Introdução aos Sistemas Multiagentes

Apresentação em tema: "Introdução aos Sistemas Multiagentes"— Transcrição da apresentação:

1 Introdução aos Sistemas Multiagentes
Patricia Tedesco

2 Ao fim da aula de hoje a gente deve...
Relembrar o conceito de Agente Inteligentes Rever suas Várias Arquiteturas Definir o que é um Sistema Multiagentes Entender quais as principais questões a tratar no projeto de SMA

3 Recordar é viver....

4 O que é um Agente? Qualquer entidade (humana ou artificial) que:
está imersa ou situada em um ambiente (físico, virtual/simulado) percebe seu ambiente através de sensores (ex. câmeras, microfone, teclado, finger, ...) age sobre ele através de atuadores (ex. vídeo, auto- falante, impressora, braços, ftp, ...) possui objetivos próprios explícitos ou implícitos escolhe suas ações em função das suas percepções para atingir seus objetivos

5 Como descrever um Agente?
Pode ser descrito em termos de seu PAGE: P – percepções A – ações G – (goals) objetivos E – (environment) ambiente e outros agentes – nos sistemas multi-agentes

6 Agentes: Arquiteturas
De forma bem simplificada, um agente pode ser visto como um mapeamento: seqüência perceptiva => ação sensores Agente atuadores a m b i e n t e Raciocinador modelo do ambiente

7 Agente Reativo Vantagens e desvantagens Ambientes: Agente sensores
atuadores Como está o mundo agora? Que ação devo escolher agora? Regras “condição-ação” a m b i e n t e Vantagens e desvantagens Regras condição-ação: representação inteligível, modular e eficiente ex. Se velocidade > 60 então multar Não pode armazenar uma seqüência perceptiva, pouca autonomia Ambientes: Reflexo imprescindível em ambientes dinâmicos Acessível, episódico, pequeno

8 Agente reativo com estado interno
sensores Agente Como está o mundo agora? Regras “condição-ação” estado: como o mundo era antes como o mundo evolui atuadores Que devo fazer agora? a m b i e n t e impacto de minhas ações Desvantagem: pouca autonomia não tem objetivo, não encadeia regras Ambientes: determinista e pequeno Ex. Tamagotchi

9 Agente cognitivo - baseado em objetivo
sensores Agente Como está o mundo agora? Objetivos como o mundo evolui atuadores Que devo fazer agora? a m b i e n t e impacto de minhas ações Como ele ficará se faço isto? estado: como o mundo era antes Vantagens e desvantagens: Mais complicado e ineficiente, porém mais flexível, autônomo Não trata objetivos conflitantes Ambientes: determinista ex.: xeque-mate no xadrez

10 Agente otimizador (utility based)
ambiente sensores atuadores Agente Como está o mundo agora? Que ação devo escolher agora? Função de Utilidade qual é o impacto de minhas ações como o mundo evolui Este novo mundo é melhor? Como ele ficará se faço isto? estado: como o mundo era antes Ambiente: sem restrição Desvantagem: não tem adaptabilidade Ex. motorista recifense Segurança e velocidade – conflito!

11 Agente que aprende Agente t+1 sensores crítico avaliação t trocas
elemento de execução (agente) elemento de aprendizagem conhecimento a m b i e n t e objetivos de aprendizagem t Gerador de problemas atuadores Ambiente: sem restrição Vantagem: tem adaptabilidade (aprende) Ex. motorista sem o mapa da cidade

12 Em Resumo...

13 IA e Agentes IA cresceu muito nos anos 70 modelando a inteligência individual. Advento das redes de computadores modificou as necessidades! Inteligência como a integração dos processos de raciocinar, decidir, aprender e planejar. O Modelo de Agente aparece então como catalisador...

14 De fato... Mundo onde informações e conhecimentos crescem (e mudam) rápido demais! Atualmente, a Computação tem a ver com... Acesso a informações relevantes Identificação de oportunidades Ação no momento preciso Manipulação de grandes volumes de informação

15 Assim, os sistemas da gente precisam de...
Ubiqüidade Interconexão Delegação Inteligência Orientação ao Usuário!!!!

16 No Entanto... o aumento da complexidade trouxe...
Inteligência Sistemas que podem agir por nós Que operam independentemente Que sabem representar os nossos interesses E, por fim... Que podem cooperar e chegar a acordos! Masss... Como fazer????

