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SISTEMAS MULTIAGENTES. Fred Freitas flgf@di.ufpe.br. IA e SD Agentes Inteligência centralizada x distribuída Motivações Noções fraca e forte de agente. Resolução distribuída de problemas - RDP Sistemas Multiagentes - SMAs SMAs Reativos SMAs Cognitivos Teoria dos Atos da Fala

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- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
ndice
IA e SD

Agentes

Inteligência centralizada x distribuída

Motivações

Noções fraca e forte de agente

Resolução distribuída de problemas - RDP

Sistemas Multiagentes - SMAs

SMAs Reativos

SMAs Cognitivos

Teoria dos Atos da Fala

KSE:KQML,KIF e Ontolingua

Sistemas Híbridos

Problemas em IAD

Aplicações

Índice

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

sociedade de objetos
Sociedade de Objetos
  • Evolução de Objetos Distribuídos : Objetos Concorrentes.
  • Objetos concorrentes = objetos distribuídos + processador
  • Inspiração biológica : células de um corpo.
  • Como manter controle de versões e mudanças transparentes e robustas para todas as classes de usuários?

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

sociedade de objetos1
Sociedade de objetos
  • Solução: Noção de tempo => Agentes.
  • Mais atividade e menos passividade.
  • Sobrevivência ligada à satisfação dos usuários (timeout).
  • Apertos (91!) : Hosts completamente móveis através de VIP (Virtual IP) como uma subcamada do IP, migração e nomeação distribuída, implementados a nível de sistema.

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

modelo de campo computacional

Novo, atraído pela gravitação

Forças de Repulsão

Modelo de Campo Computacional
  • Metáfora : Objetos concorrentes flutuando no mar (Campo Computacional).
  • Forças em jogo :
    • Gravitação - comunicação freqüente atrai objetos
    • Repulsão - Balanceamento de carga
    • Fricção - Objetos maiores tendem a não se mover

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

arquiteturas distribu das
Arquiteturas Distribuídas

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

ia e sd
Resolução de Problemas

Aprendizado

Simbólico

Conexionista

Dedução e inferência

Planejamento

Processamento de Linguagem Natural

Sistemas Especialistas

Agentes

Interconexão de máquinas, sistemas, redes, etc

Heterogeneidade

Comunicação

Concorrência

Compartilhamento de recursos

Objetos Distribuídos

Escalabilidade

Transparência

IA e SD

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

o que um agente
O que é um agente
  • Agente é qualquer entidade que:
    • percebe seu ambiente através de sensores (ex. cameras, microfone, teclado,mensagens de outros agentes,...)
    • age sobre ele através de efetuadores (ex. video, auto-falante, impressora, braços, ftp, mensagens para outros agentes,...)
  • Medida de desempenho: Critério que define o grau de sucesso das ações

Agente

sensores

a m b i e n t e

modelo do

ambiente

Raciocinador

efetuadores

propriedades
Propriedades
  • Autonomia (IA)
    • raciocínio, comportamento guiado por objetivos
    • reatividade
  • Adaptabilidade & aprendizagem (IA)
  • Comunicação => Cooperação ou Colaboração (IA)
  • Personalidade (IA)
  • Continuidade temporal
  • Mobilidade
intelig ncia centralizada ou distribu da
Inteligência : Centralizada ou Distribuída ?
  • Cada um fa(e)z um pouco, e... somos UM!
  • Não aproveitamos muito o trabalho alheio.
  • A Internet nos faz trabalhar de forma mais inteligente (nenhum componente é crítico).
  • Resolução de problemas : Há alguns cuja solução é inerentemente distribuída ou fica mais fácil distribuindo!
  • Somos centralizados ou distribuídos ??

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

hist rico
Histórico
  • HEARSAY II [Corkill et al.73]
    • Arquitetura de quadro-negro.
  • Sociedade da Mente [Minsky78]
    • Distribuição, independência e emergência.
  • Contract Net [Smith82]
    • Leilão de tarefas.
  • Robôs reativos [Brooks 86]
    • Arquitetura de subsunção (taxonomia).

