Introdução aos Agentes Autónomos Introdução IST- 2003/2004 Ana Paiva.

Apresentação em tema: "Introdução aos Agentes Autónomos Introdução IST- 2003/2004 Ana Paiva."— Transcrição da apresentação:

1 Introdução aos Agentes Autónomos Introdução IST- 2003/2004 Ana Paiva

2 A. Paiva Historial - 1ª Conferência de IAD (International Workshop on Distributed Artificial Intelligence) nos EUA em 1980 (após uma reunião preparatória no MIT em 1979) - Na Europa a Reunião MAAMAW realizou-se pela primeira vez em 1989, e após o lançamento do tema num painel na Conferência Europeia de Inteligência Artificial, ECAI-88. - a primeira reunião internacional e bianual à escala mundial, a ICMAS, realizou-se pela primeira vez em 1995 nos EUA; - o Workshop sobre Agent Theories, Architectures, and Languages (ATAL) lançada na Conferência Europeia de IA (ECAI) em 1994 - e finalmente a Conferência Internacional Agents (Autonomous Agents- AA), que se realizou de 1997 a 1999 nos EUA e em 2000 pela primeira vez na Europa. - Em 2002 a ICMAS juntou-se à AA para lançar a conferência AAMAS (em 2002 em Bolognha, 2003 na Austrália e 2004 nos US ).

3 A. Paiva O termo agente Desde o ínicio que o termo agente tem sido usado nos mais diversos contextos e com as mais diversas interpretações. Carl Hewitt argumentou a certa altura que: a questão relativa ao que é um agente é tão embaraçosa para a comunidade científica como era a questão de o que é a inteligência em inteligência artificial. No entanto diversos autores nos seus artigos apresentam a sua definição de agente.... Dicionário de Português: Agente é Aquele que opera, ou Tudo o que age, ou Aquele que é encarregue dos negócios de outrem.

4 A. Paiva Definições "Software agents area software components that communicate with their peers by exchanging messages in an expressive agent communication language" (Genesereth e Ketchpel, 1994). "An agent is anything that can be viewed as perceiving its environment though sensors and acting upon that environment through effectors" (Russel e Norvig, 1995). "Intelligent agents continuously perform three functions: perception of dynamic conditions in the environment; actions to effect the conditions in the environment and reasoning to interpret perceptions, solve problems, draw inferences, and determine actions " (Hayes-Roth, 1995).

5 A. Paiva Definições "An agent is the fundamental actor in a domain. It combines one or more service capabilities into a unified and integrated execution model which can include access to external software, human users and communication facilities." (a definição da FIPA- veja-se o Glossário). "An agent is a computational system that inhabits a complex, dynamic environment. An agent can sense, and act on, its environment, and has a set of goals or motivations that it tries to achieve through these actions " (P. Maes, 1994). "An agent is a program that a person or organisation vests its authority, that can run unattended for a long time and that can meet and interact with other agents. The person or organisation is the agent´s authority" (White, 1994).

6 A. Paiva Definições "An agent is a software based computer system that enjoys the properties of: autonomy, social-ability, reactivity and pro- activeness " (Wooldridge e Jennings, 1995). "Along with mobility agents have the following computational characteristics: autonomous ; asynchronous; local interaction; parallel execution and object passing" (IBM Aglets White paper, 1997). "Most often the term agent is used to refer to an entity that functions continuously and autonomously in an environment in which other processes take place and other agents exist" (Shoham, 1994).

7 A. Paiva Definições "In hope of demystifying the term, we enumerate a list of characteristics that have been proposed as desirable agent qualities: autonomous (goal-oriented, collaborative, flexible); temporal continuity; character; communicative; adaptive and mobile " (Etzioni, 1994). "Um agente é uma entidade real ou abstracta que 1) é capaz de agir sobre ela própria e o seu ambiente, que 2) dispõe de uma representação parcial sobre este ambiente, que 3) pode comunicar com outros agentes num universo multi-agente, e 4) cujo comportamento é a consequência das observações, do seu conhecimento e das interacções com os outros agentes " (Ferber e Gasser, 1991).