17 Inteligência Coletiva
IA Distribuída Inteligência Coletiva

18 Um Cenário...

19 Inteligência Coletiva
Porque pensar a inteligência/racionalidade como propriedade de um único indivíduo? Não existe inteligência ... Em um time de futebol? Em um formigueiro? Em uma empresa (ex. correios)? Na sociedade? Solução: IA Distribuída Agentes simples que juntos resolvem problemas complexos tendo ou não consciência do objetivo global Proposta por Marvin Minsky e em franca expansão... o próprio ambiente pode ser modelado como um agente

20 A IA Distribuída Tudo isto de acordo com...
Grupo de Entidades que podem Interagir Cooperando para resolver problemas Coordenando Esforços Negociando Acordos Tudo isto de acordo com... Organização Protocolos de Interação Metáfora de inteligência é o Comportamento Social.

21 IA Distribuída: dois tipos de sistemas
Resolução distribuída de problemas consciência do objetivo global e divisão clara de tarefas Exemplos: Robótica clássica, Busca na Web, Gerência de sistemas distribuídos, ... Sistemas Multi-agentes não consciência do objetivo global e nem divisão clara de tarefas Exemplos: n-puzzle, futebol de robôs, balanceamento de carga, robótica, ... 1 5 3 4 8 6 7 2 1 5 3 4 8 6 7 2 F 1 5 3 4 8 6 7 2

22 Duas noções fundamentais...
Resolução Distribuída de Problemas (RDP) envolve: Um grupo de especialistas Habilidades Complementares Organização Fixa Sistemas Multiagentes (SMA)... Agentes podem preexistir Organização varia em tempo de execução

23 Um Sistema Multiagente
Interação Organização Agentes Recurso Esfera de Influência Ambiente

24 Definindo SMA Um SMA é um sistema que possui os seguintes elementos:
Um ambiente, E Um conjunto de objetos O Um conjunto de Agentes, A (AO) Um conjunto de relações R, que liga objetos Um conjunto de operações Op Operadores que representam os resultados das operações em Op e as reações do ambiente a eles.

25 Trocando em miúdos... Um Sistema Multiagentes ...
Consiste de uma coleção de componentes autônomos, com objetivos particulares Que se interrelacionam De acordo com uma Organização Interagindo, negociando e coordenando esforços para resolver tarefas

26 Mas... Por que mesmo distribuir?
Porque o problema é fisicamente distribuído. Porque o problema é heterogêneo. Porque o problema só pode ser resolvido pela integração de pontos de vista locais. Porque precisamos de adaptação a mudanças estruturais...

27 É boa idéia quando... Precisamos manter a autonomia das sub- partes;
As interações são complexas Não é possível descrever o Problema a priori.

28 As vantagens... Maior rapidez na solução dos problemas
Diminuição do overhead de comunicação Maior flexibilidade Aumento da Segurança

29 Tá... Mas como projetar SMA?

30 Duas Formas de Projeto Organização Emergência de Propriedades
Interação Restrições e Objetivos Agentes

31 O que nos leva a dois níveis de considerações
Como construir os agentes individualmente? Como fazê-los trabalhar juntos de maneira coerente?

32 O que, por sua vez, levanta as seguintes questões fundamentais...
Como a cooperação pode emergir? Como identificar que precisa e com quem cooperar? Como os agentes podem identificar Conflitos e negociar? Como os agentes podem coordenar esforços? Como os agentes podem se comunicar?

33 Considerações no Projeto de SMA
Três Grandes Grupos... Aspectos Fundamentais Como podemos garantir compatibilidade de ações? Aspectos Arquiteturais Características a serem providas pela arquitetura Aspectos Ambientais Como é o ambiente onde funciona o SMA?

34 E mais um importante... A Estrutura
Padrão de Relações entre os agentes e sua distribuição de habilidades Cobertura: as habilidades necessárias para resolver problemas devem ser possuídas por pelo menos um agente; Conectividade: Agentes devem interagir de forma que suas habilidades possam ser integradas

35 Dentro dos aspectos fundamentais...

36 Comunicação Habilita os agentes a intercambiar informações.
Percepção Ação Modelada sobre a comunicação humana Atos de Fala Blackboard Tem esforços de padronização!

