En este segundo post de la serie, de momento vamos sólo a ampliar la información sobre esas tres características esenciales, con base en la obra citada, para posteriormente poder, si llega el caso, trabajar con ellas y, sobre todo, para comprenderlas mejor..
Auto-gobierno ('self-governance')
Como vimos en el post anterior, auto-gobierno ('self-governance') se refiere a la capacidad de una entidad de controlarse a sí misma de manera autónoma, sin dirección o control externo.
En el caso de los agentes de la Agentic AI eso se traduce en que el supuesto agente es capaz de establecer sus propios objetivos, tomar sus propias decisiones y regular su comportamiento con base en sus propios modelos, reglas y algoritmos.
Los autores citados, mencionan cinco aspectos clave de ese auto-gobierno, a saber:
- Auto-organización ('self-organization'): Capacidad del agente para estructurar y organizar sus recursos y comportamiento internos sin intervención del exterior.
- Auto-regulación ('self-regulation'): Capacidad para monitorizar y ajustar las propias acciones con base en 'feedback' obtenido del entorno o del propio estado interno, con vistas a asegurar que el agente funciona de acuerdo con los parámetros o restricciones deseadas.
- Auto-adaptacón ('self-adaptation'): Capacidad para modificar el propio comportamiento, estrategias o procesos de decisión como respuesta a cambios en el entorno o la propia situación interna del agente y siempre con vistas a conseguir sus objetivos de manera más efectiva
- Auto-optimización ('self-determination'): Capacidad para mejorar de manera continua el propio desempeño del agente, su eficiencia o procesos de decisión a partir de aprendizaje, experiencia o procesos evolutivos.
- Auto-determinación ('self-determination'): Capacidad del agente para establecer sus propios objetivos, prioridades o procesos de decisión sin ser completamente controlado por fuerzas externas.
Agencia ('agency')
Por su parte, la agencia ('agency'), como ya vimos, se refiere a la capacidad de actuar de forma independiente y, sobre todo, de elegir entre diferentes opciones.
En este apartado, los autores identifican a su vez, tres elementos clave:
- Autoridad de decisión ('decisional authority'): Capacidad del agente para identificar y evaluar diferentes opciones o cursos de acción y seleccionar el más apropiado de acuerdo con los procesos de decisión internos.
- Intencionalidad ('intentionality'): existencia de intenciones u objetivos que guían las acciones y comportamientos del agente.
- Responsabilidad ('responsibility'): responsabilidad por las decisiones adoptadas, las acciones realizadas sobre el entorno y las consecuencias de las mismas.
Autonomía ('autonomy')
Finalmente, la autonomía ('autonomy'), que ya anunciábamos que estaba muy relacionada con la agencia, con foco, eso sí, en identificar el nivel de independencia que el agente, posee y que, según la obra cotada, se puede descomponer en tres aspectos:
- Autonomía operativa ('operational autonomy'): Capacidad para la ejecución de tareas o conjuntos de tareas sin intervención humana directa sino con base en sus procesos internos y algoritmos de decisión.
- Autonomía funcional ('functional autonomy'): Capacidad de tomar decisiones y llevar a cabo acciones para conseguir los objetivos establecidos adaptando, si es necesario, el comportamiento a cambios en el entorno o la recepción de estímulos.
- Autonomía jerárquica ('hierarchical autonomy'): Ámbito de decisión y mayor o menor supervisión por entes de nivel superior
Conclusiones
Estas tres rasgos clave, auto-gobierno, agencia y autonomía, caracterizan lo que es un agente. Y llamo la atención, como hice en el primer post de la serie que, si nos olvidamos por un momento de que, implícitamente, estamos pensando en inteligencia artificial, realmente podríamos hablar de estas características en un ser vivo, especialmente un humano, y con pequeños ajustes, seguirían siendo perfectamente válidos.
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