# data[].attributes.headline
Johany Niederberger, Milvia Greenaway,  Yuliani Romero, Miguel Serrano

# data[].attributes.subject
Johany Niederberger, Milvia Greenaway,  Yuliani Romero, Miguel Serrano

# data[].attributes.body
Respuesta 1

La principal diferencia es que en la Resolución Distribuida de Problemas (DPS) todos los procesos trabajan de manera cooperativa para resolver un mismo problema. Cada proceso realiza una parte de la tarea y sigue un objetivo común, sin tomar decisiones por interés propio.

El problema se divide en partes desde el inicio. Los agentes cooperan pero no deciden, solo ejecutan su tarea. Enfoque de arriba hacia abajo.

En cambio, en los Sistemas Multiagente (MAS) cada agente es autónomo y puede tener sus propios objetivos. Los agentes pueden colaborar entre sí, pero también pueden competir o tener conflictos, tomando decisiones según la información que poseen y el propósito que buscan alcanzar.

Los agentes son autónomos. Cada uno decide, se comunica y puede cooperar o competir. La solución surge de la interacción. Enfoque de abajo hacia arriba.

# data[].attributes.body
Para Reforzar.. 👨‍💻👌

# data[].attributes.body
El video habla a traves de ejemplos de que Los modelos Basados en Agentes de que los buscan simular sistemas complejos mediante múltiples agentes autónomos que interactúan en un entorno. Una de sus características más importantes es que permiten observar cómo fenómenos complejos aparecen a partir de reglas simples, fenómeno conocido como emergencia.

# data[].attributes.headline
Respuesta la pregunta 3 -integrantes: Arturo, Evaristo, Ruth 

# data[].attributes.subject
Respuesta la pregunta 3 -integrantes: Arturo, Evaristo, Ruth 

# data[].attributes.body
Una arquitectura jerárquica y centralizada es preferible cuando el problema exige determinismo y control estricto bajo un "guión" o norma prefijada (como ocurre con las cartas urbanas estáticas o la dramaturgia tradicional), donde el comportamiento global no debe desviarse de una secuencia rígida. En cambio, cuando el problema es altamente dinámico e incierto, resulta superior una arquitectura distribuida y auto-organizada, ya que la complejidad no se controla desde un mando único, sino que emerge a partir de la estigmergia y la autonomía de múltiples agentes con racionalidad limitada (tal como demuestra el modelo de la parvada de aves o las fuerzas dinámicas que moldean una ciudad real), logrando que reglas locales simples e interacciones a través del entorno coordinen al sistema de forma adaptativa sin necesidad de un controlador central.

# data[].attributes.body
Agentes Deliberados

Definición: Sistemas que poseen un modelo interno del mundo y razonan explícitamente para tomar decisiones lógicas que cumplen metas específicas.

Funcionamiento: Siguen un ciclo claro de percepción, deliberación (planificación paso a paso) y ejecución de acciones.

Ventajas: Son altamente predecibles, trazables y eficientes para resolver tareas estructuradas con instrucciones claras.

Desventajas: Pueden volverse rígidos o frágiles en entornos dinámicos muy complejos o impredecibles.

Inteligencia Emergente

Definición: Comportamiento inteligente global que aparece de manera espontánea a partir de la cooperación o competencia de múltiples agentes simples sin un control central

Funcionamiento: Se inspira en la naturaleza (como las colonias de hormigas o las parvadas de aves) mediante sistemas multiagente con reglas locales básicas.

Ventajas: Son sistemas sumamente adaptables, robustos y flexibles ante cambios drásticos del entorno.

Desventajas: Su comportamiento global es difícil de predecir, controlar o depurar cuando ocurren fallos.

# data[].attributes.body
¿Cómo contrasta este enfoque de inteligencia emergente (propio de agentes reactivos o arquitecturas de enjambre) con los agentes deliberativos basados en modelos mentales explícitos como BDI (Creencias, Deseos e Intenciones)?

R/.El video explica que en los Modelos Basados en Agentes (ABM), cada agente sigue reglas muy simples y actúa de manera independiente. Aunque cada uno hace acciones sencillas, cuando todos interactúan entre sí pueden surgir comportamientos complejos.

