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e visita en la Argentina para darla conferencia plenaria del Sim-posio Argentino de Inteligen-cia Artificial y un curso en laPrimera Escuela de Inteligen-

cia Artificial, en el marco de las Jornadas Arg e n-tinas de Informática (41 JAIIO) que se re a l i z a-ron en La Plata, Michael Luck dejó por unassemanas su oficina del King’s College en Lon-d res pero no su pasión por el Chelsea, club defútbol que no dejó de nombrar ni siquiera en sup resentación ante los expertos locales en IA. Luck lleva casi 20 años investigando en agentesinteligentes: sistemas de computación capacesde actuar de manera autónoma y flexible enun ambiente dinámico. Un agente inteligentepuede tomar decisiones de manera proactiva yser capaz de aprender o de re c u rrir a una basede conocimiento para cumplir con un objetivo.“Los sistemas basados en agentes son un tipo des o f t w a re que replica mucho de la interaccióne n t re los seres humanos. No estoy hablando anivel emocional, pero sí en términos de interac-ciones como negociaciones o el hecho de quepueden generarse relaciones que son pasajerasy otras que se mantienen”, dice. Además de surol como investigador, es director del Depart a-mento de Informática del King’s College. “Tr a-

Nota de tapa .

El especialista en agentes inteligentes cree que vamos hacia un futuro con sistemas autónomos que tomarán decisiones cada vez más complejas sobre nosotros.

Michael Luck,director del Departamento de Informática del King’s College

Por Bruno MassareFotos: Gustavo Fernández

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bajo demasiado”, asegura este londinense de 45años que habló en exclusiva con IN F O R M AT I O N

TE C H N O L O G Y antes de dar su charla en laFacultad de Informática de La Plata.

Su trabajo principal es en agentes inteligentes,una línea de investigación que tuvo un auge impor-tante en la década del ’90. ¿En qué medida logródecantar en aplicaciones concretas?Lo que ha sucedido es que hay mucha gente quehoy está usando esta tecnología y no habla sobreeso. Si uno mira el mercado de acciones, bue-na parte de la Bolsa de Nueva York opera consistemas automatizados basados en agentes inte-ligentes. Pero no se habla de agentes, simple-mente la gente habla de compra y venta (tra-ding) automática. Hay muchos ejemplos comoéste en los que no hablamos específicamentes o b re el concepto que está detrás; simplemen-te se habla en general. Hay tecnologías de agen-tes aplicadas a automatización en industrias,negociación, argumentación… hay un gran ran-go de cosas en que se están aplicando.Usted comenzó a investigar en agentes en 1993.¿Qué impacto tuvieron en su investigación losavances en computación de los últimos 20 años?Cuando empecé, la tecnología era una soluciónen busca de un problema. Había muchos esfuer-zos en IA distribuida en problemas part i c u l a re sque se pretendía re s o l v e r, técnicas de “pro b l e m -solving” distribuido. El mundo cambió de talmanera y tan rápido, que nos proveyó el pro-blema para el que podíamos tener una solución.Los web services son un ejemplo de eso. Añosatrás, había gente construyendo infraestru c t u-ra de red específica para agentes inteligentes. Yano necesitamos eso; se usa la infraestru c t u r aestándar y eso hace que todo sea mucho másescalable. Pasamos de tener sistemas monolíti-cos a tener sistemas distribuidos, que son unaf o rma de IA por cómo interactúan sus compo-nentes. Pero hoy son algo normal, no nos sor-p rende. Hace años teníamos Windows NT, queera orientado a objetos, era una novedad. Hoynadie dice que un sistema es orientado a obje-tos, no importa. Pasó a ser parte de algo natu-ralizado y lo que importa es que soluciona unp roblema. Con la IA pasó algo similar: está entodos lados y por eso no la percibimos en lamedida en que está incorporada a nuestras vidas.Por otro lado, el uso de tecnologías de agentes

re q u i e re que resolvamos problemas de confian-za y reputación. Este problema estará cada vezmás presente en tanto automaticemos más tare-as que antes realizaban seres humanos.¿A qué se refiere específicamente con la nece-sidad de resolver problemas de confianza?Cuando uno lidia con sistemas totalmente auto-matizados se entra en un espacio nuevo. Porejemplo: diez o quince años atrás, había un cre-ciente interés por los marketplaces online, en lamodalidad B2B. Se buscaba unir a pro v e e d o re sy clientes para organizar sus mercados intern o s ,usando agentes inteligentes para hacer algu-nas cosas. La idea detrás era que en algúnmomento habría marketplaces totalmente abier-tos con nuevos pro v e e d o res que aparecerían consus ofertas. Eso no pasó, y lo que vimos fue mar-ketplaces muy limitados. Con los agentes pasóalgo parecido. Ahora estamos entrando en unasegunda etapa, donde muchas de estas cosasvan a ser abiertas. Ya no hablamos de compu-tadoras y de aplicaciones aisladas, ahora tene-mos un ambiente computacional cada vezmás distribuido e interconectado. Es casi impo-sible pensar la computación actual sin los agen-tes, pero eso nos enfrenta a nuevos desafíos. Siuno piensa en utility computing, en grid, en laweb semántica, en smart grids, todos necesi-tan resolver los mismos problemas: cómo selogra una interacción múltiple, y para poderlidiar con eso necesitamos enfrentar los pro b l e-mas de confianza y reputación. ¿El trading de alta frecuencia (sistemas auto-máticos que pueden comprar y vender accionesa gran velocidad) es un ejemplo de esos riesgos?Sí. Se debe tener una estrategia clara de cómomanejarlo, porque es algo crítico. Otra opciónes dejar que los mercados se autorregulen, perohemos visto casos en lo que no ha funcionado.Necesitamos asegurarnos de que los sistemas,a medida que les damos más autonomía y poderpara tomar decisiones, tengan normas claras queno puedan traspasar. En la sociedad tenemosreglas que nos permiten no dejar todo libradoa la incert i d u m b re. Y funciona, más o menos,p e ro funciona. Esto se tiene que trasladar al mun-do de los sistemas de computación, para que und e t e rminado agente no pueda violar determ i-nadas normas. Esa amenaza se profundiza ensistemas abiertos en los que agentes hetero g é-neos pueden entrar y salir sin re s t r i c c i o n e s .

