Para proponer soluciones tecnológicas basadas en agentes con capacidad de aprendizaje, es imperativo resolver la integración de los métodos de aprendizaje propuestos con los diferentes modelos que definen la racionalidad los agentes. Este artículo presenta el diseño de una arquitectura para agentes intencionales con capacidad de aprendizaje, situados en un Sistema Multiagente (SMA). Por aprendizaje intencional, entendemos que estos agentes aprenderán acerca de las razones para adoptar sus intenciones, tomando en cuenta consideraciones propias del razonamiento práctico expresadas en términos de creencias, deseos e intenciones (modelo racional BDI). En particular, los agentes aprenderán a actualizar la fórmula que expresa cuando un plan es ejecutable (contexto del plan), si alguna falla en su ejecución es detectada. A nivel SMA, se propone una jerarquía de sistemas con base en el concepto de grado de conocimiento social, de la cual se puede inducir una forma de aprendizaje social distribuido basada en la adopción de metas por colaboración. Los ejemplos presentados ilustran el uso de la programación lógica inductiva (árboles lógicos de decisión) en el diseño de estos agentes aprendices BDI.
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