CARACTERISTICAS

En este sentido, se entiende por agente inteligente aquella entidad de software que recoge, filtra y procesa la información contenida en la Web, realiza inferencias sobre dicha información e interactúa con el entorno sin necesidad de supervisión o control constante por parte del usuario.
James A. Hendler en su artículo Is there and Intelligente Agent in Your Future? recoge las cualidades que debería tener un agente inteligente ideal. Para este autor, un agente debe ser:
Comunicativo: el agente debe entender las necesidades, objetivos y preferencias del usuario, ya que de dicha comunicación o interacción usuario-agente depende que el agente pueda llevar a cabo su función de forma eficiente. Asimismo, debe poder comunicarse con el entorno mediante representaciones compartidas de conocimiento (ontologías).
Capaz: el agente debe poder actuar en una determinada clase de mundo. El agente no sólo debe proporcionar una información, sino también un servicio, es decir, debe tener capacidad para hacer cosas. Por ejemplo, si se precisa un artículo de revista y ésta es de pago, el agente debe ser capaz de encontrar el artículo, informar del precio, dar el número de tarjeta de crédito, etc.
Autónomo: el agente, además de comunicarse, debe poder interactuar con el entorno, tomando decisiones y actuando por sí solo, limitando sus acciones según el nivel de autonomía permitida por el usuario.
Adaptable: el agente debe ser capaz de aprender del entorno: usuarios (preferencias), fuentes de información y otros agentes, etc.
El papel del agente inteligente en el proceso de recuperación "semántica" de información no debe confundirse con el de un buscador inteligente. Un buscador inteligente se aprovechará del enriquecimiento semántico de los recursos web para mejorar (principalmente en la precisión) la recuperación de información, aunque su funcionamiento se basará, como los actuales buscadores, en la previa indización de todos aquellos recursos susceptibles de ser recuperados. En cambio, un agente inteligente recorrerá la Web a través de los enlaces entre recursos (hiperdocumentos, ontologías, ...) en busca de aquella información que le sea solicitada, pudiendo además interactuar con el entorno para el cumplimiento de tareas encomendadas. Por ejemplo, un agente inteligente, ante una consulta dada, podría consultar autónomamente un buscador, y a partir de sus resultados, explorar la Web hasta encontrar la información solicitada, pudiendo finalmente llevar a cabo una acción sobre dicho recurso, como podría ser la reserva de una plaza en un Seminario, de un vuelo, y/ o de una habitación en un hotel. Según P. Raghaban, las necesidades de información de un usuario cuando acude a los buscadores son las siguiente:
informacional: aprender o saber acerca de algo (~40%). Por ejemplo: hemoglobina baja.
navegacional: ir a determinada página (~25%). Por ejemplo: United Airlines.
transaccional: hacer algo por medio de la Web (~35%):
acceder a un servicio. Por ejemplo: Mendocino weather.
descargar algo (downloads). Por ejemplo: imágenes de la superficie de Marte.
comprar. Por ejemplo: Nikon Coopix.
Áreas grises:
encontrar un buen hub. Por ejemplo: Alquiler de coches Finlandia.
búsqueda exploratoria "ver lo que hay allí"
La Web Semántica debería ser capaz de procesar contenido, razonarlo y hacer deducciones lógicas a partir de éste, y realizar, cuando un usuario quiera delegar ciertas tareas en el software, todas estas acciones de forma automática.
Un agente inteligente entiende (lo que se pide), comprende (el contenido de los sitios), valida (si lo encontrado corresponde a lo pedido) y deduce (nueva información sobre la ya obtenida). Pero, para entender una consulta, comprender sitios web, validar información y deducir nueva información se precisa estandarizar:



el alfabeto
las referencias
el lenguaje
el formato
las anotaciones sobre significados
los conceptos generales
las reglas y sistemas de deducción
Y éstas son, precisamente, las funciones que aportan las distintas capas de la Web Semántica.