8 A. Paiva Definição (mais recente) autonomous actionfor themselves interacting with other agents- Agents are computer systems with two important capabilities. First they are at least to some extent capable of autonomous action – of deciding for themselves what they need to do in order to satisfy their design objectives. Second, they are capable of interacting with other agents- not simply by exchanging data, but by engaging in analogues of the kind of social activity that we all engage in every day of our lives: cooperation, negotiation and the like. M. Woodridge, 2002

9 A. Paiva Propriedades de Agentes As definições não nos dizem praticamente nada da forma como os agentes vão ser. Assim, actualmente caracterizam-se os agentes pelas suas PROPRIEDADES.

10 A. Paiva Reactividade Se um ambiente de um agente é garantidamente fixo, então o agente não tem que se preocupar se as suas acções são ou não bem sucedidas. No entanto, no mundo real as coisas não são assim. O MUNDO MUDA e os ambientes são DINÂMICOS. Para construir sistemas (software) para estas situações o agente necessita de considerar que pode falhar! Logo, tem que reagir constantemente ao estado do ambiente…. Um agente Reactivo é aquele que mantém uma interacção constante com o seu ambiente, respondendo às mudanças que aí ocorrem (em tempo da resposta ser útil).

11 A. Paiva Pro-actividade Reagir ao ambiente é simples… (estímulo -> resposta - baseada em regras) Mas nós queremos que os agentes façam coisas por nós…!!! Ou seja, queremos COMPORTAMENTO BASEADO EM OBJECTIVOS. Pro-actividade = é a propriedade de gerar e tentar atingir objectivos; não somente reagir a eventos. É a propriedade que está associada à Tomada de Iniciativa. Para tal, é necessário reconhecer situações e oportunidades de agir..

12 A. Paiva Capacidade Social O mundo real é um sistema multi-agente: não podemos andar pelo mundo tentando atingir objectivos sem ter os outros em consideração. Alguns objectivos só podem ser alcançados em cooperação com os outros agentes… Capacidade Social: é a capacidade que os agentes têm de interagir com os outros numa linguagem de comunicação entre agentes.

13 A. Paiva Propriedades de Agentes - PROPRIEDADES AcompanhamentoCapacidade de controle sobre o ambiente envolvente de forma a garantir a autonomia da realização de tarefas. AdaptaçãoCapacidade dos agentes se adaptarem (aprenderem) às mudanças (flexibilidade) que ocorrem no meio onde estão inseridos AutonomiaCapacidade de operação sem a intervenção directa dos seres humanos e de controle sobre as suas acções e estados internos. No entanto, para outros, e segundo P. Norvik, um sistema é autonomo na medida em que o seu comportamento é determinado pela sua experiência passada, e logo não depende directamente de intervenção do exterior. Benevolência Quando não existem objectivos conflictuosos e podem executar o que lhes é pedido.

14 A. Paiva Propriedades de Agentes PROPRIEDADES CarácterPossuidor de veracidade e personalidade. ColaboraçãoCapacidade de empenhamento, isto é não obediência cega a ordens, e de modificação dos pedidos através da sua clarificação para o alcance de objectivos comuns. ComunicabilidadeCapacidade de interacção com um utilizador (ou outros agentes) para receber instruções (de delegação) e para informar sobre o estado da realização de uma tarefa. ContinuidadeCapacidade de ter processos em execução contínua (do ponto de vista temporal). CredibilidadeCapacidade de dar ao utilizador a noção de vida criando a suspensão da descrença

15 A. Paiva Propriedades de Agentes PROPRIEDADES DelegaçãoExecução de um conjunto de tarefas (actuação) em nome de um utilizador (ou outro agente) e sob sua aprovação (propriedade fundamental da agência). EmotividadeCapacidade de representação e exibição de estados emocionais. Personalidade Capacidade de exibir um comportamento que demonstra estar de acordo com uma dada personalidade. IntencionalidadeCapacidade de ter um comportamento que pode ser guiado por objectivos (realizar uma acção), e explicado através das noções crenças, desejos e intenções.

