AGENTES INTELIGENTES Introducci

1
AGENTES INTELIGENTESIntroducción a la
Inteligencia ArtificialLCC
2
SISTEMAS MULTIAGENTES
Campo Interdisciplinario sistemas distribuidos,
IA, teoría de juegos, ciencias sociales
Agentes como un nuevo paradigma de la Ingeniería
de Software para diseñar e implementar sistemas
complejos distribuidos
Agentes como una herramienta para entender
sociedades humanas permiten una interesante
forma de simular sociedades
3
AGENTES INTELIGENTES
NOCION DE AGENCIA
4
AGENTES EN LA IA
5
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Las nuevas tendencias...

• Las capacidades de aprendizaje de las redes
  neuronales y otras técnicas Conocimiento de
  los expertos en forma de ejemplos, ensayo y
  error.
• Los SE con técnicas de RA Conocimiento
  abstracto, lógico y aproximado de los expertos.
• Los agentes (IA distribuida) Conocimiento sobre
  los métodos de cooperación en un conjunto de
  expertos (explotar las interacciones)

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA
Porque IA Distribuida? Porque distribuir IA?

• Los problemas están físicamente distribuidos
• El mundo está compuesto por entidades autónomas
• Estas entidades interactúan entre si y con el
  entorno
• NOCION AGENTES

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA (DAI- MIT
80)
Disciplina dirigida al desarrollo de métodos y
técnicas para la solución de problemas complejos
por medio del comportamiento inteligente de un
sistema integrado por unidades llamadas agentes.
8
INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA (DAI)
Uno de los principales objetivos es entender los
principios subyacentes al comportamiento de
múltiples entidades del mundo denominadas
agentes, y sus interacciones.

• Cómo los agentes interactúan y producen un
  comportamiento general del sistema multiagente
  (MAS).

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Noción de agente

• Cuando se hace referencia a la idea de agente
  surgen dos ámbitos de trabajo
• El agente en sí mismo
• Los conjuntos de agentes
• Similitud con lo que sucede a nivel humano

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Noción de agente

• Tendremos un comportamiento personal
• Tendremos un comportamiento social
• producido por un conjunto de agentes
• Lenguaje metafórico

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QUE ES UN AGENTE?

• Es una entidad física o virtual que posee ciertas
  características generales
• Es capaz de percibir el entorno
• Posee una representación parcial del entorno.
• Es capaz de actuar sobre el entorno
• Puede comunicarse
• Posee un conjunto de objetivos que gobiernan su
  comportamiento
• Posee recursos propios

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Sistemas Multiagentes (MAS)
SISTEMAS COMPLEJOS
Pueden ser descompuestos en componentes de
software modulares y de funciones específicas
agentes

• Son concebidos como organizaciones de agentes MAS
  

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Sistemas Multiagentes
Son sistemas con los siguientes Componentes
esenciales

• Un entorno E
• Un conjunto de objetos O en E
• Un conjunto de agentes A / A ? O
• Un conjunto de relaciones en O
• Un conjunto Op de operaciones

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Sistemas Multiagentes (MAS)

• Los agentes deben compartir conocimientos
• sobre el problema y las posibles soluciones.
• Los agentes en un MAS pueden compartir
• una meta o tener metas independientes.
• El conocimiento globalpuede incluir control
• global, consistencia global, metas globales, etc
• La coordinación puede ser muy compleja

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SISTEMAS MULTIAGENTES (MAS)

• CARACTERISTICAS
• Cada agente tiene información y capacidades
  limitadas para resolver un problema
• No hay un control global del sistema
• Los datos están descentralizados
• Computación es asincrónica
• Proveen mas robustez, eficiencia y permiten la
  interoperatividad de sistemas existentes

16
QUE ES UN AGENTE?
17
QUE ES UN AGENTE ????
QUE DISTINGUE A UN AGENTE DE SOFTWARE (SOFTBOT)
DE OTRO TIPO DE PROGRAMA ????
Distintas Definiciones A Taxonomy for
Autonomous Agents, S. Franklin and Art Graesser
University of Memphis
18
QUE ES UN AGENTE ????

• "Es todo aquello que percibe su ambiente mediante
  sensores y que responde o actúa mediante
  efectores." Russell and Norvig
• The AIMA Agent, 1995
• Que entendemos por ambiente, sensores y actuación
  ?