La diferencia principal es que, en los ABM, los agentes no planifican ni razonan; simplemente responden a lo que ocurre a su alrededor y, gracias a la interacción entre todos, aparece un comportamiento organizado. En los agentes BDI, cada agente analiza la situación, decide qué quiere lograr y planifica cómo hacerlo.

# data[].attributes.body
1. Resolución Distribuida de Problemas (DPS) vs. Sistemas Multiagente (MAS)

¿En qué se diferencia fundamentalmente el enfoque de Resolución Distribuida de Problemas (DPS) —donde un problema global descompuesto previamente se distribuye entre subprocesos puramente cooperativos— del enfoque de Sistemas Multiagente (MAS), donde los agentes son entidades autónomas con objetivos propios que pueden interactuar tanto en escenarios de colaboración como de competencia o conflicto?

2. Agentes Deliberativos (BDI) vs. Inteligencia Emergente / Enjambre (ABM)

El video de Modelos Basados en Agentes (ABM) muestra cómo reglas locales individuales en un nivel micro dan origen a patrones complejos en un nivel macro. ¿Cómo contrasta este enfoque de inteligencia emergente (propio de agentes reactivos o arquitecturas de enjambre) con los agentes deliberativos basados en modelos mentales explícitos como BDI (Creencias, Deseos e Intenciones)?

3. Centralización vs. Descentralización en la Arquitectura de Control

¿Bajo qué circunstancias de un problema complejo es preferible diseñar una arquitectura jerárquica con topología de control centralizada y coordinada por capas, y en qué casos resulta superior una arquitectura distribuida / auto-organizada basada en estigmergia e interacción indirecta a través del entorno?

4. La Dinámica Micro-Macro y las Restricciones del Entorno

Considerando el ciclo continuo de percepción, razonamiento y acción del agente, ¿de qué manera el modelado bottom-up permite entender no solo cómo las acciones a nivel micro construyen el comportamiento global macro, sino también cómo la estructura que emerge en el nivel macro pasa a redefinir y restringir las decisiones individuales de los agentes?

5. Coordinación Cooperativa vs. Negociación en Entornos Heterogéneos

¿Cómo cambian los lenguajes de comunicación (como KQML/KIF) y los protocolos de planificación cuando se pasa de un sistema de agentes homogéneos totalmente cooperativos a un entorno de agentes heterogéneos y no cooperativos, donde la solución requiere mecanismos explícitos de negociación, argumentación y consenso?

# data[].attributes.body
La IA Distribuida y los sistemas multiagentes.

Permiten que varios agentes inteligentes trabajen de forma coordinada para alcanzar un mismo objetivo. Cada agente puede tomar decisiones de manera autónoma, pero al colaborar con los demás logra resolver problemas de forma más eficiente y adaptable.

Johany Niederberger

Emmanuel Urriola

Yuliani Romero

# data[].attributes.body
entre algunas Ventajas de la Ia distribuida

son:

Mayor Eficiencia ya que se puede dividir entre varios agentes

Flexibilidad se puede adaptar a los cambios del entorno

Desventajas

mayor costo de desarrollo ya que requiere mas tiempo recursos y experienciapara su implementación

Johany Niederberger

Emmanuel Urriola

Yauliani Romero

# data[].attributes.body
Tipos de IA Distribuida:

1.Resolución Distribuida de Problemas (RDP):

Se centra en dividir un problema complejo en subtareas y distribuirlas entre varios agentes para obtener una solución global.

2.Sistemas Multiagente (SMA):

Se enfocan en la interacción entre agentes autónomos que cooperan, negocian o compiten para alcanzar objetivos.

3.Agentes Autónomos:

Son entidades inteligentes capaces de razonar, tomar decisiones, actuar de manera autónoma, adaptarse al entorno y comunicarse con otros agentes.

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué tipos de inteligencia artificial existen?

# data[].attributes.body
La IA Distribuida tiene diferentes areas de aplicación entre ellas estan la Robótica en tareas como rescate , exploración, tareas industriales.

transporte y trafico como por ejemplo control de los semáforos.

salud como el apollo en diagnostico médico.

