¿Te acuerdas de los centinelas en The Matrix?
Esencialmente programas que “nadaban” a través de la matriz buscando la resistencia humana. Los “agentes” en mi mundo son capaces de nadar a través de una sopa de datos y buscar objetivos en nombre de sus maestros.
La web es nuestra matriz y es una sopa de datos desordenados. En la superficie hay páginas web estáticas, luego hay páginas web que se sirven de bases de datos en constante cambio (por ejemplo, BBC – Página de inicio), hay sitios de transacciones como minoristas en línea (por ejemplo, Amazon.com: Online Shopping for Electronics, Ropa, computadoras, libros, DVD y más) y hay sitios donde los usuarios generan el contenido (http://www.quora.com/). Luego está la web profunda o la web oscura que contiene contenido que los motores de búsqueda no indexan.
Tratar de encontrar algo específico requiere un montón de googlear hasta que encuentre lo que quiere. Digamos que estoy buscando un cinturón de tela y cuero muy específico en azul y marrón en un tamaño determinado. o parte de la máquina para un lavavajillas Whirlpool 2007: esto requerirá una búsqueda, pero en general estarán allí en alguna parte.
Algo más complejo, tal vez estoy buscando un apartamento para alquilar con ciertas comodidades en un lugar específico con un rango de precios ajustado. O estoy tratando de contratar a un gerente de producto con un cierto conjunto de habilidades y experiencia. En estos casos, el tiempo es esencial: si miro hoy, lo que busco puede que no esté disponible, pero mañana lo harán y el tiempo después de que se hayan ido.
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Más complejo aún, digamos que estoy comprando un seguro de automóvil y estoy buscando una política determinada a un precio determinado. Bueno, esto no es solo buscar elementos estáticos o recursos dinámicos, es tener que visitar los configuradores de seguros para obtener cotizaciones.
En este caso, un agente que está buscando en mi nombre es vital. De hecho, como los agentes son baratos, tal vez pueda desplegar cientos de mis propios agentes para encontrar lo que estoy buscando, como mis arañas web, eliminando mis requisitos y visitando todos los lugares posibles donde puedan estar satisfechos y probando y comparando. Eventualmente, cuando haya encontrado lo que está buscando, regresará. Eventualmente, es un término crítico aquí porque un agente seguirá buscando en el fondo hasta que mi tarea haya sido completada.
Escribí una entrada de blog sobre esto hace algún tiempo: Gamsworld | Imagine un mundo donde cada uno de nosotros mantiene un banco de información personal que los agentes utilizarían para comprender nuestros requisitos.
Sin embargo, para permitir que estos agentes operen de manera eficiente, los datos que buscan deben marcarse de tal forma que se puedan encontrar y comparar fácilmente. En el comercio electrónico, lentamente están surgiendo estándares para describir cosas tales como Buenas relaciones (The Professional Web Vocabulary for E-Commerce) y Freebase (Página en freebase.com). Los agentes podrán usar esos estándares de información para “entender” el contenido y relacionarlo con la solicitud.
Hace unos años, presentamos una patente basada en todo este concepto que tomaría una solicitud humana, tal vez escrita en lenguaje natural y que podría buscar un gran índice distribuido de “cosas” (conceptos descritos en algún tipo de metadatos). La idea es que cada solicitud actúe como un agente y las personas que deseen encontrar su contenido publicarán descripciones de este en el entorno. Patente WO2013009453A1 – Correspondencia semántica