Oficina de Sistemas Tutores Inteligentes

7º Encontro – Agentes

VICCARI, R.M., GIRAFFA,L,M,M. Sistemas Tutores Inteligentes: abordagem tradicional x abordagem de agentes. In: XIII SBIA – Simposio Brasileiro de Inteligencia Artificial, Tutoria – T6. Curitiba-PR, 1996.

Abordagem de Agentes para STI

•Ambientes de aprendizagem inteligentes•Agentes•Ambiente•Composição dos agentes – Estados Mentais•Arquitetura de agentes•Referências

Sumário

Ambientes de aprendizagem Inteligentes

• ILE – Intelligent Learning Environment▫ Sistemas cooperativos multiagentes, próprios da

IAD. Inteligência Artificial Distribuída – parte da IA que

trata da resolução de problemas através de técnicas de IA e de múltiplos elementos solucionadores de problemas.

• Difere da área de processamento distribuído por apresentar, além da distribuição dos dados, controle distribuído e envolver uma forte cooperação entre as entidades processadoras.

Classificação

•Segundo Yves Demazeau (1990):•IAD – solução colaborativa de

problemas globais por um grupo distribuído de entidades

•IADz – IA Descentralizada – voltada para as atividades de agentes autônomos em um mundo multiagente.

ILE-IAD

Classificação•Segundo Bond e Gasser(1988):

• RDP – Resolução Distribuída de Problemas - Atividade de resolver um problema particular dividido em um número de módulos que cooperam.

• SMA – Sistemas Multiagentes - coordenação de um comportamento inteligente entre um conjunto de agentes autônomos que cooperam para realizar uma ação ou resolver problemas.

ILE-IAD

Classificação•Segundo Viccari e Giraffa(1996):

• RDP – IAD

• SMA – IADz• Desenvolvimento de agentes e estudo de suas

interfaces;• Redes Cooperativas de Sistemas Especialistas

ILE-IAD

Agentes

• Sentido amplo – uma entidade inteligente, agindo racionalmente com respeito a atingir seus próprios objetivos e o estado corrente de seu conhecimento.

• Podem trabalhar por um objetivo global ou por objetivos individuais separados que podem interagir.

AGENTES

Agentes

•Segundo Correa (1994) : Uma entidade que

funciona continua e autonomamente em um

ambiente no qual existem outros processos e

agentes .

• Autonomia – atividades de agentes não exigem

intervenção humana contínua ou que possuem poder

de autodeterminação em um meio ambiente.

AGENTES

Agentes do ponto de vista prático

• Um robô atuando em um ambiente, interagindo entre si ou com humanos

• Comunicando-se em linguagem natural• Usando sensores para captar informações

do meio ambiente.

• Um sistema interagindo com outros sistemas ou com o ser humano.

AGENTES

Agentes (cont.)• Segundo Shoham (1993) : “o agente também

pode ser uma entidade à qual se atribuem estados, denominados estados mentais: crenças, decisões, capacidades, objetivos, intenções, compromissos e expectativas.”

• Considera a inteligência como um comportamento divorciada dos contatos físicos com o mundo (mente sem corpo)

AGENTES

Agentes (cont.)• R.Brooks – contrário a Shoham argumenta que:

agentes podem operar em ambientes reais de forma competente, nos quais modelos internos do mundo não são necessários ou imporssíveis de se obter.

• O agente se reporta aos seus sensores continuamente, sem possuir representação simbólica, o mundo é seu próprio modelo.

• O agente possui um corpo físico e experimenta o mundo diretamente.

AGENTES

Agentes (cont.)• Para Kirsh é inaceitável o ponto de vista de que

os conceitos podem não desempenhar um papel essencial numa teoria da ação.

• O que caracteriza o agente são as interações que realiza com o mundo e quais e como são os processos internos que possibilitam a realização destas interações.

• A especificação de quais e como são estes processos internos é chamada de arquitetura do agente.

AGENTES

Agentes (cont.)• Conforme Andreas Lux em [LUX95], um agente é

a entidade central da computação, que serve de modelo explícito para todas as entidades que participam em um sistema de cooperação.

• Um agente pode ser composto de:• corpo do agente - o componente funcional ou

resolvedor de tarefas; • cabeça do agente - o controlador de cooperação; • comunicador do agente - as funções de

comunicação do agente.

AGENTES

Ambiente• AmbienteAmbiente é caracterizado por tudo que envolve o

agente, muitas vezes modelado também como um agente.

• Ainda, é definido como sendo a dispersão do dispersão do controle, dos dados e do conhecimento pela controle, dos dados e do conhecimento pela comunidade de agentescomunidade de agentes.

• Pode ou não incluir outros agentes, e classificado como determinístico, estático ou dinâmico.

• MundoMundo pode ser definido como a descrição completa e instantânea do ambiente no qual o agente se encontra.

AMBIENTE

Estados Mentais

•O agente possui estados internos que se relacionam

com o estado do ambiente com o qual interage.

a) a qualquer instante, o futuro é determinado por dois

fatores: o passado histórico e as ações corrente do

agentes;

b) as ações de um agente são determinadas pelas suas

decisões ou escolhas, portanto os fatos são

verdadeiros por razões naturais ou porque os agentes

decidem realizá-los;

Composição dos Agentes

Estados Mentais

c) as decisões são logicamente restritas pelas crenças do

agente, as quais se referem ao estado do mundo (no

passado, presente ou futuro), ao estado mental de outros

agentes e suas capacidades e as dos outros agentes.

