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Plano de Aula
Arquiteturas de Agentes Baseados Em Lógica
BDI Reativas
A arquitetura de Subsumption
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Relembrando...
Um agente é... Uma entidade autônoma, que
percebe o ambiente através de seus sensores e atua neste através de seus atuadores...
Assim... Como decidir que ações realizar?
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Agentes Baseados em Lógica
Comportamento Inteligente = Representação simbólica do ambiente + do comportamento desejadoFormalismo: lógicaManipulação: dedução lógica Teoria de agentes (): como os
agentes devem se comportar
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Agentes Baseados em Lógica
Estados internos dos agentes: fórmulas lógicas Aberta(válvula221) Interessante(aulaagentes)
Comportamento do agente: determinado por sua Base de Conhecimento (regras + fatos) Aquilo que o Agente acredita sobre seu ambiente
Três funções básicas: See – determina a percepção Next – atualiza a BC Action – escolhe a próxima ação
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O Robô Aspirador de Pó
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O Robô Aspirador
Agente recebe: Sujeira Null
Ações: para frente sugar virar
Objetivo: mover-se no ambiente buscando e removendo sujeira
Três predicados: Em(x.y) Sujeira(x,y) Direção(d)
Comportamento do agente função próximo regras de dedução
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Agentes Baseados em Lógica
Função ´próximo´: Analisar as percepções Atualizar a Base de Conhecimento remover informações velhas ou irrelevantes Inferência em várias partes:
velho() = {P(t1,...,tn}/ P {Em, Suj, Dir} & P(t1,...,tn} Novo: todas as novas posições, direções e possíveis
sujeiras Próximo(,P) = ( \ velho()) Novo(,P)
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Algoritmo Básico
Função ação_agente-BL (BC):açãoPara cada a A faça
se BC faça(a) entãoretorne a
para cada a A façase BC ¬faça(a) então
retorne aRetorne nullFim ação_agente-BL
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Agentes Baseados em lógica
Regras de dedução: predicado(termo) predicado(termo) Ex: Em(0,0) Sujeira(0,0) Faça(sugar)
Problemas com essa abordagem Como mapear percepções para fórmulas? Complexidade da prova do teorema Difícil representar conhecimento procedimental Ambiente estático!!! Como seria num dinâmico?
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Agentes BDI
BDI – Beliefs, Desires, Intentions Motivação: Raciocínio prático Processo de Decidir, a cada momento, que
ações tomar para chegar mais perto dos objetivos.
Implica Decidir que objetivos quer realizar Como vão ser executados esses objetivos
Requer Três conjuntos de sentenças lógicas: B, D e I Estes conjuntos são consistentes entre si.
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Os Estados Mentais
Crenças: o que se sabe sobre o estado do ambiente e dos agentes
“Recife é ensolarada”.
Desejos: estados do mundo que o agente quer atingir
“Eu gostaria de ganhar 45 milhões de reais
Intenções: Comprometimento com ações para alcançar objetivo
“Vou Ligar para o dentista”
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Um Exemplo...
Daniel acabou de se formar... O que fazer? Virar acadêmico... Ir para o Mercado
Se resolve ser acadêmico... Se compromete a realizar ações neste sentido Intenções Procurar Emprego em uma Universidade.
E o mundo, como está? Crenças Daniel se formou, Daniel pode ser professor
Que Desejo escolher?
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Desejos
Especificam as preferências dos agentes sobre os estados do ambientePodem ser inconsistentes Eu desejo perder 30 Kg Gostaria de comer quilos de chocolate suíço
Desejos causam intenções açõesObjetivos: subconjunto consistente dos desejos.
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IntençõesGuiam a escolha das Ações Devem ser c onsistente com desejos e crenças
Devem ser persistentes Demasiado persistentes. Fazem o agente
perder tempo!Pouco persistentes. Não alcançam
nenhum objetivo É preciso reconsiderar as intenções com alguma frequencia
Ainda é possível realizá-las? Já foram realizadas? Seria melhor se comprometer com outra intenção?
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Reconsiderando Intenções...
Tempo t = 0Desejo: Atingir o alienIntenção: Aproximar-se de PCrença: o Alien está em P
P
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Reconsiderando Intenções...
Tempo t = 10Desejo: Atingir o alienIntenção: Aproximar-se de PCrença: o Alien está em P
P
?
Q
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O Dilema BDI
O agente não para para reconsiderar suas intenções: Perde tempo tentando o impossível!
(Xiita)
O agente para demais para reconsiderar: Não tem tempo de fazer nada! (Indeciso)
Como encontrar o balanço?
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O que o agente BDI tem?
3 conjuntos de sentenças Crenças Desejos Intenções
4 Funções Revisão de Crenças BRF(Bel, BC) Geração de Intenções Options(Bel, Int) Função Filtro Filter(Bel, Des, Int) Função Selecionadora de Ações
Execute(Int)
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A Arquitetura BDI
Agente
Como está o mundo agora?
Função Filtro
Função Revisão de Crenças
Que Intenções tenho?A m
b i
e n
t e
Função de OpçãoQue objetivos podem ser alcançados?