16 A. Paiva Propriedades de Agentes PROPRIEDADES MobilidadeCapacidade de deslocação (transporte) de sitio (frequentemente uma máquina) para outro durante a sua execução, e tendo em atenção a privacidade e segurança Pró-ActividadeCapacidade de exibição de um comportamento dirigido por objectivos e de tomada de iniciativas. ReactividadeCapacidade de reacção ao ambiente em que o agente está inserido, bem como às suas mudanças. Existe um conjunto de estímulos aos quais o agente reage. Os agentes puramente reactivos não têm uma representação explícita do ambiente a actuam usando um tipo de comportamento baseado em estímulo/resposta, ou seja, respondem ao estado actual do ambiente no qual estão embebidos. Varias das definições previamente apresentadas (Russel e Norvig, 1995), (a definição da FIPA) assumem como propriedade básica dos agentes a sua reactividade.

17 A. Paiva Propriedades de Agentes PROPRIEDADES RacionalidadeCapacidade de intervenção de acordo com critérios de avaliação (utilidade) das suas acções, e de justificação das decisões. SociabilidadePossibilidade de interacção com outros agentes através de uma linguagem de comunicação. Veracidade Propriedade de não comunicação de informações falsas.

18 A. Paiva Combinação de propriedades Segundo (Wooldridge, 1994), podemos encarar duas grandes classes de agentes: uma fraca, onde se destacam as propriedades de autonomia, sociabilidade, e pró-actividade, outra forte, onde além destas propriedades é costume adoptar outros conceitos apenas habituais quando se falam dos seres humanos, tais como o conhecimento, a crença, a intenção e a obrigação (Shoham, 1993). Este desvio antropomórfico pode ainda ir mais além, como no caso dos agentes emocionais ou credíveis (Bates, 1994), dos ícones gráficos tipo desenhos animados, ou ainda das faces animadas (Maes, 1994)- personagens sintéticas.

19 A. Paiva Problema da autonomia Segundo Castelfranchi (Castelfranchi, 1995) podemos detectar vários graus de autonomia, dado que esta é um conceito relacional (ou melhor, um conceito social). Assim: um agente só é autonomo em relação à influência dos outros agentes. Qual a relação entre a autonomia de um agente e a sua capacidade de colaboração e aprendizagem? Tendo em conta que os agentes são situados, adaptando-se ao ambiente onde estão inseridos, bem como a outros agentes, então a autonomia de um agente tem necessáriamente que ser limitada.! Problema de Descartes: - Como é que o comportamento humano responde e se adapta ao ambiente, e ao mesmo tempo, é independente dos estímulos externos?

20 A. Paiva Problema da autonomia Autonomia em relação ao contexto fisico (ao ambiente)- Este tipo de autonomia entre em conflito com a necessidade de adaptação de um agente. Ou seja, quanto mais autonomo o agente é do ambiente, menos necessidade tem de se adaptar a ele e de interagor com ele. No extremo, um agente que não interage com o ambiente comporta-se de forma autista.

21 A. Paiva Problema da autonomia Autonomia em relação ao contexto social (a outros agentes)- este tipo de autonomia tem a ver com os objectivos dos agentes. Poder-se-á dizer que o grau de autonomia é dado pelo numero e valor dos objectivos que o agente tem que não consegue atingir sem a ajuda de outros. Este tipo de autonomia pode ainda ser decomposto em dois tipos: autonomia relativa aos meios de execução e autonomia relativa aos objectivos.

22 A. Paiva Problema da Autonomia Postulatos que caracterizam um agente social autónomo (Castelfranchi). - O agente tem os seus próprios objectivos (e não são derivados dos objectivos dos outros); - O agente é capaz de tomar decisões relativas a vários objectivos que podem estar em conflito; - O agente adopta objectivos de outros agentes e do exterior (é influenciável) - Adopta objectivos de outros agentes como consequência de uma escolha - Adopta objectivos de outros agentes se vê que a sua adopção o leva a atingir os seus próprios objectivos.

