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Fred Freitas - [email protected] -Sistemas Multiagentes

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SISTEMAS MULTIAGENTES

Fred Freitas [email protected]


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Índice

IA e SD Agentes Inteligência centralizada x

distribuída Motivações Noções fraca e forte de agente

Resolução distribuída de problemas - RDP

Sistemas Multiagentes - SMAs SMAs Reativos SMAs Cognitivos Teoria dos Atos da Fala KSE:KQML,KIF e Ontolingua Sistemas Híbridos Problemas em IAD Aplicações


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Sociedade de Objetos Evolução de Objetos Distribuídos : Objetos

Concorrentes.

Objetos concorrentes = objetos distribuídos + processador

Inspiração biológica : células de um corpo.

Como manter controle de versões e mudanças transparentes e robustas para todas as classes de usuários?


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Sociedade de objetos

Solução: Noção de tempo => Agentes.

Mais atividade e menos passividade.

Sobrevivência ligada à satisfação dos usuários (timeout).

Apertos (91!) : Hosts completamente móveis através de VIP (Virtual IP) como uma subcamada do IP, migração e nomeação distribuída, implementados a nível de sistema.


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Modelo de Campo Computacional

Metáfora : Objetos concorrentes flutuando no mar (Campo Computacional).

Forças em jogo :

• Gravitação - comunicação freqüente atrai objetos

• Repulsão - Balanceamento de carga

• Fricção - Objetos maiores tendem a não se mover

Novo, atraído pela gravitação

Forças de Repulsão


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Arquiteturas Distribuídas

Arquitetura Entidade Entidade ComunicaçãoCliente-Servidor Mestre Escravo RPC

Manda ObedeceDistribuída Peer – Atribui

tarefasPeer – Satisfazpedidos

Msgs assícronasdeclarativas

Voltado p/ si AutônomoAgentes Peer- Cria ou invoca

compromissosPeer – Mantémcompromissos

Atos de fala


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IA e SD

Resolução de Problemas Aprendizado

• Simbólico

• Conexionista Dedução e inferência Planejamento Processamento de Linguagem

Natural Sistemas Especialistas Agentes

Interconexão de máquinas, sistemas, redes, etc

Heterogeneidade Comunicação Concorrência Compartilhamento de recursos Objetos Distribuídos Escalabilidade Transparência

O que é um agente Agente é qualquer entidade que:

• percebe seu ambiente através de sensores (ex. cameras, microfone, teclado,mensagens de outros agentes,...)

• age sobre ele através de efetuadores (ex. video, auto-falante, impressora, braços, ftp, mensagens para outros agentes,...)

Medida de desempenho: Critério que define o grau de sucesso das ações

sensoresAgente

efetuadores

a m

b i

e n

t e

Raciocinadormodelo do ambiente


Propriedades Autonomia (IA)

• raciocínio, comportamento guiado por objetivos

• reatividade

Adaptabilidade & aprendizagem (IA)

Comunicação => Cooperação ou Colaboração (IA)

Personalidade (IA)

Continuidade temporal

Mobilidade


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Inteligência : Centralizada ou Distribuída ? Cada um fa(e)z um pouco, e... somos UM! Não aproveitamos muito o trabalho alheio. A Internet nos faz trabalhar de forma mais inteligente

(nenhum componente é crítico). Resolução de problemas : Há alguns cuja solução é

inerentemente distribuída ou fica mais fácil distribuindo! Somos centralizados ou distribuídos ??


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Histórico

HEARSAY II [Corkill et al.73] • Arquitetura de quadro-negro.

Sociedade da Mente [Minsky78] • Distribuição, independência e emergência.

Contract Net [Smith82] • Leilão de tarefas.

Robôs reativos [Brooks 86]• Arquitetura de subsunção (taxonomia).


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Uma porção de agências por mente! Ações e soluções emergem: conflitos, metas(prazer,dor),

diferentes representações neurais e simbólicas,mecanismos de controle e vias, garis, ativadores,memória de agentes,reuso criativo,hierarquias de sociedades,scripts,habilidades construídas a partir de somas, teias de RNAs.

Aceitam-se ambiguidades e erros!

Sociedade da Mente [Minsky]


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Exemplo

O Quebra-cabeça dos N(8) números é um NP-completo.

A*-3x3 peças IDA*-4x4 peças RTA*-5x5 peças Sem escalabilidade RDP-testes c/30x30! Cd peça:ag.reativo.

