Programación orientada a agentes y conocimiento común

Existen varios lenguajes orientados a agentes basados en el cálculo de situaciones de J. McCarty (y en las extensiones de otros como R. Reiter), como GOLOG y extensiones o FLUX. La importancia de estos lenguajes es que, desde el punto de vista de la Inteligencia Artificial, pueden ser considerados como lenguajes para la programación de agentes basados en el conocimiento, es decir, técnicamente programar un agente en estos lenguajes es simplemente insertar el conocimiento del mundo que tiene el agente (principalmente, con respecto a las acciones que puede realizar).

Desde el punto de vista de la Web semántica, proporcionan un valioso fundamento lógico para el análisis de los servicios web semánticos, su especificación y su comprensión como acciones en un mundo con ontologías como referentes semánticos (véase Adapting Golog for Composition of Semantic Web Services de S. McIlraith y T. Son). El problema fundamental de esta aproximación es cómo se maneja la(s) ontología(s) que intervienen en este contexto. Incluso, cómo la propia acción de los agentes puede inducir revisión de alguna de estas ontologías. En nuestra ponencia Learning services based on Formal Concept Analysis (aceptado en el ISA 2007) presentamos una aproximación débil pero factible basada en el Análisis Formal de Conceptos. Por supuesto, esto no resuelve el principal problema, a saber, cómo manejar ontologías en la ejecución de agentes basados en conocimiento. Esto es un problema debido fundamentalmente a que será habitual que el tamaño de la ontología sobrepase con creces el programa GOLOG del agente, lo que provocará mucho ruido en la computación.

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