gência continuamente
No início da década de 90, a inteligência artificial passava por um momento de crise, arrastado por décadas. A abordagem tradicional da IA, baseada na manipulação abstrata de símbolos que não eram referenciados na realidade física, condenava todas as tentativas posteriores de desenvolvimento na área. Neste contexto, surgem metodologias que procuram se basear em uma interação com a realidade física, enfatizando uma interação contínua com o ambiente como fonte primária de restrições no desenvolvimento de sistemas inteligentes, apontando para novos rumos na IA. Rodney Brooks liderou uma dessas pesquisas no MIT (Brooks, 1990).
Essa nova metodologia considerava que a inteligência não ocorre a partir de um algoritmo ou procedimento centralizado, mas sim através de uma decomposição em módulos de comportamentos individuais, cuja coexistência e cooperação faziam com que um comportamento mais complexo (in- teligente) emergisse. Os agentes e sistemas multi-agentes surgem neste contexto como uma demanda da cognição situada e incorporada, ou seja, da necessidade de possuir um corpo, que esteja “plugado” no ambiente, sentindo-o através dos seus sensores e atuando no mesmo através dos atuadores. A si- tuabilidade, quando agentes estão situados em um ambiente, passa a ser a chave para a compreensão
do fenômeno cognitivo e da inteligência.
Engelbart não possuía a tecnologia de agentes computacionais quando definiu o sistema H-LAM/T (seção 5.3) como um sistema de dois domínios, sendo um deles representado pelo humano e outro pelo artefato de amplificação. No entanto, suas definições acerca da interação sugerem os agentes computacionais como uma maneira avançada de amplificar o intelecto humano. Segundo Engelbart (1962):
“Há então dois domínios separados de atividades dentro do sistema H-LAM/T: aquele representado pelo humano, no qual todos os processos explícitos humanos ocorrem; e aquele representado pelos artefatos, no qual todos os processos explícitos do artefato ocorrem. Em qualquer processo composto, há uma interação cooperativa entre esses dois domínios, que requer troca de energia (grande parte dela para o propósito único de troca de informações).”
Se o artefato de amplificação for capaz de realizar seus processos explícitos de maneira avançada, ou seja, inteligente, e tiver um poder maior de interação com o domínio dos processos explícitos hu- manos, então este artefato será mais poderoso na amplificação de inteligência. Assim são os agentes computacionais inteligentes.
5.4.1
Definição de agentes
O conceito de “agente” não é um conceito novo, pois sempre existiu para designar entidades com o poder de agir. De acordo com o dicionário Longman, agentes são “pessoas que agem por ou no lugar de outras, segundo autoridade por elas outorgada”. Neste contexto, agentes humanos realizam uma tarefa bem determinada, são especialistas naquilo que fazem, têm acesso a informações relevantes para sua tarefa, realizam o serviço em questão por um custo menor do que outros e freqüentemente realizam um serviço que não poderia ser obtido em nenhum outro lugar. Agentes de seguro e de viagem são apenas dois exemplos dessa categoria.
Relativamente nova é a aplicação desse termo ao contexto de agentes artificiais. Neste novo contexto, eles podem ser:
• Agentes de hardware (robóticos): dispositivos mecânicos controlados por computador capazes de realizar tarefas de processamento, montagem e transporte, com finalidades industriais, de entretenimento e de pesquisa. Encontram-se no mundo real, o qual percebem através de seus sensores e modificam através de seus atuadores;
• Agentes de software: são programas de computador capazes de execução autônoma, tendo como ambiente o mundo dos computadores, o qual percebem e no qual atuam através de co- mandos de computador.
Não existe, porém, no contexto de agentes artificiais, um consenso na comunidade quanto a uma definição do que seja um agente. Stan Franklin e Art Graesser procuraram demonstrar em um trabalho (Franklin & Graesser, 1996) que as definições existentes eram muito abrangentes ou muito específicas para agentes, e propuseram uma definição formal de agentes autônomos que claramente distingue um agente de software de um outro programa qualquer.
Dessa maneira, Franklin e Graesser propõem uma definição em “estilo matemático”, isto é, uma definição que captura a essência do que é um agente, para definir a classe superior de agentes. A partir dessa definição, adicionando-se restrições, pode-se chegar a sub-classes de agentes. Segundo os autores:
“Um agente autônomo é um sistema que é parte de um ambiente, estando situado dentro dele, e sente e age sobre este ambiente, no tempo, de acordo com seus próprios propósi- tos, de modo a alterar o que sentirá no futuro”.
