Agentes Inteligentes. IA 13/10/102 Principais pontos abordados Modelos de: Agentes Ambientes E o relacionamento entre eles Um agente se comporta melhor.

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1 Agentes Inteligentes

2 IA 13/10/102 Principais pontos abordados Modelos de: Agentes Ambientes E o relacionamento entre eles Um agente se comporta melhor do que outros Um agente racional se comporta tão bem quanto possível A qualidade do comportamento do agente depende da natureza do ambiente

3 IA 13/10/103 Agentes

4 IA 13/10/104 Agentes Definição: Um agente é qualquer coisa que pode perceber seu ambiente através de sensores e agir sobre este ambiente através de atuadores. Exemplos: Humano: 5 sentidos, braços, boca,... Robô: câmeras, motores, detectores infravermelho, sonares... Software: teclado, impressora, placa rede,... (sensações e ações estão codificados em bits)

5 IA 13/10/105 Percepção, Seqüência de Percepções e Ações Percepção: entradas perceptivas do agente em qualquer momento Seqüência de percepções: história completa de tudo o que o agente já percebeu A escolha de uma ação de um agente em qualquer instante pode depender da seqüência inteira de percepção até o momento Uma função agente é o mapeamento de toda seqüência possível de percepções para uma ação Tabela muito grande. Na verdade infinita.

6 IA 13/10/106 Exemplo: agente humano Ambiente Percepções Ações Atuadores Sensores

7 IA 13/10/107 Exemplo: mundo do aspirador de pó Percepção: local e conteúdo, por exemplo, [A, sujo] Ações: Direita, Esquerda, Sugar, NoOp

8 IA 13/10/108 Tabela parcial de uma função de agente simples

9 IA 13/10/109 Como os agentes devem agir? Um agente racional é aquele que faz tudo certo Mas como saber se a sua ação é a correta? Ação correta é aquela que leva o agente ao maior sucesso Mas precisamos de uma forma para medir o sucesso Medidas de desempenho (MD) irão determinar qual é o sucesso do agente. Exemplo de MD para um agente que limpa uma sala: MD 1 : quantidade de lixo retiradas X horas de trabalho MD 2 : quantidade de lixo retiradas X horas de trabalho descontadas a energia gasta e o nível de ruído produzido Como e quando medir o desempenho? (passo a passo, resultado ??)

10 IA 13/10/1010 A racionalidade depende de quatro fatores: A medida de desempenho que define o grau de sucesso. O conhecimento anterior que o agente tem sobre o ambiente. Que ações o agente pode realizar. O histórico da percepção do agente, i.e., tudo que já foi percebido pelo agente. Estes 4 fatores nos levam a definição de racionalidade ideal:

11 IA 13/10/1011 Agente racional ideal Definição: Para cada seqüência de percepção possível, um agente racional ideal deve saber se sua ação maximizará sua medida de desempenho, baseado na evidência de sua seqüência de percepção e no conhecimento que ele traz consigo.

12 IA 13/10/1012 Agente racional Uma agente racional para o mundo do aspirador de pó: MD: 1 pt para cada quadrado limpo em uma unidade de tempo, por 1.000 períodos Conhece a geografia do ambiente, mas não sabe onde tem sujeira e nem a posição inicial. Quadrados limpos permanecem limpos e aspirar limpa o quadrado atual As ações Esquerda e Direita movem o agente nesta direções; exceto quando isto leva o agente para fora do ambiente (fica parado) Ações disponíveis: Esquerda, Direita, Apirar, NoOP (não faz nada) O agente percebe: a sua posição e se nessa posição existe sujeira

13 IA 13/10/1013 Como os agentes devem agir? Racionalidade x Onisciência são diferentes Onisciência poder saber os resultados de suas ações antecipadamente e com precisão Impossível de se atingir onisciência na realidade Racionalidade diferente de perfeição Exemplo: Ao atravessar uma rua deve-se observar se não vem carro nas duas direções, então posso atravessar. Mas... Não podemos condenar um agente que falha por não levar em conta algo que ele não pode perceber ou por uma ação que ele não é capaz de tomar

14 IA 13/10/1014 Coleta de Informações Ex. do agente que atravessa a rua sem olhar – não racional A ação correta seria olhar porque maximiza o desempenho Coleta de informações: A realização de ações com a finalidade de modificar percepções futuras é uma parte importante da racionalidade

15 IA 13/10/1015 Aprendizagem O agente pode ter algum conhecimento anterior Ele também pode ganhar experiência e modificar e ampliar este conhecimento Se o ambiente é previamente conhecido: O agente não precisa aprender ou perceber Somente agir de forma correta Mas este tipo de agente se torna muito frágil Ex: do besouro e da vespa

16 IA 13/10/1016 Autonomia funcional O agente sempre tem conhecimento embutido especificado pelo projetista, que lhe é inato e permite iniciar seu funcionamento. Assim como os animais... Se, além deste conhecimento, o agente consegue aprender por experiência e alterar seu comportamento, ele pode ter autonomia funcional, ou seja, fugir do funcionamento que lhe foi imposto pela natureza Agentes não autônomos só funcionam se as premissas do seu projeto não mudarem Exemplo.: programa tradicional, qualquer alteração nas condições do contexto implica numa alteração do conhecimento colocado no projeto do sistema.

