Sistemas Multi-Agentes Inteligentes & Personalização da Informação

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1 Sistemas Multi-Agentes Inteligentes & Personalização da Informação Prof. Dr. Marcio Lobo Netto Engenharia de Sistemas Eletrônicos Escola Politécnica da USP RESUMO Este artigo explora a questão de como podemos nos beneficiar de avançadas técnicas computacionais, particularmente dos sistemas multi-agentes inteligentes, e da alta tecnologia presente nos sistemas computacionais e de comunicação de dados, para podermos eficientemente apoiar processos de acesso, manipulação e organização de informações, objetivando torná-las efetivamente acessíveis quando e onde delas necessitarmos. Neste contexto é discutida a questão da personalização da informação, do seu significado, e das possibilidades tecnológicas de virem a estar cada vez mais presentes no nosso dia a dia. Alguns conceitos são apresentados com o objetivo de tornar mais claras as potencialidades e limitações das tecnologias, fazendo-se para isto referência a princípios científicos, que dão sustentação aos conseqüentes avanços tecnológicos da área. Este texto não exige conhecimentos técnicos e científicos mais aprofundados, tendo por propósito ajudar a esclarecer alguns pontos relacionados ao uso de agentes inteligentes para auxiliar procedimentos de personalização da informação. INTRODUÇÃO O enorme volume de informações que vem sendo produzido e colecionado pela humanidade, e mesmo particularmente por cada um de nós, exige meios sofisticados para que sua manipulação possa ser devidamente feita. Neste sentido, um nível mínimo de eficiência é exigido para que não se acumulem coisas por ordenar, o que nunca virá a ocorrer. Por exemplo, enquanto redijo este texto, me vem a lembrança coisas que devo fazer, ou websites que devo consultar. Assim sou interrompido por mim mesmo para abrir tais websites e disparar a busca por algumas destas informações. Esta é uma atitude típica dos nossos tempos, onde não temos mais condições de nos atermos com a devida atenção a tudo o que gostaríamos, ou mesmo que precisaríamos. O mundo moderno nos confere um acesso tão fácil a um número tão imenso de diferentes fontes de informação, que é humanamente impossível deixar de se sentir atraído pela facilidade de sair a procura de tais informações, ao mesmo tempo em que nos sentimos compelidos a não faze-lo, para não despendermos o nosso valioso tempo.

2 Faz-se portanto, se não necessário, pelo menos altamente justificado o interesse por mecanismos automáticos que nos ajudem nesta tarefa. Para iniciar a discussão apresento algumas situações clássicas, deixando certamente muitas outras, não menos importantes, sem análise. Seguem algumas delas: o como manter atualizada e completa sua agenda o o uso de uma agenda eletrônica é um passo nesta direção, mas ainda não totalmente satisfatório. o mesmo a possibilidade de se ter duas ou mais agendas eletrônicas sincronizadas por exemplo nos computadores pessoais de casa e do trabalho, bem como na agenda de bolso (handheld) não elimina a chance de virmos a nos esquecer de algo, ou de não encontrarmos o telefone de alguém, que tínhamos a certeza de estar na agenda. o como se lembrar, ao passar na frente de uma farmácia, de que há um remédio para ser comprado (naturalmente no caso deste fato não ser tão importante), ou seja como conseguir contextualizar as situações para que façamos a cada instante ou em cada lugar aquilo que se espera daquele momento ou situação. o como manter as páginas de um portal freqüentemente visitado, de modo que se possa ter um acesso personalizado ao seu conteúdo, otimizando assim o processo de busca a informações de particular interesse do usuário. o e como ajustar esta questão à dinâmica natural da vida humana nem tudo aquilo que hoje me interessa irá continuar me interessando amanhã. o ou como faze-lo no caso de websites não tão freqüentemente visitados (ou mesmo raramente visitados ou nunca anteriormente visitados). O que procuramos é por um Anjo da Guarda ou por um bom Mordomo Virtual que esteja sempre disposto a nos auxiliar, nos provendo aquilo de que necessitamos em qualquer lugar e em qualquer momento. ALGUMAS FORMAS DE PERSONALIZAÇÃO DA INFORMAÇÃO ESTRATÉGIAS COMUNS Os sistemas de computação já fazem em parte este trabalho, permitindo ao usuário configurar o sistema usado (computador pessoal por exemplo, seja ele compartilhado ou não por outras pessoas) para corresponder às suas preferências, quando for ele efetivamente o usuário da máquina (logged in). Mas esta é uma tarefa feita pelo próprio usuário, que portanto é o único responsável pela adequada organização do seu ambiente de trabalho, ou de suas mensagens de correio eletrônico ( ). O mesmo é verdadeiro para uma grande variedade de programas, particularmente os mais complexos, que permitem ao usuário definir por exemplo que elementos devem ser apresentados na interface gráfica, ou mesmo definir o que se espera do programa ao ativar um se seus botões. Em todos estes casos, as opções feitas são registradas em arquivos de configuração associados a um particular indivíduo, ou através da criação de arquivos de comandos (scripts) contendo uma particular seqüência programada de ações.