Dessa definição de agentes computacionais, pode-se começar a vislumbrar a sua adequação como ferramenta de amplificação de inteligência: se os agentes estão imersos em um ambiente, o qual podem sensoriar e atuar, isso significa que, segundo nossa visão de cognição situada e incorporada, essas ferramentas podem realizar semioses, ou seja, tarefas cognitivas. Neste sentido, faz-se possível aplicar agentes computacionais para realizar tarefas inteligentes em um processo juntamente com a mente humana, estabelecendo um diálogo que se aproveita das melhores qualidades de cada uma des- sas mentes, enquanto outros subsistemas computacionais lidam com tarefas mecânicas ou aleatórias, liberando ainda mais a mente humana para se concentrar nas decisões e julgamentos não estruturados.
5.4.2
Agentes amplificando o intelecto humano
Na seção 5.3, o sistema H-LAM/T de Engelbart (1962) foi descrito com seus três processos típi- cos:
• processos explícitos humanos, nos quais as tarefas cognitivas são realizadas somente pelo agente humano;
• processos explícitos do artefato de amplificação, nos quais as tarefas cognitivas são realizadas pela ferramenta amplificação;
• processos compostos, nos quais há participação de ambos.
Um sistema computacional construído como um artefato de amplificação de inteligência obtém sucesso quando consegue identificar os processos explícitos humanos em determinado fluxo cog- nitivo que são ineficientes e remodelá-los. Remodelar estes processos explícitos humanos significa transformá-los em processos explícitos do artefato, ou seja, do sistema computacional, quando uma determinada tarefa cognitiva for estruturada, ou transformá-los em processos compostos, ou seja, ta- refas cognitivas realizadas em conjunto por um agente humano e pelo sistema computacional, a fim de aproveitar o que cada um pode oferecer de melhor na resolução do problema, quando ela for não estruturada. Os processos compostos são necessários quando não se pode excluir o humano da re- solução, geralmente porque a tarefa necessita de raciocínios inteligentes nos quais os humanos se sobressaem às máquinas.
Agentes computacionais são adequados para serem utilizados em processos compostos, pois seus atributos implementam as estratégias de amplificação de inteligência de controle do fluxo cognitivo e de realização de tarefas cognitivas. Esses atributos são:
• reatividade;
• autonomia;
• orientação à metas e pró-atividade;
• continuidade;
• comunicabilidade;
• aprendizagem;
• emocionabilidade.
Todos esses atributos tornam os agentes computacionais ferramentas de amplificação ativas e com vida própria, capazes de perceber quando devem iniciar a resolução de uma subtarefa cognitiva juntamente com um agente humano, iniciar de maneira autônoma, resolvê-la com o agente humano através de diálogos com feedback negativo e chegar a uma solução final negociada entre ambos, provendo uma amplificação contínua nos processos compostos, participando de maneira autônoma e inteligente nos processos.
Os agentes computacionais implementam características essenciais para amplificação de inteli- gência:
• cognição situada: o agente deve ser capaz de estar presente no mesmo ambiente do agente humano, ambiente este que contém o problema em questão. Naturalmente, como são agentes computacionais, este ambiente deve ser um ambiente virtual, um meio pelo qual se represente o mundo real onde existe o problema. Fato é que estes agentes devem estar presentes neste meio, que por definição os “pluga” ao mundo real onde existe o problema, representando-o fielmente, e interagir com os agentes humanos que também irão atuar neste meio;
• intencionalidade: os agentes devem ser inteligentes, já que irão participar de um processo com- posto juntamente com agentes humanos. Isso significa uma necessidade de apresentar intenci- onalidade, que segundo Bratman (1987) se resume na capacidade de gerar planos de ação para resolver a atividade cognitiva, avaliar esses planos segundo objetivos, escolher o mais adequado e aplicá-lo;
• comunicabilidade: os agentes devem ser capazes de representar suas soluções, entender as soluções dos agentes humanos e dialogar com os mesmos para que juntos cheguem a uma solução mais adequada.
O agente será capaz de comunicar-se com o agente humano realizando semioses externas (seção 4.3.1) na interface de diálogo no qual estará inserido, manipulando seus signos para representar a sua proposta de solução.
A abordagem utilizando agentes também é adequada no endereçamento do problema de funda- mentação do símbolo, porque a estratégia utilizando agentes para resolver os processos compostos delega aos seres humanos o papel de resolver esses problemas.