37 Organização Conjunto de Compromisso Globais, Crenças e intenções comuns aos agentes que querem atingir um objetivo comum. Definem... Um conjunto de diretrizes... Uma política de interação. Muitos exemplos! O CIn Sua Família

38 Negociação Esforço para solução de conflitos e cooperação Envolve..
Grupo de agentes “self-interested” que consegue chegar a uma decisão conjunta. Envolve.. Linguagem Protocolo – ex. Contract Net Processo de Decisão

39 Coordenação Fundamental para o trabalho conjunto.
Um SMA pressupõe coordenação entre seus agentes! Porque... Há dependências entre as ações Nenhum indivíduo pode resolver o problema sozinho Deve-se respeitar as restrições globais Deve-se garantir a harmonia na execução conjunta de tarefas!

40 Coordenação... II Então coordenação é... Visa garantir que...
O processo pelo qual um agente raciocina sobre suas ações locais e as de outros agentes para garantir que a comunidade funcione coerentemente. Visa garantir que... Todas as partes necessárias existam na sociedade. Interação que possibilite a execução das atividades. Que todos atuem consistentemente Que tudo seja feito com dos recursos disponíveis

41 Coordenação... III Para coordenar com sucesso é preciso...
Uma estrutura... Flexibilidade nas interações Comunicação! Negociação! Conhecimento e raciocínio Para reconhecer interações potenciais entre planos de ação!

42 Então... O fundamental é... Interagir!!! Com quem? Quando?
Qual o conteúdo? Como? Que processos e recursos? Por que? Como estabelecer a compreensão mútua?

43 Em resumo... No “PAGE” dos SMA a gente deve...
Considerar o que queremos realizar.. O que precisaremos perceber? Que decisões de que tipo serão tomadas? Por quem? Quando? Como se dá a comunicação entre os agentes?

44 Design de SMA Quando partir para SMA? Quando o ambiente é aberto;
Quando os agentes são a metáfora natural. Quando há distribuição de dados, controle ou expertise. Quando estamos lidando com sistemas legados.

45 Problemas no Desenvolvimento de Agentes
Superestimativas do potencial dos agentes. Dogmatismo a respeito dos agentes. Não está claro porque usar agentes. Construção de soluções genéricas para problemas específicos. Desenvolver SMA é desenvolver Software... SMA é software “multithreaded”.

46 E mais Problemas... Seu projeto não explora concorrência.
Você resolve adotar sua arquitetura. Seus agentes usam IA demais. Os agentes estão em todos os lugares. Não tem agentes suficientes. A Interação é caótica...

47 Algumas aplicações “Diretas” de SMA
Engenharia de Software Sistemas Complexos Interação Computação “Self-Interested” Aplicação de mecanismos da Economia em Computação Grid Computing Não lembra Solução Cooperativa de Problemas?

48 Algumas aplicações “Diretas” de SMA
Computação Ubíqua Autonomia e Cooperação entre Aplicações e Dispositivos Já ouviram falar de Ambient Intelligence? Web Semântica Computação Autonômica Sistemas que se configuram, gerenciam e se adaptam a novos ambientes não lembram agentes?

49 O que levanta as seguintes questões fundamentais...
Como a cooperação pode emergir? Como identificar que precisa e com quem cooperar? Como os agentes podem identificar Conflitos e negociar? Como os agentes podem coordenar esforços? Como os agentes podem se comunicar?

50 Objeções a SMA Não é a mesma coisa que SD? Não é IA?
Sincronização e Coordenação Dinâmicas Agentes têm interesses próprios!!! Não é IA? SMA têm características de CC e de ES! Em SMA, o aspecto social é fundamental!

51 Objeções a SMA... II Não é só teoria dos Jogos?
TJ muitas vezes desconsiderou a computação... Hipóteses da TJ são questionadas em SMA O que eu vou fazer com Ciência Social? Ambas servem como ferramentas uma para outra. Mas são bem diferentes!!!!

52 Então... Na verdade... Estamos na fronteira...
Inteligência Artificial Engenharia de Software Sistemas Distribuídos Agentes