Qué es un Agente

8/18/2019 Qué es un Agente

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Inteligencia Artificial DistribuidaSesión 1: Introducción a la IAD

Inteligencia Artificial Distribuida

Marin Lujak

[email protected]

Universidad Rey Juan Carlos

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Programa de contenidos

1. Introducción a la Inteligencia ArtificialDistribuida

2. Agentes Inteligentes y los Sistemas

3. Técnicas de coordinación en la IAD.4. Aplicaciones de la IAD a los problemas en el

mundo real.

Inteligencia Artificial Distribuida 2


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La IAD es una subrama de la IA que se centra en laresolución de problemas mediante aplicación tantode técnicas de la Inteligencia Artificial como de

.

Se involucran además mínimo dos agentes quefuncionarían como solucionadores de problemas,estos agentes serían autónomos o semi-autónomos,tendrían un cierto conocimiento del problema yserían razonables.



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Inteligencia Artificial Distribuida (IAD)

aparece en la década de los 80's comouna nueva rama de la IA,

un conjunto de varios agentes, intenta resolver problemas donde una

conducta colectiva es más eficiente queuna conducta individual.



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Cuando propuestas centralizadas para solucionarproblemas mediante la IA se muestran insuficientesante la aparición de múltiples agentes en un entorno

, En los problemas esencialmente distribuidos, En la integración de los sistemas de IA para mejorar

la capacidad mediante la distribución delconocimiento.



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Grandes desafíos para desarrolladores de software: Delegación – actuar de modo independiente. Inteligencia – actuar del modo que represente

otros humanos o sistemas.

Sistemas que actúen de un modo efectivo y eficienteen nuestro nombre.

Sistemas con habilidad de cooperación y capacesde alcanzar consensos con otros sistemas.

Sistemas adaptables a los cambios en el ambiente.



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Incremento de la flexibilidad: Se permite la adición

de nuevos agentes. Mejor seguridad y efectividad: Los agentes se

. Mejor tiempo de respuesta: Los agentes pueden

resolver sus problemas particulares al mismotiempo.

Reducción de la complejidad: Una tarea puede serdescompuesta en varias sub-tareas.

Reutilización: La solución presentada por un agente

en un sistema puede ser incorporada a otro.Inteligencia Artificial Distribuida 7


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Servicios de información en

Internet Recuperación y extracción de la

información

Provisión de servicios bajodemanda

Descentralización del control ygestión de redes

omerc o ec r n co Personalización de servicios Mercado de servicios electrónico Negociación

Equipos móviles y PCsdomésticos Redes públicas de

telecomunicaciones

ex a e a s r uc n Gestión de procesos (workflow) Simulación de sistemas

dinámicos

Juegos Robótica Delegación de tareas



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1. Solución de Problemas Distribuidos DPS el problema se divide entre los nodos que conforman

el conjunto de agentes,

el problema y la solución desarrollada, todos los agentes tienen conocimiento homogéneo y

completo del problema así como de la solución, están interconectados y el desarrollo de la solución

se obtiene a partir de una secuencia de operaciones.



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2. Sistemas MultiAgente la conducta inteligente de agentes autónomos. Estos agentes hacen parte de una colección y pueden

, ,planes juntamente para tomar una acción o resolveruna meta global,

pueden tener conocimiento parcial sobre el problema

y las soluciones. En estos sistemas debe haber un proceso de

racionalización para la coordinación del conjunto de

agentes.Inteligencia Artificial Distribuida 10


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1. ?

. .

. : ,

. . . . . .

. .

. .

11Inteligencia Artificial Distribuida


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1. :

percibe


Entorno

actúa


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1. :

: ,

, .



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1. :

():

: , , .

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1. :

():

..

:



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1. Programa de agente:

Determina el comportamiento del agente

memory← perceive (memory, percept)action ← action -selection(memory, performance-measure)memory← act (memory, action)

Arquitectura del agente: Qué componentes forman al agente Estructura de los programas de agente

Componente de percepción Componente de selección de acciones Componente de acción



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1. Orígenes de los agentes

La computación siempre ha buscado:1. Eficiencia: reducción del coste computacional2. Comunicación: entre distintos sistemas (ej. Redes)

3. n e genc a: reso uc n e pro emas comp e osdelegando en las computadoras

4. Orientación humana: uso de conceptos y metáforasantropomorfas


Esto es el mundo de los agentes


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1. ()



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1. Área relacionadas con los agentes (Práctica)

• Internet• Sistemas de Información•

• Sistemas Cooperativos• E-Commerce• Recuperación de Información• Gestión del conocimiento

• Sistemas distribuidos• Robótica• Interfaces de usuario• …



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1. Definiciones de agente software

Houston, we’ve got a problem!!!

No hay definición universalmente aceptada Literatura: depende del dominio, del autor, … Terminología diversa para referirse a lo mismo



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1.

& , 96


Bob Alice


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1.

The MuBot agent

“The term agent is used to represent two


orthogonal concepts. The first is the agent's ability for autonomous execution. The second is the agent's ability to perform

domain oriented reasoning ” [Virhagriswaran]


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1.

The Maes Agent [Maes, 95]

“ Autonomous agents are computational


systems that inhabit some complex dynamic environment, sense and act autonomously in this environment, and by

doing so realize a set of goals or tasks for which they are designed”


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1.

The KidSim Agent [Smith et al., 94]

“Let us define an agent as a persistent


so tware ent ty e cate to a spec c purpose . 'Persistent' distinguishes agents from subroutines; agents have their own ideas about how to accomplish tasks, their own

agendas. ’Special purpose' distinguishes them from entire multifunction applications; agents are typically much smaller”


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1.

