2.1.18 AI/Agentes y Sistemas Cognitivos

Temas:
Non Core

• Arquitecturas de agentes (por ejemplo, reactivas, en capas, cognitivas)
• Teoría de agentes (incluyendo formalismos matemáticos)
• Racionalidad, Teoría de juegos:
  1. Agentes decisorios-teóricos
  2. Procesos de decisión de Markov (MDP)
  3. Algoritmos de bandidos
• Agentes de software, asistentes personales y acceso a información:
  1. Agentes colaborativos
  2. Agentes de recolección de información
  3. Agentes creíbles (personajes sintéticos, modelado de emociones en agentes)
• Agentes de aprendizaje
• Sistemas cognitivos:
  1. Arquitecturas cognitivas (por ejemplo, ACT-R, SOAR, ICARUS, FORR)
  2. Capacidades (por ejemplo, percepción, toma de decisiones, predicción, mantenimiento del conocimiento)
  3. Representación, organización, utilización, adquisición y refinamiento del conocimiento
  4. Aplicaciones y evaluación de sistemas cognitivos
• Sistemas multiagente:
  1. Agentes colaboradores
  2. Equipos de agentes
  3. Agentes competitivos (por ejemplo, subastas, votación)
  4. Sistemas de enjambre y modelos biológicamente inspirados
  5. Aprendizaje multiagente
• Interacción humano-agente:
  1. Metodologías de comunicación (verbal y no verbal)
  2. Problemas prácticos
  3. Aplicaciones:
     1. Agentes comerciales, gestión de cadena de suministro
     2. Problemas éticos de las interacciones de IA con humanos
     3. Regulación y requisitos legales de los sistemas de IA para interactuar con humanos

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes):
NonCore:

1. Caracterizar y contrastar las arquitecturas estándar de agentes [Evaluar]
2. Describir las aplicaciones de la teoría de agentes a dominios como agentes de software, asistentes personales y agentes creíbles, y discutir las implicaciones éticas asociadas [Describir]
3. Describir los paradigmas principales utilizados por los agentes de aprendizaje [Describir]
4. Demostrar usando ejemplos apropiados cómo los sistemas multiagente soportan la interacción de agentes [Demostrar]
5. Construir un agente inteligente usando una arquitectura cognitiva establecida (ACT-R, SOAR) para resolver un problema específico [Aplicar]