El documento trata sobre varios temas relacionados con la inteligencia artificial. Brevemente describe la visión artificial y su relación con el reconocimiento de patrones y la inteligencia artificial. También habla sobre los agentes inteligentes y cómo trabajan juntos para resolver problemas complejos. Además, explica la web semántica y cómo usar ontologías para procesar automáticamente la información en la web. Finalmente, discute la planificación automática y sus aplicaciones a tareas complejas como la fabricación industrial.

1. VISION ARTIFICIAL
La vision artificial esta muy ligada a la inteligencia artificial aunque
tambien esta ligada a otras áreas como son el procesamiento de la señal o
el reconocimiento depatrones. Se puededecir que la parte delproceso
que esta más relacionado con temas de inteligencia artificial es el
reconocimiento en si de la imagen unavez ha sido procesada
(adquisición, segmentación de la imagen, detección de contornos, ...). Un
sistema de visión ha depoder distinguir qué elementos hay en la imagen,
eso lleva a procesos derazonamiento, algoritmos deresolución de
problemas(habitualmente satisfacción de restricciones), representación
del conocimiento y tareas de aprendizajeautomático.
Muchosson los problemasespecíficos en los que se aplica la visión
artificial, por ejemplo en el reconocimiento optico decaracteres (OCR) o
en interfaces biométricas (reconocomiento decaras, cámaras
inteligentes). La robótica esta bastante ligada a este área, sobre todo la
robótica industrialcon aplicaciones bastante interesantes (y dificiles)
como por ejemplo la conduccion decoches.

2. AGENTES INTELIGENTES
El area de agentes inteligentes tiene sus inicios en la Inteligencia Artificial
distribuida. La idea de queun sistema inteligente deba ser un sistema
monolítico en el que se deben concentrar todas las tareas es una
aproximacion a la IA que ha ido perdiendo atractivo. En el propio cerebro
se puedeobservar que existen diferentesáreas especializadas que
colaboran entre ellas para crear lo queconsideramosconductas
inteligentes.
Esto ha fundamentado eldesarrollo de unaIA basada en lo que se
denominaun agente, un programaque presentaunaserie de propiedades
(reactividad, proactividad, comunicacion, cooperacion, coordinacion)y
que le permite resolver tareas complejas a partir desu asociacion con
otros agentes. Cadauno de ellos tiene capacidades en un determinado
ámbito y su colaboracion les permiteresolver problemascomplejos, con
la idea de que la unión delas partes sea mayor que el conjunto. Esto
ademásda flexibilidad, ya que un agente puedecolaborar en diferentes
tareas haciendo las veces decomponentequepuedeser cambiado o
substituido segun las necesidades.

3. LA WEB SEMÁNTICA
El principalhandicap que tiene la información contenidaen la web es que
esta no esta estructuraday es muy difícil procesarlaautomáticamente.
Esto es debido a que esta información está pensadapara ser utilizada por
personasy no por programas.
Si el contenido de las páginasincluyerainformación, explicando su
contenido en un formato procesable demanera automática se podrían
crear programasque trabajaran con esa información paradesempeñar
todo tipo detareas como por ejemplo comercio electrónico, resumen y
extracción de información, búsquedasguiadaspor el contenido y no por
las palabras.
El W3C ha ido estandarizando unaseriede lenguajes demarcado como
RDFo OWL quepermiten describir el contenido delas paginas de weba
partir derepositorios deontologías. Estos lenguajes se pueden procesar
mediantesistemas derazonamiento quepermitiran crear programasque
utilizen la webcomo su base de conocimiento.

4. PLANIFICACION AUTOMATICA/APLICACIONES A TAREAS
COMPLEJAS
El construir planesque resuelvan taras concretas ha sido unade las
primerasáreas de la inteligencia artificial. Desde el primer sistema de
planificacion lineal STRIPS para el robot Shakey, se ha ido evolucionando
a los sistemas deplanificación no lineal, los sistemas deplanificación
jerarquica o los sistemas de planificacion basados en satisfaccion de
restricciones como graphplan.
Este tipo de sistemas son bastante inportantesa la hora de desarrollar
tareas dealta complejidad y son usadosen muchosámbitos como la
fabricación industrialo la construcción de satélites/vehículos espaciales.
Un ejemplo deeste tipo de tareas es laplanificación delas
observaciones deltelescopio espacial Hubble

5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y COMERCIO ELECTRÓNICO
La posibilidad de realizar transacciones electrónicas y la creación de
mercadoselectrónicos ha abierto la posibilidad de crear programas
capaces de comerciar demanera automática en esos mercados. Un
primer ejemplo de estos sistemas son los sistemas expertospara el
mercado de valoresque pretenden analizar losdatos de la bolsa para
hacer recomendaciones.
Un paso mas allá se encuentraen la comunidad deagentesinteligentes.
Un área detrabajo es el desarrolo deagentes personalesqueson capaces
de buscar los productosque le interesan a unapersonaen diferentes
mercadosy hacer unarecomendación delmejor lugar para hacer la
compra(o comprarlosellos mismos) o agentes capaces dehacer
recomendacionesbasandoseen los gustos y preferenciasdel usuario.
Otro área de trabajo es el desarrollo de mercadoselectrónicos donde
operan agentes de maneraautónomarealizando decisionesy
aprendiendo estrategias queles permitan tener éxito en esos mercados.
Este área está ligada por ejemplo a las subastas electrónicas y las
estrategias de puja(de hecho unasubasta se puedever como un juego).
De hecho los mercadoselectronicos se pueden usar paramas aplicaciones
que solamenteel comercio electrónico