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AGENTE
Representación NorvigRussell
20
QUÉ ES UN AGENTE INTELIGENTE

• Un agente inteligente es aquél que pueda
• percibir un mundo perceptual mediante SENSORES y
• actuar sobre ese mundo mediante EFECTORES (o
  actuadores)
• META de la IA Diseñar un agente
  inteligente/racional que opere o actúe
  adecuadamente en sus ambientes.

21
AGENTE INTELIGENTE /RACIONAL???

• Debe hacer siempre lo correcto de acuerdo a sus
  percepciones.
• Es aquel que emprende la mejor acción posible en
  una situación dada.
• Russel Norvig

22
RACIONALIDAD

• Depende de
• LA SECUENCIA DE PERCEPCIONES - TODO LO QUE EL
  AGENTE HA PERCIBIDO HASTA AHORA
• LA MEDIDA DE ÉXITO ELEGIDA
• CUÁNTO CONOCE EL AGENTE DEL AMBIENTE EN QUE OPERA
• LAS ACCIONES QUE EL AGENTE ESTÉ EN CONDICIONES DE
  REALIZAR

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AGENTE INTELIGENTE IDEAL

• El agente inteligente ideal es el que, para
  cualquier secuencia arbitraria de percepciones,
  logre con su ACCION maximizar la medida de su
  buen éxito.
• Para ello usa
• su secuencia de percepciones
• su conocimiento internalizado
• Racional no es omnisciente

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PRR (Herbert Simon)

• El Principio de la Racionalidad Restringida alega
  que la racionalidad óptima ideal NO es el buen
  éxito perfecto.
• Ningún ser humano apela a una mayor racionalidad
  que la necesaria para sus fines prácticos.
• Las limitaciones de un agente
• SENSORES
• EFECTORES y
• POTENCIA COMPUTACIONAL
• disponible y óptima económica
• conducen a que la racionalidad ideal sea
• imposible e impráctica.
• MAXIMA PERFORMANCE !!!

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QUE ES UN AGENTE ????
Es un sistema de computación situado en algún
entorno, que es capaz de una acción autónoma y
flexible para alcanzar sus objetivos de diseño."
Wooldridge Jennings

• Débil
• Nociones de Agentes
• Fuerte

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AGENTES propiedades

• Noción Débil
• Es la forma más general en que es usado el
  término agente. Es un sistema de software
  (hardware) con las siguientes propiedades
• Autonomía. (actuar sin intervención, control)
• Habilidad Social.(lenguaje de comunicación)
• Reactividad. (percepción-acción)
• Proactividad. (dirigido a la meta, toma
  iniciativa)

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AGENTES propiedades

• Autonomía
• La característica principal de los agentes es
  su autonomía.
• Un sistema autónomo es capaz de actuar
  independientemente, exhibiendo control sobre su
  estado interno.

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AGENTES propiedades

• Reactividad
• La mayoría de los entornos interesantes son
  dinámicos
• Un sistema reactivo es aquél que mantiene una
  interacción continua con el entorno y responde a
  los cambios que se producen en él, en tiempo de
  respuesta adecuado.

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AGENTES propiedades

• Proactividad
• Generalmente se espera que un agente haga cosas
  para nosotros
• Un sistema proactivo es aquél que genera e
  intenta alcanzar metas,
• no es dirigido sólo por eventos
• toma iniciativa
• reconoce oportunidades

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AGENTES propiedades

• Habilidad social
• El mundo real es un entorno multiagente, no
  podemos alcanzar nuestras metas sin tener a otros
  en cuenta.
• La habilidad social en los agentes es la
  capacidad de interacción con otros agentes
  (posiblemente humanos) a través de algún tipo de
  lenguaje de comunicación de agentes.

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AGENTES ejemplos

• Ejemplos
• Agentes triviales
• Termostato
• demonio en UNIX (biff)
• Agentes inteligentes
• agente planificador de vuelos
• agentes de interfaz
• agentes para e-commerce

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AGENTE nociones mentales

• Noción más fuerte IA
• Además de las propiedades anteriores, se
  agregan nociones mentales como
• Conocimiento. Actitudes de
• Creencias. información
• Intenciones.
• Obligaciones Pro-actitudes
• (Emociones).

