Extendiendo interfases de usuario: agentes, aprendizaje y distribución

El nivel de servicio prestado por parte de las interfases de usuario ha ido evolucionando y mejorando, en procura de facilitar la tarea de los usuarios. Algunas mejoras simplifican el aspecto operativo mientras que otras persiguen lograr una situación de colaboración entre el usuario humano y el sistema de computación. En tal sentido la tecnología de agentes de software se ha particularizado en el ámbito de las interfases dando origen a los agentes de interfase. La combinación de este nuevo recurso de software con técnicas de Inteligencia Artificial ha permitido que el usuario final plasme su sello personal en la forma de interactuar con las aplicaciones [1]. El fenómeno cognitivo trasciende el nivel individual, para considerar también las relaciones con actores externos; es así como surge la conveniencia de que los agentes de interfase interactúen entre sí y con otros tipos de agentes en un marco de trabajo distribuido. Este artículo analiza los aspectos principales de los agentes de interfase que trabajan y aprenden en forma conjunta, adaptándose a los individuos y a criterios generales, procurando facilitar la tarea de los usuarios. A modo de resumen introducimos una breve reseña de los principales enfoques que se han utilizado en la construcción de interfases de usuario, sus ventajas y deficiencias. Se presentan además, los aspectos generales de nuestra propuesta para resolver los problemas exhibidos por estos enfoques, integrando los conceptos de agentes de interfase, aprendizaje y sistemas multi-agentes en un mismo marco de trabajo. Eje: Aspectos teóricos de la inteligencia artificial Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)