemplo de axente intelixente, como o é un ser humano, como calquera sistema que cumpra a definición, como unha organización ou empresa, un Estado ou un bioma, etc.
Os axentes intelixentes son unha tecnoloxía en constante evolución dentro do campo da intelixencia artificial (IA), que está revolucionando a forma en que interactuamos coa tecnoloxía.
Definición miniatura|408x408px| Diagrama dun axente intelixente interactuando co seu contorno a través dun ciclo de percepción-acción. Os sensores do axente recollen información externa, que logo é procesada para tomar decisións baseadas en regras condicionais. Finalmente, os actuadores executan accións que impactan no contorno, nun ciclo de retroalimentación. Os principais libros de texto de IA definen a "intelixencia artificial" como o "estudo e deseño de axentes intelixentes", unha definición que considera que o comportamento dirixido a obxectivos é a esencia da intelixencia. Os axentes dirixidos a obxectivos tamén se describen mediante un termo tomado da economía, "axente racional".
Os axentes intelixentes adoitan describirse esquematicamente como un sistema funcional abstracto semellante a un programa informático. As descricións abstractas dos axentes intelixentes chámanse axentes intelixentes abstractos (AIA) para distinguilos das súas aplicacións no mundo real. Un axente intelixente autónomo está deseñado para funcionar en ausencia de intervención humana. Os axentes intelixentes tamén están moi relacionados cos axentes software (un programa informático autónomo que realiza tarefas en nome dos usuarios).
Terminoloxía e etimoloxía O termo axente intelixente (IA) refírese a sistemas informáticos avanzados dentro do campo da intelixencia artificial. Deriva das palabras "axente" e "intelixente", ambas con raíces no latín.
A palabra "axente" vén do latín agentis, "o que leva a cabo a acción". (en castelán) Componse do verbo agĕre (mover, facer actuar, levar adiante, actuar) e do sufixo -nte (participio presente, axente, o que fai a acción).
"intelixente" provén do latín intelligens, significando "o que sabe escoller, o que sabe ler entre liñas". Os seus compoñentes léxicos son o prefixo inter- (entre) e legere (ler, escoller), xunto co sufixo -ente (axente).
Siglas IA e AI As siglas AI (axente intelixente) e IA (intelixencia artificial) en lingua galega coinciden coas siglas en lingua inglesa, aínda que se usan de xeito inverso (AI de Artificial Intelligence e IA de Intelligente Agent). miniatura|Peter Norvig, exdirector de investigación e calidade en Google e do departamento de computación na NASA. coautor xunto con Stuart J. Russell de Artificial Intelligence: A Modern Approach , o máis popular libro de texto sobre intelixencia artificial, usado por máis de 1500 universidades en 135 Estados-nación.
Como definición de intelixencia artificial Artificial Intelligence: A Modern Approach define un "axente" como"Calquera cousa que se pode ver como percibir o seu ambiente a través de sensores e actuar sobre ese ambiente a través de actuadores"Define un "axente racional" como:"Un axente que actúa para maximizar o valor esperado dunha medida de rendemento baseada na experiencia e coñecementos pasados".Tamén define o campo da "investigación en intelixencia artificial" como:"O estudo e deseño de axentes racionais"Padgham e Winikoff (2005) coinciden en que un axente intelixente está situado nun ambiente e responde de forma oportuna (aínda que non necesariamente en tempo real) aos cambios no ambiente. Non obstante, os axentes intelixentes tamén deben perseguir obxectivos de forma proactiva de forma flexíbel e robusta.A definición de Padgham & Winikoff cubre explicitamente só os axentes sociais que interactúan con outros axentes. Os desiderata opcionais inclúen que o axente sexa racional e que o axente sexa capaz de analizar crenza-desexo-intención.Lin Padgham and Michael Winikoff. Developing intelligent agent systems: A practical guide. Vol. 13. John Wiley & Sons, 2005.
Kaplan e Haenlein definen a intelixencia artificial como "a capacidade dun sistema para interpretar correctamente datos externos, aprender de tales datos e utilizar esas aprendizaxes para acadar obxectivos e tarefas específicas mediante unha adaptación flexíbel". Esta definición está moi relacionada coa de axente intelixente.
Definicións alternativas
"Axente intelixente" tamén se usa a miúdo como un termo de mercadotecnia vago, ás veces sinónimo de "asistente persoal virtual". Algunhas definicións do século XX caracterizan a un axente como un programa que axuda a un usuario ou que actúa en nome dun usuario.Burgin, Mark, and Gordana Dodig-Crnkovic. "A systematic approach to artificial agents." arXiv preprint arXiv:0902.3513 (2009). Estes exemplos coñécense como axentes de software, e ás veces un "axente de software intelixente" (é dicir, un axente de software con intelixencia) denomínase "axente intelixente".
Segundo Nikola Kasabov, os sistemas de IA deberían presentar as seguintes características:
Acomodar as novas regras de resolución de problemas gradualmente Adaptación en liña e en tempo real Son capaces de analizarse a si mesmos en termos de comportamento, erro e éxito. Aprender e mellorar a través da interacción co medio ( Axente encarnado, emboided agent) Aprende rapidamente de grandes cantidades de datos Ter capacidades de almacenamento e recuperación de exemplares baseadas na memoria Ter parámetros para representar a memoria a curto e longo prazo, a idade, o esquecemento, etc.