A solução emergiu das interações entre eles.

Primitivas de satisfação, fuga e agressão, c/ pontuação por distância, restrições de trancamento, loops e pontas.

H E A

B F D

C G


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Quebra-cabeça dos N(8) números


15

E B C

A H

F D G


BloqueadoAtivo


16

E B C

A H

F D G


BloqueadoAtivo


17

B C

E A H

F D G


Ativo


18

B C H

A G

E F D


Ativo


19

A B C

G H

E F D


BloqueadoAtivo


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IA Clássica

Metáfora psicológica: uma pessoa ou entidade resolve o problema.

Inteligência atomizada, restrita aos micro aspectos de sua própria racionalidade.


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IA Distribuída - Sistemas Multiagentes

Complementa a metáfora psicológica com uma sociológica.

As soluções emergem de ações e interações produtivas entre agentes autônomos.

Relacionada aos macro aspectos dos agentes :agentes enquanto sociedade.

Inspirada tb em linguística, sociologia, economia,filosofia, biologia e ... Redes Neurais!


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IA Distribuída (IAD) Não é IA paralela, nem Sist.Distribuídos. Resolução grupal de problemas, através de cooperação

( diferente de colaboração). Grande interatividade e capacidade de comunicação. Organização - meios que garantam a convergência:

Estruturas de autoridade e controle divididos. Divisão de conhecimento e recursos.


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Motivações de Multiagentes Avanços científicos: grandes redes heterogêneas abertas,

concorrência, sistemas distribuídos, bibliotecas digitais• Interdependências complexas

• Não há controle global Limitação de recursos e de racionalidade Problemas grandes e complexos, experimentação Domínios distintos Recuperação de informações(IR), Mineração de Dados e

Mediação de alto nível. Internet! Simulação de sistemas naturais e sociais, jogos


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Noção fraca de agente

Racionalidade restrita a si próprio ( egoísmo ou autismo). Autonomia restrita : controle de seu estado interno. Sociabilidade autista ou consciente através de uma

Linguagem de Comunicação de Agentes (Ex:KQML, Arcol).

Reatividade.


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Noção Forte de Agente

Noções mentalísticas : postura intencional, não-mecanicista e útil, pelo emprego de crenças, desejos e intenções/escolhas (BDI).

Honestidade e senso de equipe. Racionalidade e aprendizado/adaptação social. Resolução de problemas complexos e exploração. Programação Orientada a Agentes[Shoham]:

• Consistência interna (crenças,obrigações,...)• Persistência de estado mental • Capacidade de desincumbir a si e a outros, se não há capacidade

de cumprir as metas.


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Noção Forte de Agente - Lógicas Difícil formalização : crenças exigem lógicas mais

complexas, porque Acredita(Zé,Melhor-ponta(Garrincha)) e Mané=Garrincha não quer dizer que Acredita(Zé,Melhor-ponta(Mané)) !

Lógicas modais normais/ lógicas de conhecimento e crença.

Mundos possíveis, crenças(KD45), lógicas que combinam atitudes diferentes.


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Divisão de soluções em IAD

Resolução Distribuída de Problemas - RDP Sistemas Multiagentes - SMAs

• Reativos

• Cognitivos


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Resolução Distribuída de Problemas - RDP Ênfase no global: modelo,

problema e critérios de sucesso. Objetivos da sociedade. Colaboração entre agentes

distribuídos. E:Tarefas,ambiente. S:modelo dos agentes e

esquema de resolução das tarefas.


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RDPProblema

Projeto das Organizações

Projeto das Interações

Projeto dos Agentes

Divisão em subproblemas

Concepção

Resolução


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Sistemas Multiagentes - SMA Ênfase no local: modelo,

problema e critérios de sucesso. Objetivos dos agentes. Coordenação entre agentes

num mesmo ambiente. E:agentes,ambiente. S:tarefas resolvíveis e esquema

de resolução das tarefas.


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SMA

Projeto das Organizações

Projeto das Interações

Projeto dos Agentes

Concepção

Resolução


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SMAs Reativos X SMAs Cognitivos

Conhecimento implícito Não-histórico Behaviorista ou positivista Reativo Comunicação indireta Inspirado em coletivos de

animais Uma porção de agentes

Conhecimento explícito Mentalista e histórico Subjetivista (BDI) Deliberativo Comunicação direta Inspirado nas sociedades

humanas Poucos agentes


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SMAs Reativos

R. Brooks 86 - Arquitetura de subsunção (taxonomia) Controlar robôs físicos (dinamismo e desconhecimento).

• Inteligência pode ser gerada sem conhecimento explícito ou raciocínio abstrato!