3 Mesmo o acesso a alguns websites remotos já pode ser feito permitindo ao usuário personalizar sua sessão, o que então subentende que tal usuário esteja ali cadastrado e tenha permissões de acesso, fato que normalmente o configura como um usuário especial naquele contexto. Neste caso estamos falando por exemplo de ajustarmos a disposição (lay-out) com que aparecem as informações na página de um homebanking, ou de um reconhecimento automático pelo website de preferências de categorias de produtos, por exemplo, áreas do saber numa livraria. Em todos os casos relacionados acima, ainda que com diferentes graus de complexidade, o que é feito basicamente é criar uma tabela para cada indivíduo com atributos representantes de diversos aspectos configuráveis do sistema. Em alguns casos mais sofisticados, há uma certa inteligência no sistema que permite a ele analisar preferências do cliente/usuário, a partir da observação de padrões de comportamento (compra semanal de um livro sobre culinária). Deste modo pode-se não só ofertar tais produtos, ou colocá-los em primeiro plano para que sejam vistos, como também trabalhar possíveis ofertas (oferecendo descontos), de modo a atrair e conquistar o cliente. FORMAS ALTERNATIVAS DE PERSONALIZAÇÃO DA INFORMAÇÃO ESTRATÉGIAS AVANÇADAS O texto desta palestra, no entanto, foca num outro tipo de apoio computacional, que pode ser prestado para este mesmo fim, ainda que de forma mais generalista e eficiente. Trata-se do uso de sistemas multi-agentes inteligentes. Assim, faz-se necessária primeiro uma breve introdução ao assunto, mostrando as potencialidades de tais sistemas, como operam, para então discorrermos sobre o que podemos fazer com eles, particularmente no sentido de apoiar a personalização da informação. Um agente é um ator dentro de um certo cenário, apto a representar uma outra pessoa em algumas atividades, ou para alguns propósitos. Por exemplo, minha agente de viagens é quem cuida para mim de reservas de vôos e hotéis, e por conhecer algumas das minhas preferências, pode, após ter recebido de mim referências do que estou procurando e de quanto disponho para pagar, negociar em meu nome e assim fazer a reserva do assento num vôo, observando as escalas necessárias para que eu chegue a tempo no meu destino, em condições de participar da minha reunião. Um agente tutor de ensino pode acompanhar um aluno no seu processo de aprendizado, dando a ele dicas de como estudar, e chamando a sua atenção para aqueles assuntos nos quais ele ainda comete mais erros. Estes agentes tem, cada um, um ambiente próprio no qual realizam suas ações. SISTEMAS MULTI-AGENTES INTELIGENTES O agente computacional é um programa, autônomo, persistente (permanentemente ativo) que tem um comportamento tal, que pode ser considerado como equivalente ao agente humano, naquelas que são suas principais atividades, e dentro do propósito para o qual foi concebido. Assim um agente de viagem virtual é um processo computacional capaz de interagir com um cliente humano, recebendo deste solicitações quanto ao plano de viagem, e traduzir tais solicitações em ações de busca

4 nos websites das companhias aéreas que possuam vôos para aquele destino, ou mesmo na eventualidade de não haverem vôos diretos, saber quais outras companhias e quais outros vôos (considerando escalas) poderiam ser usados para atingir o destino desejado. Tal agente deve ter então autonomia, para em nome de seu cliente, negociar a aquisição de um bilhete aéreo que seja o mais conveniente segundo algum critério (o mais barato, o que permite vôo sem escalas, o que adiciona mais pontos à sua milhagem,...). Nem tudo o que o agente fizer, será feito por ele sozinho. Na realidade na maioria das vezes sua função é mais a de interlocutor, sabendo a quem perguntar sobre as ofertas disponíveis, para então ter condições de comparar propostas, fazer uma pré-seleção, consultar o cliente, e negociar em seu nome para fechar a aquisição com a empresa aérea prestadora do serviço. No website desta empresa pode existir por exemplo um sistema especialista que responda quais as melhores conexões possíveis para o pedido feito. Cabe ao agente receber tais propostas e ordená-las segundo graus de conveniência, e eventualmente fazer novas solicitações, num processo de refinamento do pedido. Muitas vezes, em função da capacidade computacional de análise de cenários e de tomada de decisões conferida a um agente, este acaba por ser chamado de agente inteligente 1. A figura abaixo apresenta um possível cenário de multi-agentes no contexto da área de educação a distância. Aluno Ag. tutor Sistema LMS Repositório Dados Ag LMS Repositório Dados Figura 1 Ambiente Multi-Agente em Educação 2 1 Não se pretende aqui fazer um apropriação indébita de um termo inteligência, que é naturalmente humano, e cuja complexidade requer formalismos não usados aqui para demonstrá-lo como verdadeiro e portanto passível de ser usado. Em muitas situações, o que se faz é usar o termo em função da observação externa, por nós humanos, de uma manifestação de um agente virtual que tem ares de inteligente. Com certeza áreas da Inteligência Artificial Simbólica (distribuída ou não), da Ciência Cognitiva, ou da Psicologia, entre tantas outras tem muito mais cuidado para cunhar este termo, e um formalismo muito mais rigoroso para tratá-lo. Desta forma, dada a interface existente entre multiagentes e inteligência artificial distribuída, os agentes aqui apresentados, podem segundo uma outra ótica mais rigorosa não serem considerados inteligentes. 2 Modelo usado no projeto Tutor do Grupo de Vida Artificial do LSI (ARTLIFE)

