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SISTEMAS MULTIAGENTES
Prof. Fred Freitas - [email protected]
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Índice
Inteligência centralizada x distribuída
Motivações Classificações Resolução distribuída de
problemas - RDP Sistemas Multiagentes - SMAs
SMAs Reativos SMAs Cognitivos Comunicação entre agentes
cognitivos Noções fraca e forte de agente Sistemas Híbridos Problemas em IAD Aplicações
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Inteligência : Centralizada ou Distribuída ? Visão de Inteligência: Coletiva ou individual? 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! Agentes sem inteligência podem em conjunto gerar algo
inteligente? A inteligência de cada ser humano é centralizada ou
distribuída ??
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Histórico
HEARSAY II [Corkill et al.73] • Arquitetura de quadro-negro.
Sociedade da Mente [Minsky78] • Distribuição, independência e emergência.
Contract Net [Smith 82] • Leilão de tarefas.
Robôs reativos [Brooks 86]• Arquitetura de subsunção (taxonomia).
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Sociedade da Mente [Minsky] Uma porção de agências por mente! Ações/soluções emergem das interações entre as agências:
• 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!
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Sociedade da Mente [Minsky]
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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
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Quebra-cabeça dos N números
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E B C
A H
F D G
Quebra-cabeça dos N números
BloqueadoAtivo
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E B C
A H
F D G
Quebra-cabeça dos N números
BloqueadoAtivo
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B C
E A H
F D G
Quebra-cabeça dos N números
Ativo
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B C H
A G
E F D
Quebra-cabeça dos N números
Ativo
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A B C
G H
E F D
Quebra-cabeça dos N números
BloqueadoAtivo
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IA Clássica
Metáfora psicológica: uma pessoa ou entidade resolve o problema.
Inteligência atomizada, restrita aos micro aspectos de sua própria racionalidade.
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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 também em linguística, sociologia, economia, filosofia, biologia ...
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IA e SD
Resolução de Problemas Aprendizado
• Simbólico
• Conexionista Dedução e inferência Processamento de Linguagem
Natural Sistemas Especialistas Agentes
Interconexão de máquinas, sistemas, redes, etc
Heterogeneidade Comunicação Concorrência Compartilhamento de recursos Objetos Distribuídos Escalabilidade Transparência
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IA Distribuída (IAD)
Não é IA paralela, nem Sistemas 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.
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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
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Classificações em IAD
Divisão de tarefas• Resolução Distribuída de Problemas - RDP
• Sistemas Multiagentes - SMAs Inteligência de cada agente
• Reativos
• Cognitivos Cooperação
• Cooperativos
• Competitivos
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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.
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RDPProblema
Projeto das Organizações
Projeto das Interações
Projeto dos Agentes
Divisão em subproblemas
Concepção
Resolução
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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.
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SMA
Projeto das Organizações
Projeto das Interações
Projeto dos Agentes
Concepção
Resolução
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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
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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.
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SMAs Reativos - Características
Não há representação explícita de conhecimento. Não há representação do ambiente. Não há memória das ações. Os agentes possuem estados internos. Exemplos de modelos :
• Funcionalidade emergente
• Eco-resolução
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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
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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.
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ED
ECER
Raciocínio Decisão
Revisão
Percepção Recepção Emissão Ação
Descrição externa Raciocínio Social
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Comunicação entre agentes
Troca de mensagens ou Quadro Negro. Protocolos:KQML,HTTP,HTML,OLE,CORBA,DcOM. Segurança : Selos / autenticações. Mediação : Baseada em ontologias ou transacional.
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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
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SMAs Cognitivos – Teoria dos Atos de Fala Os SMAs Cognitivos podem basear-se em Teoria da
Decisão, Utilidade, Jogos ou Dependência A comunicação 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) implementam alguns destes atos O vocabulário de comunicação entre os agentes é
desempenhado por uma ontologia
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Ontologias Conceitualização acerca de uma área de conhecimento [Gruber 95]
• Conjuntos de conceitos, definições, relações, axiomas e restrições sobre a área
As ontologias garantem, através de um vocabulário comum de termos e seus respectivos conceitos, a comunicação em nível de conhecimento entre agentes cognitivos
Id Modelo
Xy 777
Agente da Cia. Aérea
Ont. de Meios de Transporte
Trem Avião Barco
Transporte Carreira Caça
Avião
Meu agente
777[é-um 777]
Id Modelo
Xy 777
Agente da Cia. Aérea
Ont. de Meios de Transporte
Trem Avião Barco
Transporte Carreira Caça
Avião
Meu agente
777[é-um 777]
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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.
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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. Passa a existir o problema de revisão de teoria (ou revisão
de crenças)
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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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Jogador2
Coopera Denuncia
CooperaJogador
1Denuncia
Agentes não-estritamente cooperativos: o Dilema do Prisioneiro
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Classificação social de agentes
SMA
Independente Cooperativo
Discreto Cooperação Comunicativo Ñ-comunicativoemergente
Deliberativo Negociador
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Problemas em IAD
Incerteza e conflito. 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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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