23 A. Paiva Contraste entre tipos de Agentes Agentes ReactivosAgentes Cognitivos Nenhuma representaçãoRepresentação explícita do ambiente Nenhuma memória da sua históriaPodem ter em conta o seu passado Funcionamento estímulo/respostaFuncionamento complexo Grande número de agentesPequeno número de agentes

24 A. Paiva Enquadramento: Tipologias de Agentes Tipologia de Nwana (1996) Agentes definidos por dimensões de classificação Mobilidade: estático ou móvel Modelo simbólico de Raciocínio: deliberativo ou reactivo Papeis Filosofias Híbridas Atributos Secundários Atributos Primários: autonomia, cooperação, aprendizagem

25 A. Paiva Enquadramento – Tipologia de Nwana Mundo de Agentes CooperaçãoAprendizagem Autonomia Agentes de Interface Agentes Colaborativos com Aprendizagem Agentes Inteligentes Agentes Colaborativos

26 A. Paiva Comparação entre duas entidades da IA Agente/ProgramaSistema Pericial Utilizador utilizador comumperito Tarefa tarefa vulgar/simplestarefa sofisticada Domínio domínio pessoaldomínio geral Dependência autónomo dependente do utilizador Adaptação ao meio adaptativoconhecimento fixo Meio/ambiente distribuído (social)isolado

27 A. Paiva Agentes e IA… Não são os agentes um outro projecto de IA? Não temos que resolver TODOS os problemas da IA para conseguir construir agentes? A LITTLE INTELLIGENCE GOES A LONG WAY! Oren Etzioni a falar da experiência com o NETBOT We made our agents dumber and dumber and dumber … until finally they made money…

28 A. Paiva Exemplos de Agentes AgentePercepçõesAcçõesAmbiente Robot jardineiro localizar-se; verificar se chove; se jardim limpo, se jardim sujo, se planta seca, se planta fraca, se ervas daninhas grandes, se planta a crescer, se planta com flores: andar, regar, cortar as ervas daninhas, limpar, plantar, semear, dar alimento, e cortar ramos a planta. O jardim PlantaDetecta sol, detecta aguacrescer, murchar e morrerO jardim Taxista artificial Câmeras velocímetro; GPS; sonar; microfone Rodar o volante; acelerar; travar; falar com o passageiro Estradas, outros carros, peões.. Agente de informação numa rede Monitorar ficheiros e directórios, determinar se um host está ligado, verificar se um site é atingível. Criar outros agentes, enviar mensagens, mover- se de site para site Uma rede heterogénea e que muda

29 A. Paiva Exemplos de Agentes AgentePercepçõesAcçõesAmbiente Agente de compras Procurar "site" de compras, procurar atributos de produtos à venda. Mover-se para um "site", dar conselhos ao utilizador, comprar produtos. WWW, e sites WWW de compras Agente jogador na liga do simulador do RoboCup Sensores para determinar onde é que o jogador está colocado no campo, onde está a bola e onde estão os outros jogadores. Deslocar-se no campo, atrirar a bola, defender a bola. O campo de football (fornecido pelo simulador) com uma bola e outros jogadores. Um agente tutor de matemática Acções dos alunos; respostas de aplicações às acções dos alunos; acções de outros agentes. Sugestões de matéria, sugestões de exercícios, correcções, exemplos, dicas. Uma situação de aprendizagem (uma aula)

30 A. Paiva Agente Reactivo Simples function Agente_Jardineiro(percepção) returns acção static regras % as regras de condição acção estado <- INTERPRET-INPUT(percepção) regra <- RULE-MATCH(estado,regras) acção <- RULE-ACTION(regra) return acção Agente jardineiro reactivo simples (veja-se (Russell e Norvig, 1994) Se flor-murchar ENTAO regar Regra que relaciona as percepções com as acções:

31 A. Paiva Agente Reactivo Com Estado function Agente_Jardineiro(percepção) returns acção static regras % as regras de condição acção estado-mundo % estado do mundo estado-mundo <- UPDATE-STATE(estado-mundo,percepção) regra <- RULE-MATCH(estado-mundo,regras) acção <- RULE-ACTION(regra) estado-mundo <- UPDATE-STATE(estado-mundo,acção) return acção Agente jardineiro reactivo com representação do estado (veja-se (Russell e Norvig, 1994)