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ACTITUDES DE INFORMACION
Todo sistema cuando recibe información se
construye un mundo que intenta representar el
mundo exterior.
Creencia es la información que un agente recibe
de otros agentes (software, personas).
Evidencia es la información que proviene de
mediciones o inspecciones directas .
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REPRESENTACIÓN DE CREENCIAS
EJEMPLO
El agente A cuando recibe esa información, lo que
tiene es una creencia de que hace muy buen tiempo.
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AGENTE otras propiedades

• Otros atributos
• Varios de estos atributos también se suelen
  discutir en el contexto de agencia
• Movilidad.
• Veracidad. (no comunica información falsa)
• Benevolencia. (trata de hacer lo que se le pide)
• Racionalidad. (actuará para lograr sus metas)
• Solitario, parásito, social,

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TIPOS DE AGENTES

• Estáticos o móviles.
• Deliberativos o reactivos
• El agente posee una representación del mundo en
  base a la que razona o tiene un comportamiento
  reflejo que depende de sus percepciones ???
• Otras clasificaciones

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TIPOS DE AGENTES
COLABORATIVOS/ APRENDEN
COOPERATIVOS
AGENTES INTELIGENTES
COLABORATIVOS
AGENTES DE INTERFAZ
AUTONOMOS
APRENDEN
Source H. Nwana, Software Agents An Overview
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Ejemplo

• Ejemplo Taxi con piloto automático (taximetrero
  reemplazado por un agente inteligente )
• Percepciones ??
• acciones ??
• Metas ??
• Ambiente ??

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Taxi con piloto automático

• Percepciones
• Video, acelerómetro, instrumental del tablero,
  sensores del motor
• acciones
• gestión del volante, acelerar y frenar, bocina
• Metas
• seguridad, llegar a destino, maximizar
  ganancias, obedecer las leyes, satisfacción del
  cliente
• Ambiente
• calles urbanas, avenidas, tráfico, peatones,
  clima, tipo de cliente

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Ejemplos de distintos tipos de agentes

• Para identificar a un agente debemos analizar

41
AMBIENTES
42
PROPIEDADES DE LOS AMBIENTESNorvig Russell cap2

• Accesible/Inaccesible
• Si los sensores proporcionan todo lo que hay que
  saber sobre el estado completo del ambiente -
  necesario para elegir una acción - entonces el
  ambiente es accesible al agente.
• Determinístico/No-determinístico (estocástico)
• Si el estado siguiente del ambiente está
  determinado plenamente por el estado presente del
  mismo, y por la acción del agente - se trata de
  un ambiente determinístico.
• Episódico/No-episódico
• Un ambiente episódico implica que los episodios
  siguientes no dependen de las acciones que
  ocurrían en episodios previos.

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PROPIEDADES DE LOS AMBIENTES(2)

• Estático/Dinámico
• Será estático todo ambiente que no cambie
  mientras el agente está pensando (computa una
  buena estrategia)
• Discreto/Continuo
• Discreto - con escaso número de percepciones y
  acciones en el ambiente.
• Continuo - el otro caso.
• Sin adversario/con adversarios racionales
• Los ambientes ingenieriles suelen ser sin
  adversario.
• Los ambientes sociales y económicos aumentan en
  su complejidad por la presencia de interacciones
  entre uno o más adversarios (por ejemplo en la
  Bolsa).

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Tipos de ambientes y sus características

• Solitario sí -
  sí - no - sí - sí
• Taxi no -
  no -no - no - no
• Accesible
• Determinístico
• Episódico
• Estático
• Discreto

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Tipos de ambientes y sus características
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ARQUITECTURAS DE AGENTES
47
SISTEMAS MULTIAGENTES Como especificarlo?
DISTINTOS NIVELES

• TEORIAS FORMALES.
• ARQUITECTURAS.
• LENGUAJES DE PROGRAMACION.
• APLICACIONES.

• Wooldridge Jennings (1995)
• Intelligent Agents Theory and Practice

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TEORIAS SOBRE AGENTES

• Que es un agente?
• Que propiedades debe tener?
• Cómo se representan dichas propiedades
  formalmente?
• Cómo se razona acerca de ellas?