• Por exemplo, se um robô acredita que não é capaz de

passar por uma porta estreita, ele decide não tentar

passar por ela.

d) as decisões também são restritas por decisões prévias:

um robô não pode decidir estar na Sala 5 em cinco minutos, se

ele já decidiu estar na Sala 3 no mesmo momento.

Composição dos Agentes

Crença

ESTADOS MENTAIS

• Na visão de Bratman [BRA89], crenças são as visões que o agente possui sobre o ambiente em que ele se encontra.

• Para Corrêa [COR 94], crença é um estado mental intencional fundamental para as interações dos agentes, com noção idêntica a de conhecimento, cujo conteúdo externo é uma proposição.

Decisão e Obrigação

ESTADOS MENTAIS

• Segundo Shoham, a liberdade de escolha entre diversas ações é fundamental para a noção de agentes e normalmente se considera decisão ou escolha como um noção primitiva, básica.

• A definição de obrigação fornece uma alternativa: – definir decisão como obrigar ou comprometer a

si próprio, – escolha é utilizado no sentido de decisão; – um agente escolheu algo se ele decidiu que

aquela coisa é verdade.

Capacidade

• Um agente não decidirá fazer algo se ele acredita não ser

capaz.

• Pode-se defini-la dizendo que o agente ‘a’ é capaz de

‘x’se é verdadeira a seguinte sentença: se ‘a’ decidir ‘x’,

então ‘x’ será verdade.

ESTADOS MENTAIS

Desejo

ESTADOS MENTAIS

• Um estado mental é motivador se é um mecanismo ou representação que tende a produzir, modificar ou selecionar ações à luz das crenças.

• Desejo é intencional e motivador, e possui as seguintes características: • a) representa um situação ou um conjunto de

situações em que o agente gostaria que o mundo estivesse;

• b) pode estar em conflito com as crenças do agente;

Desejo

ESTADOS MENTAIS

• (cont. características) • c) podem existir simultaneamente desejos

conflitantes; • d) não causam diretamente as ações, mas são

potenciais para as suas ocorrências. • As ações são realizadas através das intenções

causadas pelos desejos.

Expectativa

22ESTADOS MENTAIS

• Segundo Correa [COR 94], a realização de uma ação pode causar um conjunto de expectativas a respeito das possíveis situações que vão ocorrer no futuro.

• Propriedades:• Uma crença e a realização de uma ação podem

causar um expectativa.• Uma expectativa pode causar uma ação.• Uma expectativa pode causar uma crença.• Uma expectativa pode causar um desejo.

Intenção

ESTADOS MENTAIS

• Bratman distingue o conceito de fazer coisas intencionalmente (ação) e possuir intenção de fazê-las (estado mental).• “escrevo esta sentença”. Intencionalmente escrevo esta

sentença, caracteriza ação no conceito de intenção;• “escrevi esta sentença para ilustrar determinada

distinção”. A intenção de exemplificar caracteriza o estado da mente no conceito de intenção. Ter ‘intenção de’ não garante que a ação será realizada, mas apenas que se intenciona realizá-la.

Intenção

ESTADOS MENTAIS

• Uma intenção direcionada para o presente é aquela na qual se tem a intenção de realizar a ação imediatamente, enquanto em uma intenção direcionada para o futuro se tem a intenção de realizar a ação mais tarde.

• Bratman apresenta a idéia de intenção como um estado mental associado a planos de coordenação e a ação intencional.

Arquiteturas

ARQUITETURAS

• A arquitetura do agente como indivíduo e a Arquitetura do sistema como um todo, isto é, considerando todos os agentes que compõem o sistema, suas interações e/ou cooperações.

• Em função do mecanismo utilizado para a seleção das ações a serem realizadas pelo agente pode-se classificar as arquiteturas de agentes em:• deliberativas, • não-deliberativas e • híbridas.

Arquitetura Deliberativa

ARQUITETURAS

• Quando a escolha da ação é feita através de uma deliberação explícita sobre diferentes opções.

• Exemplo, • usando um modelo interno simbólico do mundo,

um plano ou considerando alguma função que avalia uma ação conforme sua utilidade.

Arquitetura não-Deliberativa

ARQUITETURAS

• Se a escolha da ação está diretamente situada na ocorrência de um conjunto de eventos no ambiente, a ação depende de um conjunto de pré-condições tem-se uma arquitetura do tipo não-deliberativa.

Arquitetura Híbrida

ARQUITETURAS

• são aquelas em que a escolha da ação é realizada usando uma combinação entre as técnicas utilizadas em arquiteturas deliberativas e não-deliberativas.

Referências[BRA84] BRATMAN, Michael. Two Faces of Intention. The

Fhilosophical Review, v.93, n.3, p.275-405, July 1984. [BRA88] BRATMAN, M.; ISRAEL, D. ; POLLACK, M..

Plans and Resource-Bounded Practical Reasoning, Computational Intelligence, [S.l.],v.4, n.4, Nov.1988.

[COR94] CORREA Filho, M. A Arquitetura de Diálogos

entre Agentes Cognitivos Distribuídos. Rio de Janeiro: COPPE/UFRJ, 1994.( Tese de Doutorado)

Referências[DEM90] DEMAZEAU, Y. ; MÜLLER, J. Descentralized

Artificial Intelligence.First European Workshop on Modeling Autonomous Agentes in a Multi-Agent Word,1.,1990. Proceedings... Cambrigde: North-Holland ,1990.

[LUX95] LUX, A. ; STEINER, D. Understanding Cooperation: an Agent’s Perspective. In: ICMAS. Proceedings... Canadá: [S.e.],1995.