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

sociedade da mente minsky
Sociedade da Mente [Minsky]
  • Uma porção de agências por mente!
  • Ações e soluções emergem: conflitos, metas(prazer,dor), diferentes representações neurais e simbólicas,mecanismos de controle e vias, garis, ativadores,memória de agentes,reuso criativo,hierarquias de sociedades,scripts,habilidades construídas a partir de somas, teias de RNAs.
  • Aceitam-se ambiguidades e erros!

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

exemplo

H E A

B F D

C G

Exemplo
  • O Quebra-cabeça dos N(8) números é um NP-completo.
  • A*-3x3 peças
  • IDA*-4x4 peças
  • RTA*-5x5 peças
  • Sem escalabilidade
  • RDP-testes c/30x30!
  • Cd peça:ag.reativo.
  • A solução emergiu das interações entre eles.
  • Primitivas de satisfação, fuga e agressão, c/ pontuação por distância, restrições de trancamento, loops e pontas.

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

quebra cabe a dos n 8 n meros
Quebra-cabeça dos N(8) números

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

quebra cabe a dos n 8 n meros1
Quebra-cabeça dos N(8) números

E B C

A H

F D G

Bloqueado

Ativo

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

quebra cabe a dos n 8 n meros2
Quebra-cabeça dos N(8) números

E B C

A H

F D G

Bloqueado

Ativo

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

quebra cabe a dos n 8 n meros3
Quebra-cabeça dos N(8) números

B C

E A H

F D G

Ativo

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

quebra cabe a dos n 8 n meros4
Quebra-cabeça dos N(8) números

B C H

A G

E F D

Ativo

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

quebra cabe a dos n 8 n meros5
Quebra-cabeça dos N(8) números

A B C

G H

E F D

Bloqueado

Ativo

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

ia cl ssica
IA Clássica
  • Metáfora psicológica: uma pessoa ou entidade resolve o problema.
  • Inteligência atomizada, restrita aos micro aspectos de sua própria racionalidade.

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

ia distribu da sistemas multiagentes
IA Distribuída - Sistemas Multiagentes
  • Complementa a metáfora psicológica com uma sociológica.
  • As soluções emergem de ações e interações produtivas entre agentes autônomos.
  • Relacionada aos macro aspectos dos agentes :agentes enquanto sociedade.
  • Inspirada tb em linguística, sociologia, economia,filosofia, biologia e ... Redes Neurais!

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

ia distribu da iad
IA Distribuída (IAD)
  • Não é IA paralela, nem Sist.Distribuídos.
  • Resolução grupal de problemas, através de cooperação ( diferente de colaboração).
  • Grande interatividade e capacidade de comunicação.
  • Organização - meios que garantam a convergência: Estruturas de autoridade e controle divididos.
  • Divisão de conhecimento e recursos.

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

motiva es de multiagentes
Motivações de Multiagentes
  • Avanços científicos: grandes redes heterogêneas abertas, concorrência, sistemas distribuídos, bibliotecas digitais
    • Interdependências complexas
    • Não há controle global
  • Limitação de recursos e de racionalidade
  • Problemas grandes e complexos, experimentação
  • Domínios distintos
  • Recuperação de informações(IR), Mineração de Dados e Mediação de alto nível.
  • Internet!
  • Simulação de sistemas naturais e sociais, jogos

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

no o fraca de agente
Noção fraca de agente
  • Racionalidade restrita a si próprio ( egoísmo ou autismo).
  • Autonomia restrita : controle de seu estado interno.
  • Sociabilidade autista ou consciente através de uma Linguagem de Comunicação de Agentes (Ex:KQML, Arcol).
  • Reatividade.

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

no o forte de agente
Noção Forte de Agente
  • Noções mentalísticas : postura intencional, não-mecanicista e útil,pelo emprego de crenças, desejos e intenções/escolhas (BDI).
  • Honestidade e senso de equipe.
  • Racionalidade e aprendizado/adaptação social.
  • Resolução de problemas complexos e exploração.
  • Programação Orientada a Agentes[Shoham]:
    • Consistência interna (crenças,obrigações,...)
    • Persistência de estado mental
    • Capacidade de desincumbir a si e a outros, se não há capacidade de cumprir as metas.