“La línea entre loque hacemos conseres humanos y lo que hacemoscon máquinas se está volviendodifusa” Michael Luck

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ce en el que ya no tenga sentido hacerse esta pre-gunta, porque será algo normal para nosotro s .En el procesamiento de lenguaje natural parecehaber ganado el enfoque estadístico por sobreel semántico gracias al crecimiento en la capaci-dad de cómputo. ¿Esa tendencia se está profun-dizando en la investigación en IA?Necesitamos que ambas aproximaciones apor-ten cosas. Como el poder de computación hac recido de manera exponencial, hemos podi-do lograr pro g resos a partir de la estadística. Perohay cosas que no podemos resolver bien en esad i rección. Las redes neuronales son un ejemplo:pueden resolver muchos problemas part i c u l a-res, pero no logran ofrecer una explicación. Lalínea entre lo que hacemos con seres humanosy lo que hacemos con máquinas se está vol-viendo difusa. Aquí, los enfoques semánticos sevuelven importantes. Hay soluciones que fun-cionan bien en un entorno con expectativas limi-tadas, como el caso de Siri (el asistente de voz deApple). Es algo que impresiona porque no espe-rábamos tener algo así en un teléfono. Pero unavez que nos acostumbramos queremos más:poder tener una conversación más compleja yrespuestas sofisticadas. La combinación de téc-nicas diferentes será importante para lograrlo.¿Qué podemos esperar de la investigación enIA en los próximos años?Hoy una máquina puede reconocer el lenguajehablado, eso es importante. Pero todo es une s f u e rzo incremental, no hay avances fundamen-tales. Todo se va sofisticando de a poco y se vaincorporando al “mainstream”. Es la difere n c i acon los años ‘70, cuando estaba claro qué era laIA y el gran objetivo eran los sistemas expert o s .E m p resas como IBM los han aprovechado y hantenido éxito. Hoy buena parte de la investiga-ción en IA está en la computación, pero tambiénse nutre de la psicología, de la economía y de labiología. Y se ha diseminado. La IA está en todoslados y apenas lo notamos.

¿En qué medida las empresas han sabido apro-vechar la tecnologías de agentes? Algunas industrias saben sobre esto, lo usan. Aveces ni siquiera los llaman agentes. Las empre-sas suelen ser cortas de vista con respecto a lasnuevas tecnologías y sólo las aplican cuando venuna oportunidad de ganancia concreta. EnAlemania, Daimler Chrysler transformó unade sus fábricas en una planta con sistemasautomatizados y dinámicos. Los autos se vanmontando en la línea donde los robots colocanlas partes y las máquinas usan tecnología mul-ti-agente que puede negociar entre ellos y pedir-le a otro que haga algo ante una eventualidad,como la necesidad de corregir el ensamblado deuna pieza. Se mueven a través de la línea de mon-taje de una manera dinámica. Con esto incre-m e n t a ron la productividad un 20 por ciento. ¿Cómo es su trabajo como asesor científico dela firma Aerogility? La empresa comenzó hace muchos años comod e s a rrolladora de software y tenía un área deagentes inteligentes para ciertas tareas. Esto eraalgo relativamente nuevo, entonces el softwarecomenzó a financiar la investigación en agentes.Se enfocó en el mercado aeroespacial de com-ponentes, hizo un buen acuerdo con RollsRoyce, pero sufrió una crisis por la caída de laeconomía y se re c o n v i rtió en una firma nueva,A e ro g i l i t y, que desarrolla agentes inteligentes.Tiene éxito en ese mercado aplicando la tecno-logía que cre a ron, que sirve para toma de deci-siones y planeamiento, entre otras cosas. Mi ro les limitado, a veces necesitan asesoramiento sobrecómo encarar algún problema relacionado conagentes, pero lo hacen muy bien. ¿Cómo se puede definir hoy a la IA? La IA ya re c o rrió un largo camino desde los años’50. Alguien dijo “hasta que encontremos unasolución, es inteligencia artificial. Una vez quela encontremos, deja de ser inteligencia art i f i-cial”. Es algo muy difícil de definir y sigue habien-do una brecha entre nuestra comprensión dequé es inteligencia en los seres humanos y en quémedida podemos trasladarla a las máquinas.Sigue sin haber un consenso en eso; creo que nosseguirá demandando tiempo clarificar qué esla IA. Seremos capaces de construir máquinasque hagan más y más cosas por nosotros, deja-remos que tomen decisiones complejas sobren o s o t ros y será todo una cuestión de grados deavance. Y tal vez lleguemos a un nivel de avan-

“Buena parte de lai nvestigación en IA está en lac o m p u t a c i ó n , p e r otambién se nutrede la psicología,la economía y la biología”Michael Luck