Estado interno: Crenças, desejos, intençõespercepções
+
ações
Sensores
Atuadores
Função de seleção de ações
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Algoritmo do Agente BDI
Programa Agente BDI
t := 0 //contador de tempo
enquanto Agente-BDIAgente-BDI vivo, faça
TellTell(BC, Percepções-Percepções-SentençaSentença(percepção,t))
BRF(Percepcao, BC)
Desejos <- Options(BC, intençao)
intençao <- Filter (Bel, Des, intenção)
ação <- ExecutaExecuta(intenção)
fim
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MArCo
Mediador Artificial de ConflitosMedia discussões entre agentes HumanosRaciocínio BDI/BGI
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MArCo
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Um exemplo de interação
A. Eu acho que as vendas de natal começam no princípio de novembro
B. Por que? Acho que é mais tarde...A. Para dar tempo de fazer
propaganda..B. Ah, ok.
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O funcionamento de MArCo
MArCo
Como está o mundo agora?
Função Filtro
Função Revisão de CrençasO povo mudou de idéia?
Atualizo modelos
Que Intenções tenho?
Diá
log
o
Função de Opção: faço o povo elaborar as idéias?
Que objetivos podem ser alcançados?
Estado interno: Crenças (individuais e de grupo), desejos, intençõespercepções
+
ações
Sensores
Atuadores
Função de seleção de ações
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Agentis (Australian Artificial Intelligence Institute)
Objetivo. Ajudar no desenvolvimento e manutenção de call centers Ou de portais na internet.
• Gera aplicações automáticas para os clientes• Reduz tempo de desenvolvimento e custos • Gera estatísticas de rendimento
Utilizado pela companhia de telecomunicações australiana para responder a 98% das chamadas ao sistema de ajuda ao usuário. Sistema comporta 4000 agentes.
Um Exemplo Real...
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Arquiteturas Reativas
Alternativa a representação simbólicaO comportamento do agente é produto de sua interação com o ambienteComportamento inteligente emerge da interação entre vários comportamentos mais simples.Abordagem comportamental, situada, reativa
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The Subsumption Architecture
a tomada de decisão é um conjunto de comportamentos realizadores de tarefa. Cada um é uma função de ação
Neste caso máquinas de estados finitos. Cada um assume a forma situação ação
Há uma hierarquia de comportamentos Comportamentos de nível mais baixo inibem
os de nível mais alto
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O algoritmo Básico
Função ação (p:Percepção): açãovar disparado: nível; selecionada: açãodisparado <- {(cond, ação) }
para todo (cond, ação) disparadoSe ¬(cond’, ação’) disparado tal que
(cond’, ação’) < (cond, ação) return ação
return nullFim função ação
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A arquitetura de Brooks
Módulos (e organização) definidos pelo designer Pode ser usada para descrever agentes cognitivos também.
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Um Exemplo – Robô explorando ambiente
Evitar obstáculos
Recarregar
Otimizar caminhos
Mapear território
Explorar
Pegar/largar objetos
Avançar random.
Sensores
Atuadores
Ambiente
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Um exemplo...O objetivo é explorar um planeta distante,
para coletar amostras de rocha. Não se sabe onde estão, mas há áreas de maior
concentração delas. Vários veículos autônomos estão disponíveis para
coletar amostras e depois voltar para a nave-mãe. Há um mapa do planeta
disponível, mas o planeta tem vários obstáculos que impedem os veículos de
se comunicar.
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Para resolver o problema...
Utilização de dois mecanismos... Campo Gradiente/Potencial
Os objetos do ambiente emitem sinais, cuja intensidade é inversamente proporcional ao objetivo.
U(p) = Uatr(p) + U rep(p) Uatr(p) = k * dist(p, objetivo)2
U rep(p) = k’ * 1/dist(p, objetivo)2 se dist(p,
objetivo)<distinfl
0 caso contrário Comunicação Indireta
Fragmentos radioativos são deixados no caminho
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Um parêntese...
Outra forma de construir os campos potenciais é alterar o potencial de atração... Campo dividido em células
Procedure valor(x, v)Se x.potencial não está definido ou v<x.potencialEntão
x.potencial = v; para todo y vizinho de x valor(y, v+1)Senão faça nadaFim da procedure
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Comportamentos Utilizados...
1. se detectar obstáculo, mude de direção
2. Se carregar amostras e na base, largue
3. Se carregar amostras e fora da base, vá na direção do gradiente
4. Se achar amostra, pegue5. Se true, se mova randomicamente
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Para assegurar cooperação
1. se detectar obstáculo, mude de direção2. Se carregar amostras e na base, largue3. Se carregar amostras e fora da base,
largue dois fragmentos e vá na direção do gradiente
4. Se achar amostra, pegue5. Se detectar fragmento, pegue e vá no
sentido contrário ao gradiente6. Se true, se mova randomicamente
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Nem tudo são flores...
O ambiente deve fornecer informação suficiente para os agentes... mais complicado tomar decisões de longo prazo. Difícil projetar comportamento emergente. Difícil construir agentes com muitos comportamentos.