AGENTES NA WEB Fred Freitas Karine Coelho

1. AGENTES NA WEB Fred Freitas Karine Coelho

2. Estrutura da Apresentação • Motivação • A Internet • Agentes na Web • Busca • Notificadores • Entrega off-line • Filtragem de Informação • Suporte ao comércio • Chat • Conclusão.

3. Motivação Utilizar o conhecimento em IA para realizar tarefas e prover serviços na WEB Agentes Inteligentes na WEB

4. A Internet • Informações diversificadas • Usuários diversificados • Desafios • informação aos usuários não-técnicos; • libertar os usuários das tarefas repetitivas da WEB; • envio de informações relevantes aos usuários. • Formato, Conteúdo.

5. Motivação • Rápido crescimento do volume de informações disponível na Internet • Velocidade em encontrar informação é diferencial competitivo • Dificuldade em localizar documentos relevantes • Alto consumo de tempo • Síndrome da Nau perdida TOO MUCH INFORMATION = NO INFORMATION

6. Agentes na Web

7. O que é um Agente? “Qualquer coisa que possa perceber ambiente através de sensores e agir sobre ele através de efetuadores.” (Russel &Norving) “Programas de computadores que simulam um relacionamento humano, fazendo alguma coisa que outra pessoa poderia fazer por você.” (Ted Selker, IBM)

8. Motivação do Paradigma • Inspiração: software com comportamento semelhante a um ser vivo inteligente • Evolução de sistemas • Sistemas tradicionais • Sistemas Especialistas – profundidade na resolução de problemas • Agentes Inteligentes – habilidades múltiplas, com profundidade em algumas delas

9. O que é um agente • Agente é qualquer entidade que: • percebe seu ambiente através de sensores (ex. câmeras, microfone, teclado, ...) • age sobre ele através de efetuadores (ex. vídeo, auto-falante, impressora, braços, ftp, ...) • Mapeamento: seqüência perceptiva => ação Agente sensores a m b i e n t e modelo do ambiente Raciocinador efetuadores

10. Agentes na Web • Objetivos: • Obter uma quantidade de informações razoável ao usuário. • Trazer as informações que correspondam ao perfil e necessidade do usuário. • Fazer com que estas informações sejam de qualidade.

11. Categorias de Agentes na Web • Agentes de Busca • Agentes que Filtram Informações • Agentes de Entrega Off-line • Agentes Notificadores • Agentes de Suporte ao Comércio • Agentes de Chat • Outros...

12. Agentes de BuscaWebMate • Agente de busca pessoal. • Acompanha o usuário enquanto ele navega na Internet. • Busca paralela. • Browsing assistant • Aprende os interesses do usuário. • Recomenda novas URLs.

13. Assistentes Letizia • H.Lieberman-MIT-Macintosh Clisp. • Imita o comportamento do usuário, baseado em preferência, não em relevância. • Segue o usuário e tenta antecipar o que é de interesse, com heurísticas simples e metas. • HP dinâmica e acessível, com sugestões. • Aproveita o tempo inútil e é ético.

14. AssistentesLetizia • Behavior-BR - justificativas • - IR/IF. • Interesse:seguir um link ou revisitá-lo, ou acessar muitas páginas sobre um assunto. • Desinteresse: desprezar um link ou retornar. • Persistência de interesse e “esquecimento”. • Achados ao acaso: tenta descobrir interesses não-óbvios.

15. Assistentes pessoais Info Agent Delegação Servicos Internos Usuário Interface Busca externa • Genérico,extensível, e orientado a usuário. • Interface interage c/ usuário,dinamicamente modela--o e comunica-se com os outros agentes (KQML). • Servicos internos:suporte(impressoras,traducão,etc). • Agente de busca externa : Harvest e/ou outro.

16. Agentes que filtram Informação • Encontram informações de interesse do usuário através de várias fontes. • Filtram as informações encontradas de acordo com o perfil do usuário. • Enviam ao usuário relatórios com resultados de busca. • E-mail • Página em html.

17. Servidor de News Browser Perfil do usuário Artigos Indexados Internet Indexing Engine Agente de Filtragem Agentes que filtram InformaçãoArquitetura

18. Agentes que filtram InformaçãoBullsEye (www.intelliseek.com) • Desktop software • Utiliza busca booleana. • Filtragens diversas • País, Tipo de site, URL, data,... • Ranking de relevância • Emite relatórios por e-mail.

19. Agentes que filtram InformaçãoNewsHound(www.newshound.com) • Jornal personalizado na Web. • Busca notícias de diversos jornais a partir do perfil do usuário. • Envia estas informações através de e-mail ou páginas html. • Utiliza critérios de relevância.

