Paradigma IA & Patrones de Diseño

De entre todas las técnicas de desarrollo que aparecen vinculadas al desarrollo de la Inteligencia Artificial, quizá las más popularmente aceptadas son aquellas vinculadas al perímetro de la recuperación de información. Si bien, la mayoría de las publicaciones y propuestas encontradas hasta la fecha ofrecen para este problema modelos de solución bastante ingenuos, lo cierto es que el conjunto de técnicas que pueden aplicarse de manera compositiva para crear aproximaciones sólidas es muy amplio. Organizadas por familias según la fase de aplicación a la que pertenece podemos hablar de técnicas de representación desde dispersas y simples hasta jerárquicas o proyectivas. De técnicas de recuperación, desde estadísticas y semánticas hasta relacionales o indexadas. De técnicas de reranking, ya sean basadas en reglas y tiempo o capacidades deliberativas. De técnicas de fusión, basadas en mezcla, compresión o reflexión. Y de técnicas de generación, ya estén orientadas a la síntesis genitivas, al resumen y la traducción o a la consulta y la respuesta.

Cuando la Inteligencia Artificial abraza el perímetro operacional, surge el problema de encontrar un mecanismo en vinculación semántico que permita a cada agente de la arquitectura acceder al conjunto de servicios empresariales disponibles. Ese es precisamente el objetivo del protocolo MCP que presentamos como otras de las técnicas más habituales y popularmente extendidas dentro de este paradigma. La aplicación de esta técnica de desarrollo se presenta así como un esfuerzo de especificación semántica sobre la capa de servicios organizacionales que apunta a un tripe objetivo. De un lado, hacer una formulación intencional expresada en lenguaje natural que describa el propósito operativo de cada servicio dentro del entorno. De otro, presentar dicha formulación como una elevación semántica por medio de actividades compositiva sobre la colección servicios de negocio disponibles. Y finalmente, orientar la formulación a la resolución determinados problemas específicos de negocio.

Los patrones de diseño que se identifican dentro del paradigma de Inteligencia Artificial consisten en diferentes familias de protocolos de interacción entre agentes que se expresan a distintos niveles de abstracción y competencia. Para organizar estas familias conviene rescatar la anatomía de un Agente Inteligente como una realidad estratificada de niveles de responsabilidad. Ello permite distinguir entre 3 capas de operación donde se distribuyen las familias de protocolos. Sobre la capa de interacción, hablamos de protocolos que persiguen describir esquemas de comunicación atómica fundamental entre agentes. Sobre la capa de planificación, hablamos de protocolos de negociación cuando discutimos esquemas de interacción que persiguen alcanzar un consenso compartido para proceder y de protocolos de coordinación cuando pretendemos formalizar modelos de interacción orientados a la organización operativa de los agentes. Y finalmente, sobre la capa de ejecución, hablamos de protocolos de cooperación y colaboración para expresar diferentes esquemas de resolución de problemas respectivamente basados en reparto de responsabilidad o en desarrollo conjunto y compartido de tareas.