Hoy exploramos el estudio de lo social desde la inteligencia artificial, centrándonos en los sistemas multiagente. Hablamos con Carles Sierra, investigador del IIIA-CSIC y referente internacional en este campo, sobre cómo los sistemas formados por múltiples agentes autónomos pueden ayudarnos a entender fenómenos sociales complejos como la cooperación, el conflicto, las normas o la confianza.

Durante la conversación abordamos qué es exactamente un agente, cómo se define formalmente y qué implica que tenga autonomía, reactividad, proactividad y una dimensión social. Discutimos también dos enfoques principales para su diseño: los modelos basados en conocimientos, donde las reglas se programan explícitamente, y los modelos basados en datos, donde los agentes aprenden a partir de ejemplos. Además, hablamos del papel creciente de los modelos híbridos, que combinan grandes modelos de lenguaje con razonamiento simbólico para sortear algunas de las limitaciones actuales.

Carles explica con detalle cómo su grupo utiliza estos enfoques para simular situaciones sociales reales. Un ejemplo especialmente interesante es el uso del juego cooperativo Hanabi como laboratorio para estudiar la teoría de la mente en agentes, es decir, su capacidad para inferir lo que otros agentes saben o creen. Este tipo de simulaciones no solo permite mejorar el diseño de agentes más sofisticados, sino también plantear hipótesis sobre el comportamiento humano desde una perspectiva computacional.

La charla también aborda aplicaciones prácticas como la simulación de evacuaciones en contextos de emergencia o el uso de realidad virtual para entrenamiento. En todos estos escenarios es clave el trabajo conjunto con expertos en psicología, sociología o cuerpos de emergencia, lo que refuerza la dimensión multidisciplinar de esta línea de investigación.

Hablamos además de la conexión con la teoría de juegos y la racionalidad, de cuellos de botella técnicos como la comunicación entre agentes, y de cómo los modelos de lenguaje actuales están empezando a ofrecer soluciones en ese frente. Carles comparte su visión sobre la evolución de este campo, los retos futuros y el contexto global, con referencias al crecimiento exponencial de la investigación en inteligencia artificial en países como China.

En la parte final, reflexiona sobre su trayectoria, los momentos que más satisfacción le han dado como investigador y ofrece recomendaciones claras para quienes quieran adentrarse en este tipo de investigación.

Recursos mencionados

- Hanabi (juego cooperativo): https://boardgamegeek.com/boardgame/98778/hanabi

- Teoría del equilibrio de Nash: https://en.wikipedia.org/wiki/Nash_equilibrium

- Congreso IJCAI: https://ijcai.org/

- Congreso AAMAS: https://aamas.org/

- Proyecto ADA (China): red de satélites con LLMs embebidos

Para contactar a Carles Sierra:

- Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA-CSIC): https://www.iiia.csic.es/~sierra/

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En este episodio de _Investigando la Investigación_ reflexiono sobre una forma de investigar que no siempre parte de una pregunta clara ni de una metodología cerrada: la investigación exploratoria. Una investigación que surge al hacer, al probar y al interactuar con sistemas que nos devuelven feedback, incluso cuando no sabemos exactamente qué estamos buscando.

Parto del propio recorrido del podcast, que comenzó centrado en investigación académica en informática y que, con el tiempo, se ha ido abriendo a otras ciencias, a las humanidades, al arte y, en general, a cualquier contexto donde exista un proceso investigador. Tras cerca de 380 episodios, el objetivo sigue siendo el mismo: documentar y explorar cómo se investiga, dentro y fuera de los marcos académicos reglados.

Para concretar esta idea, comparo dos contextos muy distintos. Por un lado, la investigación que hacemos en mi grupo de investigación, basada en el screening computacional de miles o millones de compuestos químicos para identificar posibles candidatos con utilidad farmacológica u otras aplicaciones. Se trata de un proceso altamente metodológico, algorítmico y con métricas objetivas bien definidas. Por otro lado, mi exploración personal en la creación sonora y musical, utilizando herramientas de producción digital desde una posición no profesional y completamente autodidacta.

A partir de esta comparación, una de las conclusiones centrales del episodio es que la ausencia de una pregunta de investigación clara al inicio no invalida el proceso investigador. En los contextos exploratorios, la pregunta, la metodología y los criterios de evaluación pueden emerger progresivamente, a medida que el investigador interactúa con el sistema que está explorando. Además, el hecho de trabajar con respuestas subjetivas, como ocurre en la investigación sonora, no convierte la investigación en algo arbitrario: esas respuestas forman parte del propio objeto de estudio y proporcionan un feedback relevante.