The Hayes-Roth Agent [Hayes-Roth, 95]

“Intelligent agents continuously perform


three functions: perception of dynamic conditions in the environment; action to affect conditions in the environment; and

reasoning to interpret perceptions, solve problems, draw inferences, and determine actions”


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1. The W-J Agent [Wooldridge & Jennings, 95]

“... a hardware or (more usually) software-based computer system that enjoys the following properties :

· autonomy : agents operate without the direct intervention of humans


,

internal state; · social ability : agents interact with other agents (and possibly

humans) via some kind of agent-communication language; · reactivity : agents perceive their environment, (which may be the

physical world, a user via a graphical user interface, a collection of other agents, the INTERNET, or perhaps all of these combined),and respond in a timely fashion to changes that occur in it;

· pro-activeness : agents do not simply act in response to their environment, they are able to exhibit goal-directed behavior by taking the initiative


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1.

The Brustoloni Agent [Brustoloni, 91]

“Autonomous agents are systems capable


of autonomous, purposeful action in the real world”


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1.

The Franklin & Graesser Agent [Franklin &Graesser, 95]“Un agente autónomo es un sistema


situado dentro de un entorno, percibe dicho entorno y actúa sobre él, a lo largo del tiempo, en busca de cumplir sus objetivos y, por tanto, para llevar a cabo lo que percibe en el futuro”


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1.

Comportamiento racional

Los agentes inteligentes interactúan racionalmente con suentorno Secuencia de percepciones hasta el momento actual + conocimiento a

priori sobre el entorno


Racionalidad ≠ Omnisciencia Autonomía

Al comienzo “sólo” la inteligencia del diseñador Un agente es más autónomo cuanto…

… más experiencia tiene y más guía ésta su comportamiento … menos depende de su comportamiento a priori

Agente Inteligente = Comportamiento Racional+Autonomía


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AA

• Ejemplo: agentes deliberativos en el mundo de los bloques

• Racionalidad: encontrar el plan más corto desde el estado actual hasta el estado

deseado• Autonomía: debe adaptarse dinámicamente si el plan va mal

1.

Inteligencia Artificial Distribuida

D

E

CB

D EC

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1.


Bob Alice


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1. .

Objetivos: un agente puede mostrar un comportamiento

proactivo Concurrencia: un agente tiene su propio thread de control

Agentes autónomos vs. objetos activos


“Objects do it for free;agents do it for money”

e os c vos Controlan su estado, pero no su comportamiento Si un método es público, será ejecutado si es invocado

La decisión está en el objeto que invoca (no en el invocado)

Agentes

Controlan su estado y su comportamiento Pueden rechazar la ejecución de una acción

La decisión de realizar una acción está en el agente y está basada ensus intereses (racionalidad!!!)


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1. .

Agentes y objetos están relacionados:

En sistemas cerrados proporcionan un nivel más alto deabstracción en análisis, diseño e… implementación?

En sistemas abiertos el concepto de autonomía es relevante


…

Programamos agentes usando lenguajes de OO


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Heterogeneidad: Agent communication languages (ACLs)

Semántica: ontologies, service directories, matchmaking

Coordinación: Alcanzar consenso resolviendo conflictos de intertés:

Coalition formation, Negotiation, Trust, …

2.


Regular agreement mechanisms :

Virtual Organisations, Norms, Incentive Engineering, …

Hacer que la información esté disponible:

MA Planning, MA Optimisation, POMDPs, …

AOSE: SOC, OOP, Grid, AOP Plataformas,middleware, herramientas

Metodologías AOP

Interacción Humano-Computadora Avatares, agentes emocionales, …


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¿No es lo mismo que SistemasDistribuidos/Ingeniería del SW? Sí, pero añadiendo autonomía + racionalidad Coordinación no precompilada

No ha asunción de benevolencia

2.


¿No es lo mismo que Sistemas Expertos/InteligenciaArtificial? Sí, pero añadiendo interoperatividad + sociabilidad

Percepción, planificación, razonamiento, aprendizaje, … Interacciones sociales: Negociación, Compromisos, Trust

¿No es lo mismo que Economía/Teoría de Juegos? Sí, pero añadiendo computación y racionalidad limitada


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1.

2. 3.

4.



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3. Lectura + comentario crítico del artículo “Intelligent

Agents: Theory and Practice ” – Jennings &Wooldridge, Knowledge Engineering Review Volume10 No 2, June 1995 (Discusión próxima clase)

Aplicación usando alguna plataforma deprogramación y ejecución de agentes (ej. JADE,MadKIT, Zeus, …) (Trabajo fin de curso)

Otras propuestas son bienvenidas… ☺



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http://www.cs.ox.ac.uk/people/michael.wooldridge/pubs/imas/IMAS2e.html


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4.

Franklin S.; Graesser A.: “Is It an Agent, or Just a Program?: A

Taxonomy for Autonomous Agents” in Proceedings of the Workshopon Intelligent Agents III, Agent Theories, Architectures, andLanguages (ATAL’96). Springer-Verlag. Págs. 21-35.

“, . , .

(2nd ed.)”. Prentice Hall, 2003. Chapter 2. Wooldridge, M.: “An Introduction to Multiagent Systems”, Wiley,

2002. Chapters 1 and 2. Ossowski, S.: “Coordination in Artificial Agent Societies”. Springer,

1999. Chapter 1.

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