17 IA 13/10/1017 Agente autônomo = conhecimento inato + aprendizagem Agente autônomos são mais flexíveis, podem se adaptar a novas condições de ambiente. Exemplo: agente de reconhecimento de fala, tem um conjunto pré-definido de padrões, mas pode aprender o sotaque de um novo usuário. Um agente inteligente verdadeiramente autônomo deveria ser capaz de operar com sucesso em um grande variedade de ambientes, dado um tempo suficiente para se adaptar.

18 IA 13/10/1018 A natureza dos ambientes 1º Passo do projeto de uma agente Especificar o ambiente de tarefa de forma tão completa qto possível Ambientes de tarefas: Os problemas para os quais os agentes são a solução. Compreendem as seguintes especificações: Medida de desempenho Ambiente Atuadores Sensores

19 IA 13/10/1019 Desempenho. Ambiente. Atuadores. Sensores. Para implementar uma programa de agente é necessário primeiro especificar. Quais são as/os Desempenho ? Ambiente ? Atuadores ? Sensores? D.A.A.S. A diferença entre ambientes artificiais e reais está na complexidade da relação entre o comportamento do agente, a seqüência de percepções geradas pelo ambiente e o objetivo a se atingir. Performance? Environments ? Actuators? Sensors? P.E.A.S

20 IA 13/10/1020 Exemplo: Agente Motorista de Taxi Desempenho chegar no lugar certo minimizar o consumo de combustível e desgaste minimizar o tempo de percurso, custo da viagem minimizar as infrações de leis de trânsito minimizar os distúrbios aos outros motoristas maximizar a segurança e conforto do passageiro Obs.: alguns destes objetivos são conflitantes... Ambiente estradas locais ou freeways, tipo de tráfego, neve, Inglaterra, Brasil,... o ambiente irá determinar a dificuldade da implementação Atuadores Frear, acelerar, virar, falar com o passageiro, se comunicar com outros motoristas Sensores Sensores de velocidade, aceleração, estado (mecânico) do veículo GPS (Golbal Positioning System) para saber onde esta num mapa Sensores infra-vermelhos para detectar a distância dos outros carros Microfone ou teclado para o passageiro informar o destino

21 IA 13/10/1021 Exemplos de agentes

22 IA 13/10/1022 Propriedades dos ambientes TOTALMENTE OBSERVÁVEL X PARCIALMENTE OBSERVÁVEL quanto ao acesso completo do estado do ambiente fornecido pelos sensores Não é necessário manter o estado interno DETERMINÍSTICO X ESTOCÁSTICO próximo estado do ambiente é completamente determinado pelo estado corrente e pelas ações selecionadas pelo agente. EPISÓDICO X SEQUENCIAL a experiência do agente é dividida em episódios (não depende de ações passadas) cada episódio = percepção + ação

23 IA 13/10/1023 Propriedades dos ambientes DINÂMICO X ESTÁTICO o ambiente pode se alterar enquanto um agente está decidindo se o ambiente não se altera, mas o desempenho do agente se altera é chamado SEMIDINÂMICO DISCRETO X CONTÍNUO percepções e ações são contáveis e distintas (xadrez é discreto, táxi é contínuo) AGENTE ÚNICO X AGENTES MÚLTIPLOS Palavras cruzadas – agente único Xadrez – agentes múltiplos -> ambiente competitivo Dirigir táxi – agentes múltiplos ->ambiente cooperativo Comunicação é necessário em multi-agentes

24 IA 13/10/1024 Tipos de ambientes NÃOSIMNÃoSIMAgente único NÃO SIM Discreto NÃONÃoSEMISIMEstático NÃO Episódico NÃO SIMDeterminístico NÃO SIM Observável Direção de Táxi Diagnótico médico Xadrez com tempo Palavras Cruzadas

25 IA 13/10/1025 Estrutura de um agente inteligente Agente = programa + arquitetura Programa uma função que implementa o mapeamento das percepções (entradas) do agente para suas ações (saídas) Arquitetura suporte dado a execução dos programas de agente a aquisição de percepções execução de ações no ambiente hardware específico, câmeras, motores, sensores, teclado,.... robótica.