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MODELO ABSTRACTO

• entorno Ss1, ....,sn
• Acciones A a1,...an
• (capacidad de actuar del agente)
• Agente acción Sk ? A
• Interacción Agente-entorno (historia)
• h S0 ?a0 S1 .......? S0
• Observación del entorno verS ?P

50
MODELO ABSTRACTO

• entorno Ss1, ....,sn
• Observación del entorno ver S ?P
• Un agente en general tiene una percepción
  parcial,
• s1,s2 ? S son indistinguibles si
• ver(s1) ver(s2 ) relación de equivalencia ?
• situaciones extremas
• ??? ?S? agente con percepción
  perfecta Omnisciente
• ??? 1 agente para el cual todos los estados
  son indistinguibles

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TEORIAS Y ARQUITECTURAS
Algunas de las propiedades estudiadas son

• REACTIVIDAD/DELIBERACION
• INTENCIONALIDAD En que grado se puede considerar
  a los agentes como un sistema intencional
• ACTITUDES El comportamiento de un agente es
  previsto y explicado a través de la atribución de
  actitudes (creencias, deseos, preferencias,etc)
• Nociones intencionales

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SISTEMA INTENCIONAL
Un sistema es intencional si su comportamiento
puede ser predicho atribuyéndose creencias,
deseos y conducta racional. (D. Dennet, 1987)

• Primer orden tiene creencias y deseos, pero no
  creencias y deseos acerca de creencias y deseos.
• Segundo orden tiene creencias y deseos acerca de
  creencias y deseos.

53
ACTITUDES
Cuáles son las necesarias para modelizar
adecuadamente a un agente ???

• Actitudes informacionales creencias y
  conocimiento
• Pro-actitudes deseos, intenciones, obligación,
  compromiso.

54
TEORIAS FORMALES SOBRE AGENTES
Son especificaciones formales, es decir, estudios
formales acerca de las propiedades, su
representación y cómo razonar sobre ellas.

• Agentes como sistemas intencionales (creencias,
  conocimiento, deseos, intención, obligación,).
• Formalización lógica de una teoría sobre
  intenciones (creencias y objetivos)

55
ARQUITECTURA DE AGENTES
Representa un punto intermedio entre la
especificación y la implementación

• Como deben construirse los agentes para que
  tengan las propiedades que deseamos?
• Que estructuras de software o hardware son
  necesarias para soportar esta arquitectura ?

56
ARQUITECTURA DE AGENTES
Uno de los aspectos que deben balancear es la
percepción/acción y el razonamiento sobre como
actuar. (Intelligence Agent Theory and Practice)

• DELIBERATIVAS Contienen un modelo simbólico,
  explícitamente representado del entorno se basa
  en Hípótesis del sistema de símbolos físicos - SS
  (IRMA)
• REACTIVAS Generalmente no incluyen
  representación simbólica del mundo - la
  inteligencia real está situada- interacción
  (Subsumption architecture)
• HIBRIDAS Tratan de combinar las dos
  aproximaciones - (layers, BDI architectures)

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ARQUITECTURA DE AGENTES
Wooldridge 2002- An Introduction to Multiagent
Systems

• DEDUCTIVE REASONING AGENTS
• Aproximaciones simbólicas/lógicas
• PRACTICAL REASONING AGENTS
• Deliberación razonamiento Means-Ends.
• PRS (Procedural Reasoning System) -
  Arquitectura BDI
• REACTIVE AND HIBRID AGENTS
• rechazan la representación simbólica -
  comportamiento emergente - interacción

58
Tipos de Agentes (NorvigRussell)

• De reflejo simple
• se basan en reglas condición/acción. Carecen de
  memoria referente a estados pasados del mundo.
• Bien informado de lo que pasa
• con un estado interno usado para almacanar
  estados pasados del mundo.
• Basados en meta (proactivos)
• además de disponer de información sobre el
  estado, tienen una meta que describe situaciones
  deseables.
• Basados en Utilidad
• basan su decisión en la teoría de la utilidad
  para actuar racionalmente.

59
Un agente reactivo (reflejo)

• Las reglas condición-acción permiten establecer
  la conexión entre percepción y acción.
• Los rectángulos se usan para indicar el estado
  interno en un momento.
• Interpret-input genera una descripción abstracta
  del estado mostrado por la percepción
• Rule-match produce una regla del conjunto que
  satisface la percepción

60
Agentes bien informados de lo que pasa

• La actualización del estado interno requiere
• conocimiento acerca de la forma como el mundo
  cambia
• conocimiento acerca de la forma en que el mundo
  cambia con la acción del agente
• Pero el conocimiento del estado interno no
  siempre es suficiente
• pues se requiere conocer la meta a lograr