Características Os axentes intelixentes diferéncianse doutros sistemas automatizados na súa capacidade para aprender, adaptarse e tomar decisións autónomas. Mentres que os sistemas automatizados seguen instrucións predefinidas, os axentes intelixentes son capaces de aprender da experiencia e tomar decisións baseadas na análise de datos. As habilidades clave destes axentes inclúen a aprendizaxe automática, o procesamento da linguaxe natural, a visión por computadora e a toma de decisións autónomas.
Un axente ten unha "función obxectiva" que engloba todos os obxectivos da IA. Este axente está deseñado para crear e executar calquera plan que, ao rematar, maximize o valor esperado da función obxectivo. Por exemplo, un axente de aprendizaxe de reforzo ten unha "función de recompensa" que permite aos programadores dar forma ao comportamento desexado do IA, e o comportamento dun algoritmo evolutivo está conformado por unha "función de aptitude".
Os axentes intelixentes en intelixencia artificial están estreitamente relacionados cos axentes en economía, e as versións do paradigma dos axentes intelixentes estúdanse na ciencia cognitiva, ética, filosofía da razón práctica, así como en moitos modelos socio-cognitivos interdisciplinarios e simulacións sociais informáticas. Historia miniatura|260x260px|Conversa co chatbot ELIZA. miniatura|Despois de desenvolver ELIZA, Weizenbaum tornouse crítico coa intelixencia artificial ao observar como as persoas se enganchaban emocionalmente co programa. Preocupouse pola tendencia das persoas a atribuír cualidades humanas ás máquinas e advertiu contra a substitución de interaccións humanas por interaccións con máquinas. Tamén expresou preocupacións éticas sobre o uso da IA, especialmente en ámbitos militares e na toma de decisións importantes. A historia dos axentes intelixentes comeza na década de 1960 co desenvolvemento de programas pioneiros de IA. Un dos primeiros e máis notábeis foi ELIZA, creado por Joseph Weizenbaum no MIT. A pesar de ser un programa simple, ELIZA é considerado unha das primeiras tentativas de simular unha conversa humana, actuando como un terapeuta que responde a entradas do usuario.
Na mesma época, o Stanford Research Institute, naquela altura parte da Universidade Stanford, desenvolveu Shakey the Robot, un dos primeiros robots en combinar mobilidade, percepción e planificación para navegar e realizar tarefas de forma autónoma nun contorno físico. Nos anos 70 e 80, os sistemas expertos comezaron a emerxer como unha forma primitiva de axentes intelixentes. Estes sistemas estaban deseñados para simularen a toma de decisións dun experto nun campo específico. Un exemplo destacado é o sistema MYCIN, desenvolvido na Universidade de Stanford, deseñado para axudar na toma de decisións médicas. (en inglés)
Estes desenvolvementos iniciais sentaron as bases para a complexidade crecente dos axentes intelixentes modernos, que agora abranguen desde asistentes virtuais até sistemas autónomos avanzados en diversas industrias.
Desafíos éticos Os desafíos éticos dos axentes intelixentes IA estanse abordando a través da implementación de principios éticos e regulacións. Estanse desenvolvendo normas e estándares para garantir que estes axentes actúen de maneira responsábel e ética. Ademais, realízanse investigacións e debates sobre os aspectos éticos da intelixencia artificial.
Desafíos éticos Os desafíos éticos dos axentes intelixentes IA estánse abordando a través da implementación de principios éticos e regulacións. Estanse desenvolvendo normas e estándares para garantir que estes axentes actúen de maneira responsábel e ética. Ademais, realízanse investigacións e debates sobre os aspectos éticos da intelixencia artificial. Vantaxes
Filosoficamente, esta definición de intelixencia artificial evita varias liñas de crítica. A diferenza da proba de Turing, non se refire de ningún xeito á intelixencia humana. Así, non hai que discutir se é intelixencia "real" fronte a intelixencia "simulada" (é dicir, intelixencia "sintética" fronte a intelixencia "artificial") e non indica que esa máquina teña unha mente, unha conciencia ou unha verdadeira comprensión (é dicir, non implica a "hipótese de IA forte" de John Searle). Tampouco tenta trazar unha liña divisoria nítida entre comportamentos "intelixentes" e comportamentos "non intelixentes": os programas só deben medirse en función da súa función obxectiva.
Máis importante aínda, ten unha serie de vantaxes prácticas que axudaron a avanzar na investigación da IA. Ofrece unha forma fiábel e científica de probar programas; os investigadores poden comparar directamente ou mesmo combinar diferentes enfoques para problemas illados, preguntando que axente é mellor para maximizar unha determinada "función obxectivo". Tamén lles proporciona unha linguaxe común para comunicarse con outros campos, como a optimización matemática (que se define en termos de "obxectivos") ou a economía (que usa a mesma definición de "axente racional").
Función obxectiva Un axente ao que se lle asigna unha "función de obxectivo" explícita considérase máis intelixente se realiza de forma consistente accións que maximizan con éxito a súa función de obxectivo programada. O obxectivo pode ser sinxelo ("1 se o IA gaña unha partida de Go, 0 no caso contrario") ou complexo ("Realiza accións matematicamente similares ás que tiveron éxito no pasado"). A "función de obxectivos" encapsula todos os obxectivos nos que o axente é impulsado a actuar; no caso dos axentes racionais, a función tamén encapsula os compromisos aceptábeis entre a consecución de obxectivos en conflito. (A terminoloxía varía; por exemplo, algúns axentes buscan maximizar ou minimizar unha "función de utilidade", "función obxectivo" ou "función de perda").