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Un posible agente basado en conocimiento

Fernando P.    07/02/2018

Temas:  Fundamentos

En un artículo anterior hemos introducido la idea de agentes inteligentes basados en conocimiento. Este tipo de agentes inteligentes vienen a incorporar la posibilidad de representar y almacenar adecuadamente el conocimiento que puedan obtener del entorno para poder inferir nuevo conocimiento usando construcciones lógicas. Este nuevo conocimiento puede dotar al agente de la capacidad de desenvolverse bien en situaciones no previstas.

Se trata de una cuestión de cierta complejidad, así que la mejor forma de ver cómo podría articularse todo esto en una situación real va a ser plantear un ejemplo de una situación bastante común que puede ser manejada con éxito por agentes basados en conocimiento y que resulta muy difícil de manejar de cualquier otra forma.

El problema de invertir un capital
Ciertamente, el problema de invertir adecuadamente un capital está a la orden del día y además no se puede decir que sea un problema resoluble al 100%, nunca hay seguridad de que se vaya a aumentar el capital, ni siquiera de que pueda recuperarse completamente.

Para simplificar el problema, consideremos que tenemos una cantidad fija de dinero que queremos invertir entre una serie de posibilidades que se nos ofrecen. Supongamos que son tres las posibilidades, que podemos denominar como petróleo, oro y bolsa. También vamos a suponer que inicialmente tenemos invertido el dinero de forma uniforme entre estas tres opciones, un 33,33% en cada una.

Nuestro problema consiste en decidir en cada momento si conservamos cada una de las inversiones o si vendemos una parte de alguna de las inversiones y, en este caso, cual es la inversión que se llevará el dinero resultante de la venta.

Básicamente, tenemos tres números que representan los porcentajes del capital invertido en petróleo, oro y bolsa. Resolver el problema consiste en decidir en cada momento si cambiamos los porcentajes y cómo debemos hacerlo.

Naturalmente, nuestro objetivo consiste en mantener el capital y aumentarlo en la medida de lo posible, usando como referencia la valoración de mercado de cada una de nuestras inversiones.

Para guiarnos en el proceso de toma de decisiones, contamos con mucha información de actualidad muy variada sobre coyuntura económica y política que debemos valorar respecto a cómo puede afectar al valor de nuestras inversiones.

Un agente inteligente para gestionar nuestro capital
La cuestión que se plantea consiste en ver si podemos, de alguna forma, construir un agente inteligente que pueda gestionar correctamente nuestra inversión. Las ventajas de hacerlo usando un agente inteligente radican en que se trata de un dispositivo que no descansa y que podría estar al tanto de las noticias de forma contínua y actuar con suficiente rapidez cuando sea necesario.
Un posible agente basado en conocimiento
Para entidades financieras, la idea de usar agentes inteligentes es mucho más atractiva aún, pues podrían gestionar automáticamente las inversiones de muchísimos clientes. Y de hecho es lo que hacen, al menos algunas.

Sucede que construir un agente inteligente que abra o cierre unas puertas o que ensamble piezas en una fábrica puede conseguirse en gran medida a base de crear un algoritmo que tenga previstas todas las situaciones que puedan darse. Pero esto no es suficiente para un agente que gestione inversiones, porque el entorno al que debe enfrentarse es extraordinariamente complejo.

El entorno para un agente inversor
La configuración y complejidad del entorno para un agente inteligente es lo que nos va a forzar a crear agentes más o menos complejos que puedan desenvolverse adecuadamente en su entorno. Veamos cómo sería el entorno de nuestro agente inversor.

En primer lugar, tenemos un entorno parcialmente observable, tirando a poco observable. Hay muchos otros inversores y no conocemos sus intenciones, ni siquiera sabemos si los datos financieros que se hacen públicos son ciertos, tienen algún sesgo o son completos.

Es un entorno secuencial porque cada decisión que tomemos va a condicionar el fututo, puede que hagamos una mala inversión irrecuperable.

Por otro lado, es un entorno estocástico. A la hora de vender una de nuestras inversiones no tenemos seguridad de que vayamos a obtener una cantidad concreta o de que, efectivamente, podamos venderla. Y a la hora de comprar tampoco está asegurado que podamos comprar a determinado precio.

Se puede decir que el entorno es contínuo porque no se desarrolla en instantes de tiempo bien determinados, las cosas suceden de forma contínua y podemos tomar decisiones de forma contínua. Podríamos hacer una simplificación basada en restringir los datos que analizamos a lo que hay a determinada hora del día y tomar una única decisión cada día en base a eso, pero es una situación de enorme desventaja respecto a otros agentes.

Por lo mismo que hemos comentado sobre la continuidad del entorno, este es dinámico, todo cambia de forma contínua y para cuando se ha materizalizado una orden de compra o venta igual el mercado ha cambiado y resulta que no ha sido buena idea hacerlo.

