1. Inteligencia artificial distribuida
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La Inteligencia artificial distribuida es un campo de la IA dedicado al estudio de las
técnicas y el conocimiento necesario para la coordinación y distribución del
conocimiento y las acciones en un entorno con múltiples agentes.
Podemos distinguir dos áreas principales de desarrollo:
1. Solución cooperativa de problemas distribuidos (SCPD): Estudia como unos
conjuntos de módulos (o nodos) cooperan para dividir y compartir el conocimiento de
un problema y en el desarrollo de la solución.
2. Sistemas multiagentes (SMA): Estudia la coordinación de la conducta inteligente
entre un conjunto de agentes inteligentes autónomos.
La principal diferencia entre ambas áreas estriba en la flexibilidad de la coordinación
entre los agentes. En la SCPD, las interacciones y tareas que cada agente realiza, están
prefijadas de antemano: hay un plan centralizado de resolución de problemas. Suele
haber un miembro que ejerce un control global que centraliza los resultados parciales y
datos entre el resto de los componentes del sistema. En contraposición en los SMA, los
agentes tienen un grado de autonomía mayor y pueden decidir dinámicamente que
interacciones son adecuadas, que tareas deben realizar, quien realiza cada tarea y,
además, es posible mantener conocimiento que no es globalmente consistente, incluso
los agentes pueden mantener objetivos globales diferentes. Esta definición permite
distinguir entre sistemas que se centran en el comportamiento global, con una conducta
fija de los agentes (SCPD) y sistemas que se centran en la conducta de los individuos
que como resultado, obtenían una conducta del sistema (SMA). Vista como una
sociedad, seria escoger entre un estado que planifica y regula las conductas de los
individuos (que serán predecibles) o dejar que el sistema se resuelva por la libre
iniciativa de los individuos.
Los problemas básicos que estudia la IAD y que son comunes a todos los sistemas son:
1. Como formular, describir, descomponer y asignar problemas y sintentetizar los
resultados entre un grupo de agentes inteligentes.
2. Como capacitar a los agentes para que se comuniquen e interactuen: que lenguajes de
comunicación o protocolos deben utilizarse, que y cuando deben comunicarse, etc.
3. Como asegurar que los agentes actúen coherentemente al tomar decisiones o realizar
acciones, como acomodar los efectos globales de las decisiones locales y prevenir
interacciones no deseadas.
4. Como capacitar a los agentes para representar y razonar sobre acciones, planes y
conocimientos de otros agentes para coordinarse; como razonar sobre el estado de su
proceso de coordinación (inicio o terminación).
5. Como reconocer y reconciliar puntos de vista e intenciones conflictivas entre un
conjunto de agentes para coordinar sus acciones; como sintetizar los puntos de vista y
los resultados.

2. 6. Como utilizar técnicas ingenieriles y desarrollar sistemas con IAD. Como desarrollar
plataformas de SMA y metodologias de desarrollo con tenias de IAD.