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

no o forte de agente l gicas
Noção Forte de Agente - Lógicas
  • Difícil formalização : crenças exigem lógicas mais complexas, porque Acredita(Zé,Melhor-ponta(Garrincha)) e Mané=Garrincha não quer dizer que Acredita(Zé,Melhor-ponta(Mané)) !
  • Lógicas modais normais/ lógicas de conhecimento e crença.
  • Mundos possíveis, crenças(KD45), lógicas que combinam atitudes diferentes.

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

divis o de solu es em iad
Divisão de soluções em IAD
  • Resolução Distribuída de Problemas - RDP
  • Sistemas Multiagentes - SMAs
    • Reativos
    • Cognitivos

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

resolu o distribu da de problemas rdp
Resolução Distribuída de Problemas - RDP
  • Ênfase no global: modelo, problema e critérios de sucesso.
  • Objetivos da sociedade.
  • Colaboração entre agentes distribuídos.
  • E:Tarefas,ambiente.
  • S:modelo dos agentes e esquema de resolução das tarefas.

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

slide29

Problema

RDP

Divisão em

subproblemas

Concepção

Projeto dos

Agentes

Projeto das

Interações

Projeto das

Organizações

Resolução

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

sistemas multiagentes sma
Sistemas Multiagentes - SMA
  • Ênfase no local: modelo, problema e critérios de sucesso.
  • Objetivos dos agentes.
  • Coordenação entre agentes num mesmo ambiente.
  • E:agentes,ambiente.
  • S:tarefas resolvíveis e esquema de resolução das tarefas.

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

slide31
SMA

Concepção

Projeto dos

Agentes

Projeto das

Interações

Projeto das

Organizações

Resolução

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

smas reativos x smas cognitivos
Conhecimento implícito

Não-histórico

Behaviorista ou positivista

Reativo

Comunicação indireta

Inspirado em coletivos de animais

Uma porção de agentes

Conhecimento explícito

Mentalista e histórico

Subjetivista (BDI)

Deliberativo

Comunicação direta

Inspirado nas sociedades humanas

Poucos agentes

SMAs Reativos X SMAs Cognitivos

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

smas reativos
SMAs Reativos
  • R. Brooks 86 - Arquitetura de subsunção (taxonomia) Controlar robôs físicos (dinamismo e desconhecimento).
    • Inteligência pode ser gerada sem conhecimento explícito ou raciocínio abstrato!
    • É uma propriedade emergente de certos sistemas complexos.
    • A inteligência real está situada no mundo, e não em sistemas desincorporados ( especialistas, provadores, etc)!
    • Comportamento inteligente emerge das interações com o ambiente.
    • Competição entre camadas hierárquicas.

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

smas reativos caracter sticas
SMAs Reativos - Características
  • Não há representação explícita de conhecimento.
  • Não há representação do ambiente.
  • Não há memória das ações.
  • Os agentes possuem estados internos.
  • 3 modelos :
    • Funcionalidade emergente
    • Eco-resolução
    • PACO (PAdrões de COordenação)

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

eco resolu o
Eco-resolução
  • Solução é um estado estável de comportamentos.
  • Eco-agentes possuem :
    • Objetivo : Estado de satisfação
    • Estado interno, baseado em autômato finito:
      • Satisfeito
      • Em busca de satisfação
      • Em fuga
    • Ações elementares: comportamentos de satisfação e fuga
      • Vontade de estar satisfeito
      • Obrigação de fugir, quando atacado
    • Percepção : Quem o incomoda

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

tipos de smas cognitivos
Agentes organizados

Perspectivas múltiplas, leis e regras sociais

Agentes negociantes

Resolução de conflitos por negociação

Agentes intencionais

Intenções (ou escolhas), compromissos, planos parciais

Agentes cooperativos

Representação mútuas, alocação de tarefas

Módulos com comunicação.