61
Agentes basados en una Meta

• Razonando acerca de acciones
• la búsqueda y la planificación ayudan a razonar
  acerca de cuál acción logra la meta
• el agente es menos eficiente pero más adaptativo
  y flexible

62
Agentes basados en Utilidad

• Función Utilidad
• es un mapeo de estados - números reales
• lleva a decisiones racionales en situaciones de
• metas en conflicto

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ARQUITECTURA BDI

• Tiene sus raíces en ver a los agentes como
  sistemas intencionales, los primeros trabajos son
  de RaoGeorgeff 1995
• B belief, representa las creencias del agente
• D desire, representan los deseos del agentes,
  cuales son los estados del mundo que prefiere.
• I intentions, representan las intenciones del
  agente, los objetivos que me llevaran a
  satisfacer los deseos - estos derivan en un plan

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ARQUITECTURA BDI

• Tiene sus raíces en el proceso de decidir que
  ación realizar para alcanzar las metas.
• Involucra los procesos
• Deliberación decidir que metas alcanzar
• (DESEOS)
• Razonamiento de medios y fines como alcanzarlas
  INTENCIONES acciones
• Alternativas para alcanzar la meta

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ARQUITECTURA BDI

• PROPIEDADES DE LAS INTENCIONES
• (Bratman, 1978, 1990)
• Las intenciones tienen el rol de provocar
  acciones
• Las intenciones tienen la propiedad de
  persistencia hasta que
• Las cumple
• no puede lograrlas
• ya no sean válida
• Reconsideración de las intenciones !! Costo??

66
ARQUITECTURA
INTENCIONES
DESEOS
SENSORES

CREENCIAS
???
EFECTORES
67
ARQUITECTURA BDI modelo básico

• Es necesario mantener tres estructuras de datos
• Bel el conj. de todas las creencias posibles.
• Des el conj. de todas las deseos posibles.
• Int el conj. de todas las intenciones posibles.
• La representación mediante fórmulas lógicas de
  1er orden suele ser la más adecuada
• Debe haber una noción de consistencia definidos
  sobre ellos

68
ARQUITECTURA BDI modelo básico

• La función que agrupará todas las funciones
  definidas será P ? A
• Función acción p P , A
• Begin
• B FB (p P)
• D opciones ( B)
• I filtro(B,D,I)
• return (ejecutar(I))
• End

69

• Ejemplo TERMOSTATO
• D mantener temperatura en T
• B t (A), OK(T)
• I Calentar, Enfriar, nada
• P ? t (actual) ? B
• Filtro - Si A gt T entonces I Enfriar
• - Si A lt T entonces I Calentar
• - Si A T entonces I Nada
• Acción Case I de
• Enfriar Acción bajar temp
• Calentar Acción subir temp
• Nada Acción nada

70
LENGUAJES DE AGENTES

• Como deben programarse estos agentes ?
• Cuáles deben ser las primitivas para esta tarea?
• Cómo es posible hacer que estos lenguajes provean
  un marco efectivo ?

71
LENGUAJES DE AGENTES
Es un lenguaje que permite programar sistemas
computacionales, en términos de conceptos
desarrollados en modelos formales de agentes

• Actor Model (Hewitt) Lenguaje concurrente
  orientado a objetos (antecesores a lenguajes de
  agentes)
• Agent0 (Shoham, 1990) Nuevo paradigma para
  programación de agentes.
• Concurrent METATEM (Fisher, 1994)
• JASON, JACK, JADE

72
AGENTES PARA CONSTRUIR SISTEMAS MULTIAGENTES
73
Sistemas Multiagentes
COORDINACION

• Para que un conjunto de agentes pueda
  desarrollar una actividad conjunta en un entorno
  compartido debe existir algún tipo de coordinación

AGENTES COOPERATIVOS
AGENTES COMPETITIVOS
PLANIFICACION
NEGOCIACION
74
INTERACCION ENTRE AGENTES
Para que dos o mas agentes puedan interactuar
deben disponer de

• Un protocolo de interacción (como mantener una
  conversación)
• Un lenguaje de interacción (como construir
  mensajes)
• KQML
• FIPA ACL
• Un lenguaje para representar el conocimiento de
  cada agente

75
AGENTES
DE OBJETOS A AGENTES
OBJETOS Están programados para hacer lo que está
definido cuando se invoca un método
AGENTES Al recibir un mensaje toman la decisión
sobre que hacer (autónomos!!! Mayor flexibilidad
en su comportamiento)
76
OBJETOS Y AGENTES

• Los agentes incorporan una noción más fuerte de
  autonomía que los objetos, en particular deciden
  si realizar o no una acción.
• Los agentes son capaces de un comportamiento
  flexible (reactivos, proactivos, social) y los
  modelos de objetos no incluyen comportamientos.