• É uma propriedade emergente de certos sistemas complexos.

• A inteligência real está situada no mundo, e não em sistemas desincorporados ( especialistas, provadores, etc)!

• Comportamento inteligente emerge das interações com o ambiente.

• Competição entre camadas hierárquicas.


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SMAs Reativos - Características

Não há representação explícita de conhecimento. Não há representação do ambiente. Não há memória das ações. Os agentes possuem estados internos. 3 modelos :

• Funcionalidade emergente

• Eco-resolução

• PACO (PAdrões de COordenação)


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Eco-resolução Solução é um estado estável de comportamentos. Eco-agentes possuem :

• Objetivo : Estado de satisfação

• Estado interno, baseado em autômato finito: • Satisfeito

• Em busca de satisfação

• Em fuga

• Ações elementares: comportamentos de satisfação e fuga• Vontade de estar satisfeito

• Obrigação de fugir, quando atacado

• Percepção : Quem o incomoda


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Tipos de SMAs Cognitivos

Agentes organizados

• Perspectivas múltiplas, leis e regras sociais Agentes negociantes

• Resolução de conflitos por negociação Agentes intencionais

• Intenções (ou escolhas), compromissos, planos parciais Agentes cooperativos

• Representação mútuas, alocação de tarefas Módulos com comunicação.


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ED

ECER

Raciocínio Decisão

Revisão

Percepção Recepção Emissão Ação

Descrição externa Raciocínio Social


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Comunicação entre agentes

Troca de mensagens ou Quadro Negro. Infra-estrutura de comunicação:

• Com ou sem conexão (email)

• Ponto a ponto, multicast ou broadcast

• Síncrona ou assíncrona Protocolos:KQML,HTTP,HTML,OLE,CORBA,DSOM. Segurança : Selos / autenticações. Mediação : Baseada em ontologias ou transacional.


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SMAs Cognitivos - Teoria dos Atos de Fala Os SMAs Cognitivos podem basear-se em Teoria da

Decisão, Utilidade, Jogos ou Dependência Mas devem basear-se na Teoria dos Atos de Fala. Como uma ação, a comunicação deseja mudar o ambiente. Atos de fala são assertivos(informativos), diretivos,

comissivos, declarativos ou expressivos (emoções). KQML e Arcol (FIPA) procuram implementar alguns

destes atos, mas há críticas.


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Knowledge Sharing Effort (KSE)Knowledge Sharing Effort (KSE)

Desenvolver infra-estrutura para reuso e compartilhamento de conhecimento.

O KSE é organizado em três grupos de trabalho :

• Interlingua Group - tradução. Linguagem KIF.

• SRKB (Shared, Reuasable Knowledge Bases) Group - Construção de Ontologias Compartilháveis.

• External Interfaces Group - Linguagem KQML.

• Ontolingua - Tradução entre formalismos via KIF.


41

KQML - Knowledge, Query and Manipulation LanguageKQML - Knowledge, Query and Manipulation Language KQML é uma linguagem e um conjunto de protocolos que dão

suporte a agentes na identificação, conexão e troca de informação com outros agentes.

Mensagens KQML não enxergam o conteúdo das mensagens que elas transportam;

É dividida em três camadas :

• camada de comunicação - parâmetros de baixo nível da comunicação (sender, recipient, id,etc)

• camada de conteúdo - normalmente em KIF;• camada de mensagem - determina o tipo de interações da

comunicação( linguagem de conteúdo, ontologia , etc)


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KQML - Executivas (atos de fala)KQML - Executivas (atos de fala) As executivas podem ser enquadradas nas seguintes

categorias :• Executivas de Conversação - trocas de informação e

conhecimento na conversação de dois agentes (askif,ask-all;tell,advertise,insert,subscribe, recruiting)

• Executivas de Intervenção - intervenção do curso normal da conversação (error,sorry);

• Executivas de Facilitação e Rede - permitem que agentes achem outros agentes que podem processar suas consultas (register,unregister,transport-address, forward,broadcast,broker-one,recommend-one)


43

KIF - Knowledge Interchange Format Codifica o conhecimento a ser transportado em Lógica de

1a. Ordem com cálculo de predicados e teoria dos conjs. Útil na definição de ontologias.

