Todos los formalismos considerados hasta ahora se han enfocado simplemente en un aspecto de la agencia. Sin embargo, es de esperar que una teoría realista de agente sea una estructura lógica que combine los diversos componentes. Además, esperamos que una lógica de agente sea capaz de representar los aspectos dinámicos de la agencia. Una teoría completa de agente, expresada en una lógica con estas propiedades, debe definir cómo se relacionan los atributos de agencia. Por ejemplo, necesitará mostrar cómo se relacionan información de un agente y pro-actitudes; cómo cambia el estado cognitivo de un agente en el tiempo; cómo afecta el entorno al estado cognitivo de un agente; y cómo la información de un agente y las pro-actitudes le guían al ejecutar acciones. El problema más significativo de los teoristas de agente es dar buena cuenta de todas esas relaciones.

Una teoría de agente que abarque todos los aspectos llevará todavía algún tiempo, aunque ya se han conseguido pasos importantes. En las secciones siguientes, revisaremos brevemente algunos trabajos en ese sentido.

Moore: conocimiento y acción

Moore fue, en muchos aspectos, pionero en el uso de lógicas para capturar aspectos de agencia (Moore, 1990). Su interés principal era el estudio de las precondiciones de conocimiento para ejecutar acciones. La cuestión es qué necesita saber un agente para que sea capaz de ejecutar una acción. Formalizó un modelo de habilidad en una lógica con modalidad para el conocimiento, y cierta lógica dinámica como mecanismo para modelar la acción (Harel, 1984). Este formalismo permite la posibilidad de que un agente tenga información incompleta acerca de cómo lograr cierta meta, y que ejecute acciones a fin de averiguar como lograrla. Críticas de este formalismo (e intentos de mejorarlo) se pueden encontrar en Morgenstern, 1987 y Lespérance, 1989. 

Cohen y Levesque: intención

Una de las contribuciones mejor conocida y más influyente en el área de la teoría de agente es la de Cohen y Levesque en 1990. Su formalismo se utilizó originalmente para desarrollar una teoría de intención (“yo pretendo...”), que los autores precisaron como pre-requisito para una teoría de actos de discurso. Sin embargo, posteriormente, la lógica se comprobó tan útil para razonar acerca de agentes, que se utilizó para el análisis de conflictos y la cooperación en el diálogo entre multi-agentes (Galliers, 1988), así como en varios estudios teóricos para intentar resolver el problema de la cooperación (Levesque, 1990; Jennings, 1992; Castelfranchi, 1990; Castelfranchi, 1992). Estudiaremos su uso en el desarrollo de una teoría de intención.

 Basándose en Bratman, (Bratman, 1987; Bratman, 1990), Cohen y Levesque identifican siete propiedades que debería satisfacer una teoría razonable de intención:

1. Las intenciones presentan problemas para los agentes, que necesitarán determinar la manera de superarlos.

2. Las intenciones proveen un filtro para adoptar otras intenciones, que no deben ser conflictivas.

3. Los agentes siguen la pista del éxito de sus intenciones, y son proclives a intentarlo de nuevo si fallan en sus intentos.

4. Los agentes creen que sus intenciones son posibles.

5. Los agentes no creen que ellos no llevarán a cabo sus intenciones.

6. Bajo ciertas circunstancias, los agentes creerán que llevarán a cabo sus intenciones.

7. Los agentes no pretenderán todos los efectos laterales esperados de sus intenciones.

Dados estos criterios, Cohen y Levesque adoptan un enfoque doblemente enlazado al problema de formalizar la intención. Primero, construyen una lógica de la agencia racional, “teniendo cuidado de ordenar fuera a las relaciones entre los operadores modales básicos” (Cohen y Levesque, 1990). Sobre esta estructura, introducen un número de constructores derivado, que constituye una “teoría parcial de acción racional”; la intención será uno de esos constructores.

El constructor derivado más importante es la meta persistente. Un agente tiene una meta persistente de j si:

1. Tiene una meta que j eventualmente hace cierta, y cree que j no es cierta actualmente.

2. Antes de abandonar la meta j, debe cumplir una de las condiciones siguientes: (i) el agente cree que j ha sido satisfecha; o (ii) el agente cree que j no será satisfecha nunca .