Tipos de SMAs Cognitivos

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

slide37

Descrição externa Raciocínio Social

Raciocínio Decisão

ED

ER

EC

Revisão

Percepção Recepção Emissão Ação

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

comunica o entre agentes
Comunicação entre agentes
  • Troca de mensagens ou Quadro Negro.
  • Infra-estrutura de comunicação:
    • Com ou sem conexão (email)
    • Ponto a ponto, multicast ou broadcast
    • Síncrona ou assíncrona
  • Protocolos:KQML,HTTP,HTML,OLE,CORBA,DSOM.
  • Segurança : Selos / autenticações.
  • Mediação : Baseada em ontologias ou transacional.

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smas cognitivos teoria dos atos de fala
SMAs Cognitivos - Teoria dos Atos de Fala
  • Os SMAs Cognitivos podem basear-se em Teoria da Decisão, Utilidade, Jogos ou Dependência
  • Mas devem basear-se na Teoria dos Atos de Fala.
  • Como uma ação, a comunicação deseja mudar o ambiente.
  • Atos de fala são assertivos(informativos), diretivos, comissivos, declarativos ou expressivos (emoções).
  • KQML e Arcol (FIPA) procuram implementar alguns destes atos, mas há críticas.

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knowledge sharing effort kse
Knowledge Sharing Effort (KSE)
  • Desenvolver infra-estrutura para reuso e compartilhamento de conhecimento.
  • O KSE é organizado em três grupos de trabalho :
    • Interlingua Group - tradução. Linguagem KIF.
    • SRKB (Shared, Reuasable Knowledge Bases) Group - Construção de Ontologias Compartilháveis.
    • External Interfaces Group - Linguagem KQML.
    • Ontolingua - Tradução entre formalismos via KIF.

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kqml knowledge query and manipulation language
KQML - Knowledge, Query and Manipulation Language
  • KQML é uma linguagem e um conjunto de protocolos que dão suporte a agentes na identificação, conexão e troca de informação com outros agentes.
  • Mensagens KQML não enxergam o conteúdo das mensagens que elas transportam;
  • É dividida em três camadas :
    • camada de comunicação - parâmetros de baixo nível da comunicação (sender, recipient, id,etc)
    • camada de conteúdo - normalmente em KIF;
    • camada de mensagem - determina o tipo de interações da comunicação( linguagem de conteúdo, ontologia , etc)

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kqml executivas atos de fala
KQML - Executivas (atos de fala)
  • As executivas podem ser enquadradas nas seguintes categorias :
    • Executivas de Conversação - trocas de informação e conhecimento na conversação de dois agentes (askif,ask-all;tell,advertise,insert,subscribe, recruiting)
    • Executivas de Intervenção - intervenção do curso normal da conversação (error,sorry);
    • Executivas de Facilitação e Rede - permitem que agentes achem outros agentes que podem processar suas consultas (register,unregister,transport-address,forward,broadcast,broker-one,recommend-one)

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kif knowledge interchange format
KIF - Knowledge Interchange Format
  • Codifica o conhecimento a ser transportado em Lógica de 1a. Ordem com cálculo de predicados e teoria dos conjs.
  • Útil na definição de ontologias.

(defrelation PHYSICAL-DIMENSION

(class PHYSICAL-DIMENSION ))

(defrelation UNIT-OF-MEASURE

(=> (UNIT-OF-MEASURE ?u)

(and (defined (unit.dimension ?u ))

(physical-dimension (unit.dimension ?u )))))

(defunction QUANTITY.DIMENSION

(=> (physical-quantity ?q)

(and (defined (QUANTITY.DIMENSION ?q ))

(physical-dimension (QUANTITY.DIMENSION ?q )))))

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comunica o via kqml e kif
Comunicação via KQML e KIF

Exemplo : O facilitador recebe a seguinte mensagem :

(broker-one :sender C

:receiver facilitador

:reply-with id3

:language KQML

:ontology kqml-ontology

:content (ask-all :sender C

:reply-with id4

:language Prolog

:ontology Campeonato Brasileiro

:content “Campeao(Flamengo,Y)”))