Johany Niederberger

Emmanuel Urriola

Yuliani Romero

# data[].attributes.body
Dentro de los desafíos de la IA Distribuida tenemos:

1. Integrar agentes desarrollados de forma independiente y con diferentes arquitecturas.

2.Adaptarse a entornos dinámicos y cambiantes.

3.Garantizar una comunicación efectiva mediante protocolos y lenguajes estandarizados.

# data[].attributes.body
1. Sistemas Multiagente

Es el tipo más común de IA distribuida.

Está formado por varios agentes inteligentes autónomos.

Cada agente tiene sus propios objetivos y conocimientos.

Los agentes cooperan o compiten para alcanzar un objetivo común o individual.

2. Inteligencia de Enjambre

Está inspirada en el comportamiento de animales como hormigas, abejas o aves.

Características:

No existe un líder central.

Cada agente sigue reglas sencillas.

El comportamiento colectivo produce soluciones inteligentes.

3. Computación Distribuida con IA

Aquí varios equipos ejecutan conjuntamente algoritmos de inteligencia artificial.

Características:

El entrenamiento o procesamiento se divide entre varios servidores.

Permite trabajar con enormes cantidades de datos.

4. Aprendizaje Federado

Es una forma moderna de IA distribuida donde los datos permanecen en cada dispositivo.

Características:

Los dispositivos entrenan el modelo localmente.

Solo comparten los parámetros del modelo, no los datos personales.

Mejora la privacidad.

# data[].attributes.attachment_link.title
👀🤖 FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Ventajas y desventajas #ai #opinion

# data[].attributes.body
para entender...…

# data[].attributes.attachment_link.title
Los DESAFÍOS ÉTICOS de la INTELIGENCIA ARTIFICIAL

# data[].attributes.body
Ventajas de la Inteligencia Artificial (IA)

Automatiza tareas repetitivas.

Aumenta la productividad.

Analiza grandes volúmenes de datos rápidamente.

Reduce errores humanos.

Funciona 24/7 sin descanso.

Personaliza el aprendizaje y los servicios.

Apoya la toma de decisiones.

Desventajas de la Inteligencia Artificial (IA)

Puede reemplazar algunos empleos.

Depende de datos de buena calidad.

Puede generar respuestas incorrectas o sesgadas.

Requiere inversión y mantenimiento.

Presenta riesgos para la privacidad y seguridad.

Carece de emociones y juicio humano.

Puede fomentar la dependencia tecnológica.

# data[].attributes.body
Actualmente la IA distribuida se está aplicando en diferentes sectores. Por ejemplo, en la salud ayuda a diagnosticar enfermedades; en el transporte coordina vehículos autónomos y optimiza rutas; en la industria permite que varios robots trabajen de forma colaborativa; y en las ciudades inteligentes gestiona el tráfico y el consumo de energía. Estos ejemplos demuestran que la IA distribuida es una tecnología cada vez más importante para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones.

# data[].attributes.body
La Inteligencia Artificial Distribuida ocurre cuando múltiples agentes o sistemas de IA independientes colaboran, se coordinan o procesan información de forma descentralizada para resolver un problema común (en lugar de concentrar todo el entrenamiento y cálculo en un solo servidor).

Aunque ofrece grandes ventajas en rendimiento y escala, también plantea retos muy específicos.

1. Principales Desafíos de la IA Distribuida

📡 Latencia y Comunicación

El problema: Los nodos de IA necesitan enviarse millones de datos, parámetros o gradientes para mantenerse sincronizados. Si la red es lenta o inestable, todo el sistema se vuelve lento.

Impacto: Un solo nodo con mala conexión puede convertirse en un cuello de botella para todo el grupo.

🚦 Ejemplo: Semáforos Inteligentes en una Ciudad

Cómo funciona: Cada intersección vial tiene un agente de IA que controla los tiempos del semáforo según el tráfico local. Cada semáforo habla con sus semáforos vecinos para crear una "marea verde" y evitar embotellamientos en toda la ciudad.

# data[].attributes.body
Un artículo interesante que resume la relación entre estos dos elementos que hemos venido discutiendo en el curso