Unicode: el alfabeto. Se trata de una codificación del texto que permite utilizar los símbolos de diferentes idiomas sin que aparezcan caracteres extraños. De esta forma, se puede expresar información en la Web Semántica en cualquier idioma.
URI: las referencias. URI es el acrónimo de "Uniform Resource Identifier" o Identificador Uniforme de Recursos, identificador único que permite la localización de un recurso que puede ser accedido vía Internet. Se trata del URL (descripción de la ubicación) más el URN (descripción del espacio de nombre).
XML + NS + xmlschema: se trata de la capa más técnica de la Web Semántica. En esta capa se agrupan las diferentes tecnologías que hacen posible que los agentes puedan entenderse entre ellos. XML ofrece un formato común para intercambio de documentos, NL (namespaces) sirve para cualificar elementos y atributos de nombres usados en XML asociándolos con los espacios de nombre identificados por referencias URI y XML Schema ofrece una plantilla para elaborar documentos estándar. De esta forma, aunque se utilicen diferentes fuentes, se crean documentos uniformes en un formato común y no propietario.
RDF + rdfschema: basada y apoyada en la capa anterior, esta capa define el lenguaje universal con el cual podemos expresar diferentes ideas en la Web Semántica. RDF es un lenguaje simple mediante el cual definimos sentencias en el formato de una 3-upla o triple (sujeto: el recurso al que nos referimos; predicado: el recurso que indica qué es lo que estamos definiendo; y objeto: puede ser el recurso o un literal que podría considerarse el valor de lo que acabamos de definir). El modelo RDF o Resource Description Framework es un modelo común (Framework) que permite hacer afirmaciones sobre los recursos (Description) y que hace posible que estos recursos pueden ser nombrados por URIs (Resource). Por su parte RDF Schema provee un vocabulario definido sobre RDF que permite el modelo de objetos con una semántica claramente definida. Esta capa no sólo ofrece descripción de los datos, sino también cierta información semántica. Tanto esta capa como la anterior corresponden a las anotaciones de la información (metadatos).
Lenguaje de Ontologías: ofrece un criterio para catalogar y clasificar la información. El uso de ontologías permite describir objetos y sus relaciones con otros objetos ya que una ontología es la especificación formal de una conceptualización de un dominio concreto del conocimiento. Esta capa permite extender la funcionalidad de la Web Semántica, agregando nuevas clases y propiedades para describir los recursos.
Lógica: además de ontologías se precisan también reglas de inferencia. Una ontología puede expresar la regla "Si un código de ciudad está asociado a un código de estado, y si una dirección es el código de ciudad, entonces esa dirección tiene el código de estado asociado". De esta forma, un programa podría deducir que una dirección de la Universidad Complutense, al estar en la ciudad de Madrid, debe estar situada en España, y debería por lo tanto estar formateado según los estándares españoles. El ordenador no "entiende" nada de lo que está procesando, pero puede manipular los términos de modo mucho mas eficiente beneficiando la inteligibilidad humana.
Pruebas: será necesario el intercambio de "pruebas" escritas en el lenguaje unificador (se trata del lenguaje que hace posible las inferencias lógicas hecha posibles a través del uso de reglas de inferencia tal como es especificado por las ontologías) de la Web Semántica.
Confianza: los agentes deberían ser muy escépticos acerca de lo que leen en la Web Semántica hasta que hayan podido comprobar de forma exhaustiva las fuentes de información. (Web Of Trust RDF Ontology -WOT- http://xmlns.com/wot/0.1/ y FOAF http://xmlns.com/foaf/0.1/))
Firma digital: bloque encriptado de datos que serán utilizados por los ordenadores y los agentes para verificar que la información adjunta ha sido ofrecida por una fuente específica confiable. (XML Signature WG: http://www.w3.org/Signature/)
En suma, el objetivo de la Web Semántica es que la Web pase de ser una colección de documentos a convertirse en una base de conocimiento.