El entorno es desconocido porque no hay reglas que lo controlen, básicamente es caótico. Hay algunas situaciones claras que pueden relacionarse. Por ejemplo, si aumenta mucho el desempleo, las ventas y los beneficios de muchas empresas deberían caer. Pero, en general, no se puede decir que haya reglas que puedan explicar lo que sucede en los mercados financieros.

Por último, se trata de un entorno multiagente, no somos los únicos inversores. Además, debería considerarse como un entorno de suma cero, en el sentido de que si nostros ganamos otros pierden, aunque tampoco está claro que esto vaya a ser así.

Visto lo anterior, se puede decir que el entorno de nuestro agente inversor tiene todas las características que definen a un entorno extraordinariamente complejo y en el que es muy difícil desenvolverse.

La información que podemos obtener del entorno es compleja en el sentido de que puede constar de muchas variables muy distintas, como pueden ser noticias relativas a la coyuntura financiera o política, pero que tienen relación entre sí. Es fácil ver que la representación del entorno no no va a ser fácil y será necesaria una representación estructurada.

Programación para nuestro agente inversor
Desde el punto de vista de la programación del agente, podemos pensar que un agente con programación basada en utilidad serviría para nuestro agente inversor en cuanto que debería ser capaz de evaluar la utilidad de cada acción para no actuar a lo loco y poder proteger la inversión y también debería ser capaz de guiarse por el objetivo a largo plazo de aumentar el capital.

El principal escollo con nuestro agente inversor consiste en que no vamos a poder dotarle de una base de datos completa de reglas que pueda usar para evaluar utilidades y tomar decisiones. No hay forma de crear un conjunto de reglas que garanticen el éxito a la hora de invertir, ni siquiera hay forma de garantizar que podamos recuperar nuestra inversión.

Esto no significa que no vayamos a necesitar un conjunto de reglas para guiar a nuestro agente inversor. Inicialmente, todo agente debe tener un conjunto mínimo de reglas o algoritmos que lo guíen. Otra cosa es que esas reglas no sean capaces de abarcar todos los posibles estados del entorno, o incluso que ni siquiera abarquen una cantidad de estados relevantes.

Agente inversor basado en conocimiento
Visto todo lo anterior, resulta evidente que un agente inteligente clásico, en el sentido de que está guiado exclusivamente por un conjunto de reglas dadas, no tiene ninguna posibilidad de enfrentarse al entorno extremadamente hostil que se da en el caso de gestión de inversiones.

La única posibilidad que tenemos para hacer que un agente inteligente pueda desenvolverse en este entorno consiste en dotarle de las siguientes características básicas:

Adicionalmente, necesitaremos una forma de añadir conocimiento y poder hacer consultas sobre el ya existente. Con todo esto, lo que tenemos son los requisitos exactos de lo que viene a ser un agente basado en conocimiento.

En estas condiciones, el agente podrá enfrentarse a situaciones completamente nuevas y podrá calcular la utilidad de sus posibles acciones de forma que se proteja la inversión y se mantenga el objetivo de hacerla crecer en el largo plazo.

Por muchas reglas y conocimientos que proporcionemos inicialmente al agente, el entorno de las inversiones financieras es tan volátil que aparecerán constantemente situaciones que no se podrían haber previsto. Pensemos, por ejemplo, en cambios políticos inesperados que introducen legislación favorable o desfavorable a determinadas tecnologías y, por ende, determinadas compañías.

La única posibilidad de poder construir un agente inteligente que sea capaz de sobrevivir en este entorno es basarlo en conocimiento, de forma que sepa exactamente lo qué sucede y tenga alguna posibilidad de inferir cambios potenciales de coyuntura para adelantarse en las decisiones a tomar y maximizar su utilidad.

Todo esto no siginifica que sea algo fácil de hacer. En realidad ya existen este tipo de agentes y no son fáciles de hacer. Lo importante es darse de que, ante determinados entornos, la única posibilidad de poder desenvolverse en ellos consiste en dotar de conocimiento y capacidad de inferencia a los agentes.



Los agentes basados en conocimiento surgen como necesidad de enfrentarse a entornos muy complejos en los que no funcionan conjuntos de reglas predeterminadas. El ejemplo de posible agente inversor visto aquí ilustra perfectamente la cuestión.



Para saber más:

Libro de Stuart Russell y Peter Norvig que trata todas las técnicas de Inteligencia Artificial. No hace demasiado énfasis en cuestiones conectivistas (redes neuronales artificiales) y contiene abundante material del resto de técnicas. El capítulo 7 contiene una discusión detallada sobre los agentes basados en conocimiento y tiene un ejemplo sencillo pero muy detallado de un videojuego que también exige de un agente basado en conocimiento para su desarrollo.



 

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