20. Agentes que filtram InformaçãoBORGES • Usuário precisa especificar palavras ou frases descrevendo suas necessidades de informação • Oferece solução para Polisemia - WordNet • Extensão do perfil do usuário com os termos relacionados ao significado sem ambigüidade

21. Agentes que filtram InformaçãoWebWatcher • Usuário identifica palavras-chave • Duas páginas estão relacionadas se há uma terceira página que aponta para elas • Medida de similaridade:mutual information

22. Agentes de Entrega Off-line • Agentes que filtram informação, mas que não necessitam de conexão permanente à Internet. • Software desktop.

23. Agentes de Entrega Off-linePointCast (www.pointcast.com) • Serviço de broadcast news • Informações: notícias, clima, esportes,... • Instalação: desktop software • Personalização: user profile • Propriedades • Autonomia • Continuidade temporal

24. Agentes de Entrega Off-linePointCast

25. Agentes Notificadores • Notifica o usuário de eventos de importância para ele. • Mudança de uma página na Web. • Mudança de endereço de uma página. • Alguns agentes não recuperam figuras, contadores, apenas textos.

26. Agentes NotificadoresURL Minder (www.urlminder.com) • Monitora páginas na Web e comunica aos usuários se houve mudanças nelas. • Versão para Intranet (Firewalls). • Compatível com HTTP, FTP e GOPHER. • Checa páginas pelo menos 1 vez/dia. • Não faz busca recursiva de URLs.

27. URL Usuário Form URL E-mail URL Minder WEB Status Agentes NotificadoresURL Minder - Arquitetura

28. Agentes de Suporte ao Comércio • Auxiliam o usuário na compra de produtos através da Web. • Buscam preços e tipos de produtos em diversos locais.

29. Agentes de Suporte ao ComércioBargainBot (www.bbot.com) • Agente de compra eletrônica que auxilia usuários da WEB a encontrar livros e comparar preços. • Arquitetura multi-agente. • Difere de uma search engine. • Busca mais inteligente e direta

30. )--( )--( )--( )--( BargainBot Web Usuário )--( Sub-agentes Agentes de Suporte ao ComércioBargainBot - Arquitetura

31. Agentes de Chat • Também chamados de Avatars. • Conversam com os usuários da Web. • Alguns aprendem com o usuário • Outros baseiam-se em pattern matching.

32. Session Log Padrões de Conversação ChatterBot Usuário Agentes de ChatArquitetura

33. Agentes de ChatJulia • Agente que herdou muitos problemas de Eliza • Suas respostas contém, nas maioria das vezes, a pergunta feita pelo usuário. • Admite ignorância e muda de assunto

34. Assistentes com PLNInternet Consultant • Agente Interface PLN c/ pragmática : interpreta e modela o usuário e extrai metas. • Planejador : Gera e executa planos para atingir as metas. • Informações:Busca as fontes e recupera as informações desejadas. GeradorLN PAU Analisador Metas BC MU Rec. Domínios Instrument. Gerador de Broker de Planos Recursos Executor

35. Assistentes com PLNInternet Consultant • M.Inaba - Honolulu • Macintosh Clisp e MERA-CLOS. MERA : linguagem diagramática,vinda de E-R, com hierarquias semânticas e herança “a la “ Java. • Pode atuar como tutor inteligente. • Reusa mec.de busca : Lycos, WebCrawler ... • Modelo do usuário: • Iniciante, médio e expert, reconhecido pela terminologia, ferramentas usadas, tarefas,etc. • Resposta p/ cada modelo.

36. IC : Classes de Comunicação • Humano-agente : conjunto de classes de Pessoas, classes de Agentes e relações (msgs). • Comunicação definida pela subclasse da entidade ato locucionário (Q,O,T) e as relações de comunicação (Query, Proposition, Speaker e Listener). • Agente-agente: relações Receptor, Remetente e Objeto • Agente-recurso : relações Usa e Consome.

37. Internet Consultant: Conclusões • KB: • vocábulos ingleses, • padrões de questões do usuário, • informações sobre servidores e operadores para planejamento do controle dos browsers. • Performance ?

38. Outros Agentes na Web • Agentes de Colaboração (FireFly). • Agentes de Classificados (AdHound). • Food and Wine Agents • Recepcionam o usuário na sua próxima visita ao site.

39. Outros Agentes na WebFireFly • Agente que recomenda um artista ou álbum baseado nas avaliações de suas músicas feitas por um grupo de pessoas. • Força os usuários a fazer comentários sobre os CD´s. • Recomenda a um usuário produtos baseado nas recomendações de outros usuários com os mesmos interesses. • Propaganda “boca-a-boca”.

40. Outros Agentes na WebFireFly

41. Outros Agentes na WebAdHound • Pesquisa em uma base de dados de classificados atrás daqueles que combinam com os itens especificados pelo usuário. • Ao encontrar, envia um e-mail ao usuário.

42. Outros Agentes na WebAdHound

43. Conclusão • Os conhecimentos de IA não se restringem mais ao meio acadêmico. • A tecnologia de agentes está sendo cada vez mais utilizada para ajudar a prover melhores serviços aos usuários. • O uso crescente de agentes na Internet tem melhorado bastante a qualidade dos serviços prestados na Web.