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

comunica o via kqml e kif1
Comunicação via KQML e KIF
  • Exemplo (cont.) :
  • Então, o agente facilitador depois de procurar pelas mensagens “advertise”que tem sido recebidas por ele, decide enviar a seguinte mensagem para o agente A :

(ask-all :sender facilitador

:receiver A

:in-reply-to id1

:reply-with id4

:language Prolog

:ontology Campeonato Brasileiro

:content “Campeao(Flamengo,Y)”))

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

comunica o via kqml e kif2
Comunicação via KQML e KIF
  • Exemplo (cont.) :
  • E o agente A responde com a seguinte mensagem :

(tell:sender A

:receiver facilitador

:in-reply-to id4

:reply-with id5

:language Prolog

:ontology Campeonato Brasileiro

:content “Campeao(Flamengo, 1980), ... , Campeao(Flamengo, 1992)”)

Fred Freitas - flgf@di.ufpe.br -Sistemas Multiagentes

comunica o via kqml e kif3
Comunicação via KQML e KIF
  • Exemplo (cont.) :E então, o agente facilitador envia para o agente C :

(forward :from A

:sender facilitador

:receiver C

:in-reply-to id3

:reply-with id6

:language KQML

:ontology kqml-ontology

:content (tell :receiver C

:language Prolog

:ontology C. Brasileiro

:content “Campeao(Flamengo, 1980), ... , Campeao(Flamengo,1992)”)

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ontolingua
Ontolingua

Ontologias

“de prateleira”

Ontolingua

LOOM

Ontol.

“T-box”

Epikit

Axiomas

Express

Modelo Inform.

Prolog

Regras backwar chaining”

CLIPS

Regras forward chaining

CORBA

IDL

KIF

Lógica predic.1ª ordem

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ontolingua1

Colaboradores remotos

Escritores

Leitores

Ontolingua

Servidor / Editor de Ontologias

HTTP

Editor

Aplicações remotas

NGFP

NGFP

Aplic.

GUI

Bibl

Servidor

DB

Tradutores:

LOOM,IDL,CLIPS...

Aplicações stand-alone

Aplic.

KQML

Transferência de arquivos (Batch)

BC

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sistemas h bridos
Sistemas Híbridos
  • As camadas superiores são deliberativas e as inferiores são reativas, com maior precedência.
  • Problema: como gerenciar interações clean entre camadas.
  • InteRRaP - hierárquico :
    • Interação com o mundo.
    • Padrões de comportamento ativados com pré-condições
    • Planos e cooperação
    • Orientado por dados e metas

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problemas em iad
Problemas em IAD
  • Ausência de metodologias de projeto claras.
  • Incerteza e conflito.
  • Interação e linguagens ainda não sedimentadas.
  • Modelagem de outros agentes.
  • Chaveamento cognitivo/ reativo.
  • Quais informações devem ser globais e quais locais.
  • Quando executar, planejar e coordenar.
  • Principais : coerência e cooperação, através da coordenação (forte ligação com planejamento e escalonamentos).

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classifica o social de agentes
Classificação social de agentes

SMA

Independente Cooperativo

Discreto Cooperação Comunicativo Ñ-comunicativo

emergente

Deliberativo Negociador

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aplica es
Interpretação de dados e planejamento distribuídos

BDs distribuídos e SDs

Roteamento, equilíbrio de carga

CSCW e PDAs

CAD/CAM/CAE

Recuperação de informações

PLN

Tomada de decisão distribuída

Escalonamento

Diagnóstico e monitoração

Robótica : visão e trajetória

Produtos: General Magic, IBM, etc.

Transportes

Tráfego urbano e aéreo

Controle de aceleração de partículas

Distribuição de eletricidade

Alocação de recursos em fábricas distribuídas

Sistemas de Telecomunicação

Assistência a pacientes

Controle de espaçonaves

Fabricação de aço

Simulação de comportamentos

Cinema

Mineração, cartografia, imagens

Aplicações

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