32 A. Paiva Agente Com Objectivos function Agente_Jardineiro(percepção) returns acção static regras % as regras de condição acção estado-mundo % estado do mundo objectivos % objectivos estado-mundo <- UPDATE-STATE(estado-mundo,percepção) regra <- RULE-MATCH(estado-mundo,regras,objectivos) acção <- RULE-ACTION(regra, objectivos) estado-mundo <- UPDATE-STATE(estado-mundo, acção) objectivos <- UPDATE-GOALS(objectivos, estado-mundo, acção) return acção Agente jardineiro com objectivos (veja-se (Russell e Norvig, 1994)

33 A. Paiva Propriedades dos Ambientes Que propriedades podemos encontrar nos ambientes que condicionam as propriedades dos agentes? Ambiente Acessível versus Ambiente Inacessível - Um ambiente diz-se acessível se o seu aparelho sensorial lhe permite aceder ao estado do ambiente. Caso isto aconteça, o agente não tem que manter no seu estado interno a trajectória do mundo.

34 A. Paiva Propriedades de Ambientes Deterministico versus Não-Determinístico - Se o próximo estado do ambiente é completamente determinado pelo estado actual do ambiente e pelas acções do agente, então o ambiente diz-se determinístico. Dado que normalmente existem outros agentes no ambiente (incluindo utilizadores humanos), a maioria dos ambientess nos quais os agentes estão embebidos são não-determinísticos. Estático versus Dinâmico - Se um ambiente muda enquanto o agente está em deliberação então diz-se que o ambiente é dinâmico. Caso contrário é estático. Exemplos de ambientes dinâmicos são os ambientes de football das ligas do RobotCup, ou o ambiente de agentes de pesquisa de informação na Web. Discreto versus Contínuo - Se o numero de percepções e acções é limitado diz-se que é discreto. Caso contrário é continuo.

35 A. Paiva Propriedades de Ambientes: Exemplos AgenteAmbienteAcessívelDeterminísticoEstáticoDiscreto JogadorXadrezSim Taxista artificial Estradas, trafego, peões Não Agente num ambiente virtual 3D Floresta com outros agentes num ambiente virtual 3D Não Parcial Agente de informação numa rede Rede heterogénea ParcialNão Parcial

36 A. Paiva Um novo desafio na IA

37 A. Paiva Ambientes simulados Russell e Norvig, a simulação de um ambiente poderá fazer-se através de um procedimento com a seguinte aparência (simplificado): procedure simula-ambiente(estado, FUNCAO-MUDANCA, agentes, término) inputs estado % estado do mundo função-mudança % agentes % término % repeat for each agente in agentes do PERCEPT(agente) <- GET-PERCEPT(agente,estado) end for each agente in agentes do ACTION(agente) <- RUN-AGENT(agente)(PERCEPT(agente)) end estado <- FUNCAO-MUDANCA(acções, agentes, estado) until término(estado)

38 A. Paiva Ambientes Simulados

39 A. Paiva Ambientes Simulados

40 A. Paiva Ambientes Simulados

41 A. Paiva Ambientes Simulados MRE

42 A. Paiva Ambientes Reais: exemplos

43 A. Paiva Ambientes Mistos Ambientes que combinam o mundo real e o mundo virtual...

44 A. Paiva Ambientes Mistos (Void*)

45 A. Paiva

46 Seminários

47 A. Paiva Seminários (cont)

48 A. Paiva Bibliografia Páginas da cadeira... An Introduction to MultiAgent Systems, de Michael Wooldridge, 2002, Software Agents, J. Bradshaw, MIT Press, 1997 Multiagent Systems, G. Weiss, MIT Press, 2000.

49 A. Paiva Mais informação http://mega.ist.utl.pt/~ic-agentes/

50 A. Paiva Os agentes e o ambiente: como abordar o estudo de agentes um agente como uma entidade sistémica que observa e interpreta o ambiente que o cerca através de sensores e que intervém sobre o ambiente através de actuadores (Russell e Norvig, 1994).

51 A. Paiva Agente deliberativo

52 A. Paiva Programa 25.09.2001 Apresentação da cadeira 26.09.2001 Introdução aos agentes Propriedades de agentes 01.10.2001 Metodologia de estudo Introdução às teorias de agentes Teoria BDI Arquitecturas deliberativas 10.10.2001 Arquitecturas reactivas Arquitecturas híbridas 15.10.2001 Organizações e sociedades de agentes Comunicação entre agentes