En este sentido, la diferencia entre una investigación más objetiva y una exploratoria no es la existencia o no de rigor, sino el tipo de señal que se obtiene. En el cribado de compuestos químicos, la molécula no responde al investigador; en la exploración sonora, el sonido sí lo hace, generando sensaciones que informan el proceso. En ambos casos, sin embargo, existe un proceso sistemático de acumulación de experiencia, reflexión y generación de conocimiento.

De esta exploración musical surgen también conclusiones metodológicas concretas. Por ejemplo, he identificado flujos de trabajo que para mí resultan más eficientes, como trabajar con un número reducido de pistas o instrumentos. También he observado la importancia del caos y la aleatoriedad frente a enfoques completamente deterministas, tanto en la preparación del sistema como en la ejecución. Estas decisiones, aunque personales, forman parte del resultado de la investigación y pueden ser compartidas y discutidas.

Este episodio sirve además como punto de partida de una nueva línea dentro del podcast, centrada en procesos de investigación exploratoria, especialmente en contextos donde la pregunta y la metodología se definen a posteriori. En próximos episodios entraré en ejemplos más concretos y compartiré material sonoro como apoyo, entendiendo ese resultado final casi como material suplementario, mientras que el foco principal sigue siendo el proceso investigador.

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En este episodio de Investigando la Investigación me adentro en un terreno más técnico de lo habitual para hablar de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la programación y, sobre todo, del cambio de paradigma que estamos viviendo en la forma de desarrollar software. Empiezo recordando cómo usábamos —y muchos seguimos usando— modelos como ChatGPT para programar: pedir fragmentos de código, copiarlos en un editor, ejecutarlos, detectar errores y volver a iterar en un proceso manual y relativamente lento. Ese enfoque sigue siendo útil, pero empieza a quedarse corto frente a lo que está apareciendo ahora.

En los últimos meses han surgido muchas herramientas que introducen la llamada programación basada en agentes. Ya no hablamos solo de generar código, sino de sistemas que analizan una petición, la descomponen en tareas, orquestan agentes que trabajan en paralelo y deciden cómo implementar una solución completa. Menciono brevemente algunas de estas herramientas, pero el foco del episodio se centra en Cursor, que a día de hoy me parece una de las opciones más completas. Cursor es, en esencia, un fork de Visual Studio Code que integra este enfoque y permite trabajar con proyectos reales, con múltiples ficheros, relaciones complejas y ejecución directa del código generado.

Uno de los puntos clave del episodio es entender los distintos modos de trabajo de Cursor. Por un lado está el modo pregunta, pensado para discutir ideas y requisitos sin generar código. Luego está el modo plan, donde el sistema traduce esas ideas en un plan detallado de implementación que conviene revisar con calma y nunca aceptar a la primera. A partir de ahí entramos en el modo agente o de construcción, donde la herramienta despliega uno o varios agentes que implementan el plan, a menudo en paralelo. Finalmente, el modo depuración introduce un enfoque muy interesante basado en la generación y comprobación sistemática de hipótesis para localizar errores, de una forma mucho más transparente que los métodos anteriores.

También hablo de aspectos prácticos importantes, como la posibilidad de elegir distintos modelos de lenguaje según la tarea, la necesidad de controlar bien los permisos que damos a los agentes y la importancia crítica del versionado del código para poder volver atrás cuando una iteración rompe algo que antes funcionaba. Dedico además parte del episodio a explicar las limitaciones del contexto y la memoria de estos sistemas y cómo gestionar sesiones largas para evitar errores sutiles.

Para cerrar, planteo una reflexión más general: el rol del programador está cambiando hacia uno más cercano al de gestor de proyectos. Cada vez menos escribimos código línea a línea y cada vez más diseñamos planes, supervisamos agentes y validamos resultados. En este nuevo escenario, el trabajo realmente crítico pasa a ser el diseño de buenos planes y, sobre todo, de tests sólidos y fiables, que se convierten en el verdadero contrato del sistema. Todo apunta a que este cambio no ha hecho más que empezar.

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PD: Episodios relacionados: 234, 240, 309, 340, 341, 378