26 IA 13/10/1026 Programas agentes function ESQUELETO_DE_AGENTE(percepção):ação static: memória (memória do agente sobre o mundo) memória ATUALIZA_MEMÓRIA(memória,percepção) ação ESCOLHA_A_MELHOR_AÇÃO(memória) memória ATUALIZA_MEMÓRIA(memória,ação) return ação O agente percebe somente uma coisa por vez e não uma seqüência ele deve decidir se armazena a seqüência ou não. O objetivo ou MD não faz parte da template (medido externamente).

27 IA 13/10/1027 O mapeamento ideal da seqüência de percepções para as ações Mapeamento (de seqüências de percepções para ações) Uma tabela muito longa (na verdade infinita, mas limitada para o mundo real) de seqüências das percepções que estão sendo consideradas. Mapeamento ideal Especifica qual ação um agente deve tomar em resposta a qualquer seqüência de percepção. Exemplo: a função raiz quadrada. a seqüência de percepção: a digitação de números. a ação: mostrar o resultado correto.

28 IA 13/10/1028 Por que simplesmente não olhamos as respostas? function AGENTE_POR_TABELA(percepção):ação static: percepções (uma seqüência, inicialmente vazia) tabela (uma tabela, indexada por percepção, inicialmente completamente especificada) agregar (percepção) ao fim de percepções ação PROCURA(percepções,tabela) return ação

29 IA 13/10/1029 Por que simplesmente não olhamos as respostas? A tabela pode ser muito grande. Ex: um agente para jogar xadrez teria 35 100 entradas. Mesmo que possível construí-la esta poderia levar muito tempo. O agente não tem autonomia, pois as ações são derivadas do seu conhecimento interno (e não da sua experiência). Uma troca inesperada no ambiente poderia resultar em falha. Se for dada ao agente um mecanismo de aprendizagem para aumentar o grau de autonomia, ele poderá ficar aprendendo para sempre sem que todas as entradas da tabela sejam preenchidas.

30 IA 13/10/1030 Implementação do Agente Motorista de Taxi Criar a tabela de Percepção x Ação. 50 MB de imagens por segundo (25 frames p/s, 1000x1000 pixels, 8 bits cores e 8 bits de intensidade) Para cada imagem possível -> uma ação !

31 IA 13/10/1031 Tipos de agentes Podemos classificar os agentes em tipos básicos levando em conta sua ordem crescente de generalidade: AGENTES REATIVO (REFLEXO) SIMPLES AGENTES REATIVO (REFLEXO) COM ESTADO AGENTES BASEADOS EM OBJETIVOS AGENTES BASEADOS EM UTILIDADE

32 IA 13/10/1032 Agente reativo simples A tabela perfeita é totalmente inviável. É possível sumarizar a tabela usando: Entradas/saídas comuns. Pré-processamento do sinal de entrada p/ identificar condições comuns. Usa regras de condição ação se carro_da_frente_estiver_freando então inicie_a_freagem A decisão do agente só depende da percepção atual

33 IA 13/10/1033 Função AGENTE-ASPIRADOR-REATIVO ([posição, estado]) retorna uma ação se estado = sujo então retorna aspirar senão se posição = A então retorna direita senão se posição = B então retorna esquerda

34 IA 13/10/1034 Para o agente de motorista de taxi Criar grupos com percepção semelhante. pré processamento da imagem que, por exemplo, identifica se o carro da frente acendeu a luz de freio. criação de regras condição-ação se caro-da-frente-parou então parar estas regras são reflexos (reações) às condições do ambiente tirar a mão do fogo

35 IA 13/10/1035 Esquema de funcionamento Ambiente sensor atuador Como o mundo está agora? Que ação eu devo realizar agora? Regras condição- ação Agente

36 IA 13/10/1036 Funcionamento function AGENTE-REFLEXO-SIMPLES(percepção): ação static: regras (um conjunto regra-ação) estado INTERPRETA-ENTRADA(percepção) regra CASAMENTO-REGRA(estado, regras) ação Ação-REGRA[regra] return ação INTERPRETA-ENTRADA Gera uma descrição abstrata do estado a partir do que foi percebido CASAMENTO-REGRA Retorna a primeira regra que "casou" com a descrição do estado

37 IA 13/10/1037 Limitações Muitos soluções não podem ser alcançadas se o agente não souber o que fez antes ou como o mundo era antes. Aplicabilidade restrita: funciona apenas se o ambiente for completamente observável. Exemplos : Para carros sem luz central de freio, um agente reativo não consegue determinar com uma única imagem se o carro da frente esta dando sinal de mudança de direção, alerta ou freio. Aspirador de pó sem sensor de local pode entrar em loop