Un pequeño paso de las metas persistentes hacia una primera definición de intención, como “intento de actuar” sería: un agente intenta hacer una acción a si tiene una meta persistente que ha producido acerca de un estado en donde creyó que iba a hacer a, y entonces hizo a.

Rao y Georgeff: creencia, deseo, arquitecturas de intención

Como hemos podido observar, no hay un consenso claro en las comunidades de Inteligencia Artificial sobre qué combinaciones de información y pro-actitudes son las mejores para caracterizar a los agentes racionales. En el trabajo de Cohen y Levesque, ya descrito, se utilizan simplemente dos actitudes básicas: creencias y metas. Actitudes adicionales, tales como intención, se definieron en términos de éstas. Rao y Georgeff han desarrollado una estructura lógica para la teoría de agente con base en tres modalidades de primitiva: creencias, deseos, e intenciones (1991, 1993). Su formalismo se basa en un modelo de bifurcación de tiempo, (Emerson y Halpern, 1986), en el que los mundos accesibles creencia, deseo e intención sean en sí mismos estructuras ramificadas de tiempo.

Se preocupan particularmente de la noción de realismo. La pregunta es cómo influyen en los deseos e intenciones de un agente sus creencias sobre el futuro. En otro trabajo, consideran también el potencial de agregar planes (sociales) a su formalismo (Rao y Georgeff, 1992; Kinny, 1992). 

Singh

Un enfoque bastante diferente para modelar agentes es el de Singh, que ha desarrollado una familia interesante de lógicas para representar intenciones, creencias, conocimiento, pericia, y comunicación en estructuras de tiempo ramificadas (Singh, 1990; Singh, 1991; Singh y Asher, 1991). El formalismo de Singhs es sumamente rico, y se han dedicado considerables esfuerzos para establecer sus propiedades. Sin embargo, su complejidad impide una discusión detallada aquí.

         Werner

Werner ha sentado las bases de un modelo general de agencia, a partir de trabajos de economía, la teoría de juego, la teoría de autómatas, la semántica de situación, y la filosofía (Werner, 1988, 1989, 1990, 1991). Sin embargo, las propiedades de este modelo aún no se han investigado a fondo .

Wooldridge: modelado de sistemas multi-agente

Wooldridge desarrolló en 1992 una familia de lógicas para representar las propiedades de sistemas multi-agente. A diferencia de los enfoques vistos anteriormente, la aspiración de Wooldridge no era para desarrollar una estructura general para la teoría de agente. Más bien, esperaba construir formalismos que pudieran utilizarse en la especificación y comprobación de sistemas multi-agente realistas. Para este fin, desarrolló un modelo simple (y en cierto sentido general) de sistemas multi-agente, y mostró cómo los historiales trazados en la ejecución de dicho sistema podían utilizarse como base semántica para una familia de lógicas de creencia lineales y de tiempo ramificado. Dio, además, ejemplos de cómo pueden utilizarse estas lógicas en la especificación y comprobación de protocolos para la acción cooperativa.

Comunicación

Los formalismos para representar comunicación en la teoría de agente tienden a basarse en la teoría de los actos de discurso, originaria de Austin (1962), y desarrollada adicionalmente por Searle (1969) y otros (Cohen y Perrault, 1979; Cohen y Levesque, 1990). El axioma principal de la teoría del acto de discurso es que las expresiones comunicativas son las acciones, en el sentido de acciones físicas. Se llevan a cabo por un orador con la intención de ocasionar un cambio deseado en el mundo: típicamente, el orador intenta ocasionar algún estado mental particular en un receptor. Los actos de discurso pueden fallar del mismo modo en que lo pueden hacer las acciones físicas: un receptor generalmente tiene control sobre su estado mental, y no podemos garantizar que reaccione en la manera que desea el emisor. Muchos trabajos en la teoría de discurso se han dedicado a clasificar los diferentes tipos de actos de discurso. Quizás las dos categorías más ampliamente reconocidas de actos de discurso son representantes (informar es un ejemplo típico), y directivas (demandar es un ejemplo típico).