(defrelation PHYSICAL-DIMENSION (class PHYSICAL-DIMENSION ))(defrelation UNIT-OF-MEASURE (=> (UNIT-OF-MEASURE ?u)

(and (defined (unit.dimension ?u ))(physical-dimension (unit.dimension ?u )))))

(defunction QUANTITY.DIMENSION (=> (physical-quantity ?q)

(and (defined (QUANTITY.DIMENSION ?q ))(physical-dimension (QUANTITY.DIMENSION ?q )))))


44

Comunicação via KQML e KIFComunicação via KQML e KIFExemplo : O facilitador recebe a seguinte mensagem :

(broker-one :sender C

:receiver facilitador

:reply-with id3

:language KQML

:ontology kqml-ontology

:content (ask-all :sender C

:reply-with id4

:language Prolog

:ontology Campeonato Brasileiro

:content “Campeao(Flamengo,Y)”))


45

Comunicação via KQML e KIFComunicação via KQML e KIF

Exemplo (cont.) : Então, o agente facilitador depois de procurar pelas mensagens

“advertise”que tem sido recebidas por ele, decide enviar a seguinte mensagem para o agente A :

(ask-all :sender facilitador

:receiver A

:in-reply-to id1

:reply-with id4

:language Prolog


:content “Campeao(Flamengo,Y)”))


46

Comunicação via KQML e KIFComunicação via KQML e KIF

Exemplo (cont.) : E o agente A responde com a seguinte mensagem :

(tell :sender A

:receiver facilitador

:in-reply-to id4

:reply-with id5

:language Prolog


:content “Campeao(Flamengo, 1980), ... , Campeao(Flamengo,

1992)”)


47

Comunicação via KQML e KIFComunicação via KQML e KIF Exemplo (cont.) :E então, o agente facilitador envia para o agente C :

(forward :from A

:sender facilitador

:receiver C

:in-reply-to id3

:reply-with id6

:language KQML

:ontology kqml-ontology

:content (tell :receiver C

:language Prolog

:ontology C. Brasileiro

:content “Campeao(Flamengo, 1980),

... , Campeao(Flamengo,1992)”)


48

Ontolingua

Ontologias“de prateleira”

Ontolingua

LOOMOntol.

“T-box”

EpikitAxiomas

ExpressModelo Inform.

PrologRegras backwar chaining”

CLIPSRegras forward chaining

CORBAIDL

KIFLógica

predic.1ª ordem


49

OntolinguaColaboradores remotos

Escritores

Leitores

Aplicações remotas

DB

Aplic. GUI

Aplicações stand-alone

Aplic.

BC

KQML

NGFP

Servidor / Editor de Ontologias

Editor

Servidor

HTTP

NGFP

Tradutores:LOOM,IDL,CLIPS...

Bibl

Transferência de arquivos (Batch)


50

Sistemas Híbridos

As camadas superiores são deliberativas e as inferiores são reativas, com maior precedência.

Problema: como gerenciar interações clean entre camadas. InteRRaP - hierárquico :

• Interação com o mundo.

• Padrões de comportamento ativados com pré-condições

• Planos e cooperação

• Orientado por dados e metas


51

Problemas em IAD

Ausência de metodologias de projeto claras. Incerteza e conflito. Interação e linguagens ainda não sedimentadas. Modelagem de outros agentes. Chaveamento cognitivo/ reativo. Quais informações devem ser globais e quais locais. Quando executar, planejar e coordenar. Principais : coerência e cooperação, através da coordenação

(forte ligação com planejamento e escalonamentos).


Jogador2

Coopera Denuncia

CooperaJogador

1Denuncia

Dilema do Prisioneiro


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Classificação social de agentes

SMA

Independente Cooperativo

Discreto Cooperação Comunicativo Ñ-comunicativoemergente

Deliberativo Negociador


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Aplicações Interpretação de dados e

planejamento distribuídos BDs distribuídos e SDs Roteamento, equilíbrio de carga CSCW e PDAs CAD/CAM/CAE Recuperação de informações PLN Tomada de decisão distribuída Escalonamento Diagnóstico e monitoração Robótica : visão e trajetória Produtos: General Magic, IBM, etc.

Transportes• Tráfego urbano e aéreo

Controle de aceleração de partículas Distribuição de eletricidade Alocação de recursos em fábricas

distribuídas Sistemas de Telecomunicação Assistência a pacientes Controle de espaçonaves Fabricação de aço Simulação de comportamentos Cinema Mineração, cartografia, imagens

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