Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes1 SISTEMAS MULTIAGENTES Fred Freitas...
Transcript of Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes1 SISTEMAS MULTIAGENTES Fred Freitas...
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
1
SISTEMAS MULTIAGENTES
Fred Freitas [email protected]
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
2
Índice
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
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
3
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
4
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
5
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
Novo, atraído pela gravitação
Forças de Repulsão
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
6
Arquiteturas Distribuídas
Arquitetura Entidade Entidade ComunicaçãoCliente-Servidor Mestre Escravo RPC
Manda ObedeceDistribuída Peer – Atribui
tarefasPeer – Satisfazpedidos
Msgs assícronasdeclarativas
Voltado p/ si AutônomoAgentes Peer- Cria ou invoca
compromissosPeer – Mantémcompromissos
Atos de fala
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
7
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
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
sensoresAgente
efetuadores
a m
b i
e n
t e
Raciocinadormodelo do ambiente
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
Propriedades Autonomia (IA)
• raciocínio, comportamento guiado por objetivos
• reatividade
Adaptabilidade & aprendizagem (IA)
Comunicação => Cooperação ou Colaboração (IA)
Personalidade (IA)
Continuidade temporal
Mobilidade
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
10
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
11
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
12
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!
Sociedade da Mente [Minsky]
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
13
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.
H E A
B F D
C G
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
15
E B C
A H
F D G
Quebra-cabeça dos N(8) números
BloqueadoAtivo
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
16
E B C
A H
F D G
Quebra-cabeça dos N(8) números
BloqueadoAtivo
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
17
B C
E A H
F D G
Quebra-cabeça dos N(8) números
Ativo
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
18
B C H
A G
E F D
Quebra-cabeça dos N(8) números
Ativo
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
19
A B C
G H
E F D
Quebra-cabeça dos N(8) números
BloqueadoAtivo
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
20
IA Clássica
Metáfora psicológica: uma pessoa ou entidade resolve o problema.
Inteligência atomizada, restrita aos micro aspectos de sua própria racionalidade.
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
21
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
22
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
23
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
24
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
25
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
26
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
27
Divisão de soluções em IAD
Resolução Distribuída de Problemas - RDP Sistemas Multiagentes - SMAs
• Reativos
• Cognitivos
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
28
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
29
RDPProblema
Projeto das Organizações
Projeto das Interações
Projeto dos Agentes
Divisão em subproblemas
Concepção
Resolução
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
30
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
31
SMA
Projeto das Organizações
Projeto das Interações
Projeto dos Agentes
Concepção
Resolução
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
32
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
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
33
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
34
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
35
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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
36
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.
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
37
ED
ECER
Raciocínio Decisão
Revisão
Percepção Recepção Emissão Ação
Descrição externa Raciocínio Social
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
38
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.
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
39
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.
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
40
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.
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
41
KQML - Knowledge, Query and Manipulation LanguageKQML - 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)
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
42
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)
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
43
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 )))))
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
44
Comunicação via KQML e KIFComunicação via KQML e KIFExemplo : 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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
45
Comunicação via KQML e KIFComunicação 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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
46
Comunicação via KQML e KIFComunicação 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 - [email protected] -Sistemas Multiagentes
47
Comunicação via KQML e KIFComunicação 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)”)
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
48
Ontolingua
Ontologias“de prateleira”
Ontolingua
LOOMOntol.
“T-box”
EpikitAxiomas
ExpressModelo Inform.
PrologRegras backwar chaining”
CLIPSRegras forward chaining
CORBAIDL
KIFLógica
predic.1ª ordem
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
49
OntolinguaColaboradores remotos
Escritores
Leitores
Aplicações remotas
DB
Aplic. GUI
Aplicações stand-alone
Aplic.
BC
KQML
NGFP
Servidor / Editor de Ontologias
Editor
Servidor
HTTP
NGFP
Tradutores:LOOM,IDL,CLIPS...
Bibl
Transferência de arquivos (Batch)
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
50
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
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
51
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).
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
Jogador2
Coopera Denuncia
CooperaJogador
1Denuncia
Dilema do Prisioneiro
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
53
Classificação social de agentes
SMA
Independente Cooperativo
Discreto Cooperação Comunicativo Ñ-comunicativoemergente
Deliberativo Negociador
Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes
54
Aplicações 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