77
AGENTES
DE OBJETOS A AGENTES
AGENTES
OBJETOS
Objects do it for free agents do it because they
want to
78
(No Transcript)
79
AGENTES Y SISTEMAS EXPERTOS

• Los sistemas expertos clásicos no están
  acoplados al entorno en el cual actúan, suelen
  usar un intermediario.
• SE Generalmente no son capaces de un
  comportamiento reactivo, proactivo
• SE suelen no estar equipados de habilidad social
  (cooperación, coordinación y negociación)
• Algunos SE (tareas de control en tiempo real)
  se comportan como agentes

80
APLICACIONES DE AGENTES
Hay múltiples aplicaciones de sistemas
multiagentes, las principales áreas de aplicación
son

• Resolución cooperativa de problemas Gestión de
  plantas eléctricas y redes de telecomunicaciones
  (ARCHON), control de tráfico aéreo, diagnóstico
  médico.
• Agentes Interfaz sistemas que emplean técnicas
  de IA para apoyar a los usuarios en una tarea
  determinada, (NEWT, NewsAgent, PersonalSearcher
  ).
• MAS especializados en Infomación sistemas que
  acceden a fuentes de información y la procesan
  para dar respuesta a los usuarios (QueryGuesser).

81
BIBLIOGRAFIA

• Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno
  Norvig Russell , cap2
• An Introduction to Multiagent Systems. M.
  Wooldridge - J. Whiley Son, 2002
• Agents How to get started http//www.cs.wpi.edu/R
  esearch/airg/Agents-intro.html
• The many faces of Agents- K. Sycara, AAAI ,
  summer 1998.
• Software Agents An Overview http//more.btexact.
  com/projects/agents/publish/papers/review1.htm
• Software Agents- N. Jennings M. Wooldridge- IEE
  Review, Jan 1996, 0017-20
• Links http//www.csc.liv.ac.uk/mjw/links/

82
APENDICE
83
QUE ES UN AGENTE ????

• Agentes autónomos son sistemas de computación
  que están en algún entorno complejo y dinámico,
  sensan y actúan autónomamente en este entorno y
  haciendo esto realizan un conjunto de metas o
  tareas para las cuales fueron diseñados P.
  Maes 1995 MIT's Media Lab
• Los agentes deben actuar autónomamente para
  "realizar un conjunto de metas"

84
QUE ES UN AGENTE ????
Los agentes inteligentes continuamente realizan
tres funciones perciben las condiciones
dinámicas del entorno actúan para afectar las
condiciones en el entorno y razonan para
interpretar las percepciones, resolver problemas,
realizar inferencias, y determinar aciones.
Hayes-Roth 1995 Standford, Knowledge Systems
Laboratory
85
QUE ES UN AGENTE ????
Los agentes inteligentes son entidades de
software que realizan un conjunto de operaciones
en la voluntad de un usuario u otro programa, con
cierto grado de independencia o autonomía, y al
hacerlo emplean conocimiento o representación de
los objetivos o deseos del usuario." IBM
Agent
86
INTERPRETE GENERAL

• El lenguaje puede ser ejecutado con el siguiente
  intérprete de agentes

87
Algo más (Randall Beer)

• Los navegantes europeos aplican la planificación
  a su derrotero - lo trazan en el mapa y se
  sujetan a él, corrigiendo los desvíos.
• Los navegantes truqueses aplican toda su atención
  a todos los detalles de las olas, los vientos,
  las aves y las corrientes de cada momento y
  llegan a su destino de una manera práctica.
• A la hora de explicar por qué hicimos lo que
  hicimos, no seremos truqueses disfrazados de
  europeos?

88
INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA(DAI MIT en
los 80s)

• RESOLUCION DISTRIBUIDA DE PROBLEMAS (DPS)
• Fases descomposición- resolución de
  subproblemas-síntesis
• SISTEMAS MULTI-AGENTES (MAS)
• Significado mas general
• Usado para referir a todo sistema compuesto por
  múltiples componentes autónomos (semi-autónomos) .