38 IA 13/10/1038 Agente reativo baseado em modelo O estado atual é dado em função do estado anterior (histórico) e do que foi percebido no ambiente. O agente tem um estado interno com as informações coletadas do ambiente. Dois tipos de conhecimento são necessários para atualizar a memória do agente (modelo do mundo): Como o ambiente evoluí independente do agente Um carro que está ultrapassando em geral estará mais perto do que estava um instante antes Como as ações do próprio agente afetam o mundo Se o agente virar o volante à direita, o carro irá virar p/ a direita

39 IA 13/10/1039 Esquema de funcionamento Ambiente sensor atuador Como o mundo está agora? Que ação eu devo realizar agora? Regras condição- ação Estado Interno Como o ambiente evoluí O que minhas ações fazem Agente

40 IA 13/10/1040 Funcionamento function AGENTE_REFLEXO_COM_ESTADO(percepção):ação static: estado ( uma descrição do estado atual do mundo) regras (um conjunto regra-ação) estado ATUALIZA_ESTADO(estado,percepção) regra Casamento-REGRA(estado,regras) ação Ação-REGRA[regra] return ação ATUALIZA_ESTADO –> é responsável por criar uma nova descrição do estado interno

41 IA 13/10/1041 Limitações Conhecer os estados do ambiente não é suficiente para tomar uma boa decisão. Exemplo: o agente Motorista de Táxi chega a um cruzamento com três caminhos, qual direção tomar? simplesmente reagir não dá, existem três reações possíveis saber do passado do ambiente também não ajuda a decidir qual o caminho A decisão depende de onde o táxi está tentando chegar.

42 IA 13/10/1042 Agente baseado em objetivos O agente precisa de algum tipo de informação sobre o seu objetivo Objetivos descrevem situações desejáveis. Ex: estar no destino Combinando informações sobre: O objetivo do agente Os resultados de suas ações O agente pode escolher ações que alcancem o objetivo A seleção da ação baseada em objetivo pode ser: Direta: quando o resultado de uma única ação atinge o objetivo Mais complexa: quando será necessário longas seqüências de ações para atingir o objetivo

43 IA 13/10/1043 Agente baseado em objetivos Para encontrar seqüências de ações que alcançam os objetivos algoritmos de Busca e Planejamento A tomada de decisão envolve a consideração do futuro o que acontecerá se eu fizer isso ou aquilo? o quanto isso melhorará o meu desempenho? Exemplos: Objetivo: não bater no carro da frente se o carro da frente pára, pela forma de funcionamento do mundo, a única ação que atinge o objetivo de não bater é também parar.

44 IA 13/10/1044 Esquema de funcionamento Ambiente sensor atuador Como o mundo está agora? Que ação eu devo realizar agora? Objetivos Estado interno Como o ambiente evoluí O que minhas ações fazem Como o mundo ficará se eu fizer a ação x Agente

45 IA 13/10/1045 Considerações e limitações O agente que funciona orientado a objetivos é mais flexível Agente reflexo ações pré-compiladas Agente p/ objetivo pode alterar somente o objetivo sem necessidade de se reescrever as regras de comportamento. Mais flexível – representação do conhecimento permite modificações Ex: Se começar a chover todos as informações relevantes podem ser alteradas para se operar de forma eficiente. Contudo, o objetivo não garante o melhor comportamento para o agente, apenas a distinção entre estados objetivos e não objetivos Exemplo algumas alternativas de planejamento de ações futuras podem ser mais rápidas, seguras ou baratas que outras.

46 IA 13/10/1046 Agente baseado em utilidade Se um estado do mundo é mais desejável que outro, então ele terá maior utilidade para o agente. Utilidade é uma função que mapeia um estado para um número real que representa o grau de satisfação com este estado. Nos casos onde existem objetivos conflitantes (velocidade x segurança) a utilidade pode determinar o peso adequado a cada objetivo. Qualquer agente racional deve se comportar como se possuísse uma fç de utilidade cujo o valor esperado ele tenta maximizar.

47 IA 13/10/1047 Esquema de funcionamento Ambiente sensor atuador Como o mundo esta agora Que ação eu devo fazer agora Utilidade Estado interno Como o ambiente evoluí O que minhas ações fazem Como o mundo ficará se fizer a ação Quão feliz serei se ir para tal estado Agente

48 IA 13/10/1048 Agentes com aprendizagem Quatro componentes conceituais Elemento de aprendizado: Responsável pela execução dos aperfeiçoamentos Crítico: O elemento de aprendizado realimenta o crítico sobre como o agente está funcionando Determina de que maneira o elemento de desempenho deve ser modificado Elementos de desempenho: Responsável pela seleção de ações externas Antes visto como o agente completo – recebe percepções e decide sobre ações Gerador de problemas: Responsável por sugerir ações que levarão a experiências novas e informativas.

49 IA 13/10/1049 Agentes que aprendem