Aunque no directamente relacionado con los actos de discurso, mencionaremos  aquí un trabajo sobre lenguajes de comunicación de agente (Genesereth y Ketchpel, 1994). Este trabajo se ha dedicado en su mayor parte a desarrollar dos lenguajes conexos: el lenguaje de manipulación y petición de conocimiento (KQML) y el formato de intercambio de conocimiento (KIF). KQML provee al diseñador de agentes de una sintaxis estándar para los mensajes, y un número de representaciones que definen la fuerza de un mensaje. Ejemplos de representaciones son decir, realizar y replicar; la inspiración de estos tipos de mensaje viene en su mayor parte de la teoría del acto de discurso. KIF provee una sintaxis para el contenido del mensaje, será esencialmente un predicado de cálculo de primer orden, remodelado en una sintaxis parecida a la de LISP.

Discusión

Los formalismos para razonar sobre agentes han seguido un largo camino desde el primer trabajo sobre lógicas de conocimiento y creencia debido a Hintikka en 1962. Dentro de la Inteligencia Artificial, quizás el énfasis principal de los trabajos subsiguientes ha sido intentar desarrollar formalismos que capten la relación entre los diversos elementos que comprenden a un estado cognitivo de agente; ejemplo típico de este trabajo es la teoría de la intención desarrollada por Cohen y Levesque (1990). A pesar de que se han realizado progresos, todavía siguen pendientes muchas cuestiones y problemas fundamentales.

A nivel técnico, podemos identificar un número de puntos que quedan abiertos. Primero, los problemas asociados con la semántica de mundos posibles (sobre todo el de la omnisciencia lógica) no pueden considerarse resueltos. La semántica de los mundos posibles sigue siendo la elección para muchos investigadores, pero éstos no representan, en general, un modelo realista de agentes con recursos delimitados. Una solución está en tomar como fundamento la semántica de mundos posibles, dando una interpretación precisa desde el punto de vista del mundo. Este fue el enfoque escogido por Rosenschein y Kaelblings para su paradigma del autómata situado, y puede ser bastante bueno. Sin embargo, no queda claro cómo encajar pro-actitudes tales como deseos o intenciones (algunos intentos son los de Singh, Wooldridge y Werner). Queda mucho trabajo por hacer en formalismos para el conocimiento y creencia, particularmente en el tema de modelado de recursos de razonamiento delimitados.

Con respecto a las lógicas que combinan diferentes actitudes, quizás los problemas pendientes más importantes son los relacionados con la intención. En particular, la relación entre intención y acción no se ha representado formalmente de manera satisfactoria. El problema es que el tener una intención de actuar hace más probable que un agente vaya a actuar, pero no lo garantiza. Aunque es bastante directo construir sistemas que parecen tener intenciones, (Wooldridge, 1995), es mucho más difícil capturar esta  relación formalmente. Otros problemas que aún no se han tratado son los de la gestión múltiple, intenciones posiblemente conflictivas, y la formación, planificación, y reconsideración de intenciones.

También es tema de debate la combinación de actitudes exacta que se requiere para caracterizar a un agente. Como ya hemos visto, un enfoque actualmente popular es utilizar una combinación de creencias, deseos, e intenciones (arquitecturas BDI (Rao y Georgeff, 1991)). Sin embargo, existen alternativas: Shoham, por ejemplo, sugiere como más fundamental la noción de elección (Shoham, 1990). Se han hecho pocos trabajos que comparen formalmente la conveniencia de estas combinaciones. Quizás el requerimiento obvio a corto plazo sea experimentar con las especificaciones de agentes reales, a fin de comprender mejor las ventajas de los distintos formalismos.

En general, los tipos de lógicas utilizados en la teoría de agente tienden a ser más elaborados, conteniendo muchas modalidades que interactúan entre sí de manera sutil. Muy pocos trabajos se han hecho aún sobre la teoría subyacente a tales lógicas (quizás la única excepción notable sea la de Catach). Hasta que las limitaciones y principios generales de tales lógicas multi-modales lleguen a entenderse, el progreso utilizando tales lógicas será lento. Un área de trabajo probable para un futuro próximo será obtener un teorema que pruebe las técnicas de las lógicas multi-modales.

Finalmente, existe cierta confusión sobre el papel que efectúa una teoría de agencia. Nuestro punto de vista es que tales teorías representan especificaciones para agentes. La ventaja de tratar teorías de agente como especificaciones, y lógicas de agente como lenguajes de especificación, es que los problemas y cuestiones que surjan nos serán familiares con respecto a la ingeniería del software: ¿Cuán útil o expresivo es el lenguaje de especificación? ¿Cómo son de concisas las especificaciones de agente? ¿Cómo refinamos o transformamos una especificación en una implementación? Sin embargo, la forma de ver las especificaciones como teorías de agente no es compartida por todos los investigadores. Algunos intentan utilizar sus teorías de agente como formalismos de representación de conocimiento, encontrándose con el difícil problema de encontrar algoritmos para razonar con dichas teorías. Otros intentan que su trabajo formalice un concepto de interés en la filosofía o en la ciencia cognitiva (esto es lo que Hintikka pretendía en su trabajo sobre lógicas de conocimiento de creencia).

Lecturas Adicionales

Una discusión reciente sobre el papel de la lógica y la agencia es la de Israel (1993). Para una discusión detallada de la intencionalidad y la postura intencional, ver Dennett, (1978, 1987). Cierto número de trabajos sobre el tratamiento de la agencia en Inteligencia Artificial pueden encontrarse en Allen (1990). Para una introducción a la lógica modal, ver Chellas (1980); una ligeramente más antigua, aunque más amplia, puede encontrarse en Hughes y Cresswell (1968). En lo que concierne al uso de lógicas modales para modelar conocimiento y creencia, ver Halpern y Moses (1992), que incluyen resultados de complejidad y procedimientos de demostración. Un trabajo relacionado con el modelado de conocimiento es el realizado por la comunidad de sistemas distribuidos, que una interpretación precisa a los mundos en la semántica de mundos posibles; para una introducción y referencias adicionales, ver Halpern (1987) y Fagin (1992). Descripciones de formalismos para el modelado de conocimiento y creencia pueden encontrarse en Halpern (1986), Konolige (1986), Reichgelt (1989) y Wooldridge (1992). Una variante sobre la estructura de mundos posibles, llamada el método de modelado recursivo, se describe en Gmytrasiewicz y Durfee (1993); una profunda teoría de creencia puede encontrarse en Mack (1994). La semántica de situación, desarrollada recientemente en los 80 y renovado tema de interés, representó fundamentalmente un nuevo enfoque para modelar el mundo y los sistemas cognitivos (Barwise y Perry, 1983; Devlin, 1991). Sin embargo, la semántica de situación no es aún un tema predominante en la Inteligencia Artificial, y no se conoce cuál será su impacto final.

Las lógicas que integran tiempo con estados mentales se discuten en Kraus y Lehmann (1988), Halpern y Vardi (1989), Wooldridge y Fisher (1994); éstos últimos presentan un método de prueba basado en tablas para una lógica de creencia temporal. Otra referencia importante para aspectos temporales es Shoham (1988, 1989). Thomas ha desarrollado algunas lógicas para representar teorías de agente como parte de su estructura para lenguajes de programación de agente; véase Thomas (1991, 1993). Para una introducción a las lógicas temporales y temas relacionados, podemos ver Goldblatt (1987) y Emerson(1990). Una discusión no formal de la intención puede encontrarse en Bratman (1987), o más breve en Bratman (1990). Trabajos adicionales relacionados con el modelado de la intención pueden encontrarse en Grosz y Sidner (1990), Sadek (1992), Goldman y Lang (1991), Konolige y Pollack (1993), Bell (1995) y Dongha (1995). Trabajos relacionados que se centran más en los aspectos sociales que en las actitudes de un agente simple son los de Levesque (1990), Jennings (1993), Wooldridge (1994) y Wooldridge y Jennings (1994).

Finalmente, aunque no hayamos discutido formalismos para razonar sobre la acción, sugerimos anteriormente que una lógica de agente necesitaría incorporar algún mecanismo para representar acciones de agentes. La razón para evitar el tema es simplemente que es demasiado amplio, y merece una revisión completa. Para introducirnos en el tratamiento de la acción podemos leer a Allen (1984, 1990, 1991). Otros tratamientos de la acción en las lógicas de agente se basan en la lógica dinámica (originalmente desarrollada para razonar sobre programas de ordenador) (Harel, 1984). La lógica de ver para lo que ha sido debatida en la literatura formal de filosofía, pero aún puede incidir bastante en la Inteligencia Artificial (Belnap y Perloff, 1988; Perloff, 1991; Belnap, 1991; Segerberg, 1989).