5 ATRIBUTOS DE SISTEMAS MULTI-AGENTES A seguir são apresentadas algumas propriedades, que se espera, estejam presentes em agentes. Embora nem todas elas precisem ser encontradas num particular agente, este pode ser caracterizado segundo o grau de presença das mesmas num particular agente. o Comunicação (com clientes e com outros agentes) o Cooperação o Mobilidade o Autonomia o Aprendizado o Adaptação o Inteligência o Capacidade de Raciocínio & Inferência o Reatividade o Pró-Atividade o Capacidade Sensorial o Capacidade de Percepção o Capacidade de Tomada de Decisão o Capacidade de Executar Ações Ao se conceber um agente, deve-se considerar o cenário no qual estará inserido, de modo a se poder dotá-lo das qualidades, que se espera venha a ter, para desenvolver bem seu papel. Assim há primeiramente que se observar se o cenário, ou ambiente no qual estará integrado, é estático ou dinâmico. No primeiro caso, mais simples, não há mudança nos objetos que o integram. Pode-se dizer que nunca há novidade, de modo que é possível projetar um agente para desempenhar bem suas tarefas, pois se conhece bem, a priori, quais são estas tarefas e onde serão executadas. Aqui um procedimento tradicional de engenharia, no qual partindo-se de uma especificação chega-se a um produto (o agente), pode ser usado com sucesso. Existem no entanto outras situações, nas quais a dinâmica do ambiente está permanentemente introduzindo novos elementos ao cenário, que então não pode ser descrito de antemão na sua completude. Nestes casos o agente deve ser construído, se possível, com capacidades adaptativas, e de aprendizado. Neste caso, nem tudo o que ele vier a desempenhar no futuro, terá sido previamente estabelecido e codificado. Uma outra estratégia, baseada na evolução natural, pode ser mais conveniente nestes casos, para se construir agentes bem integrados ao seu ambiente e portanto em condições de bem realizar aquilo que deles se espera. VIDA ARTIFICIAL E COMPUTAÇÃO EVOLUCIONÁRIA A vida artificial estuda a possibilidade de se recriar artificialmente vida em substratos que não necessariamente biológicos, na forma tradicionalmente encontrada na natureza. Uma linha de ação se preocupa em construir organismos que venham a ter um caráter de ser vivo, sendo chamada de vida artificial forte. Outra linha, a da vida artificial fraca, se constitui numa das áreas da computação que tratam da simulação de fenômenos intrinsecamente vivos, substituindo o substrato

6 carbônico, por um outro virtual software, simulando computacionalmente alguns destes mesmos fenômenos. A orientação da pesquisa nesta área segue as propostas da área da computação evolucionária, a qual explora mecanismos que levem ao desenvolvimento progressivo de elementos (objetos, programas de computador, seres artificiais). Enquanto o propósito da vida artificial é realmente o de compreender e emular seres vivos (pelo menos em algumas de suas capacidades e atributos) o da computação evolucionária é mais genérico e trata da possibilidade de se criar algo, num processo de sucessivas tentativas, nas quais se procura progressivamente ajustar o elemento em desenvolvimento para melhor atender à algumas das suas esperadas características. Tal processo é usado com sucesso desde projetos de engenharia até artísticos. Percebe-se que tal processo tem íntima relação com o de criatividade, enquanto forma de explorar espaços e conceitos desconhecidos, na tentativa de encontrar algo que satisfaça alguns critérios. Na engenharia poderiam ser por exemplo volume, forma e funcionalidade, enquanto que em arte seriam muito mais subjetivos, como satisfação visual. A computação evolucionária provê então ferramentas que podem ser usadas para o desenvolvimento de agentes virtuais, cuja pré-especificação pode ser difícil, mas para os quais são conhecidos atributos que deverão ser satisfeitos. De certa forma, pode-se dizer que tais algoritmos são úteis nos casos em que se tem uma idéia de onde se quer chegar, embora não se saiba como. E mesmo em outras situações onde nem mesmo a primeira afirmação é totalmente verdadeira, como por exemplo construir agentes que se comportem adequadamente num ambiente, que por ser dinâmico e conseqüentemente mutável, é desconhecido a priori. As figuras a seguir ilustram alguns casos de projetos evolucionários, nestes casos robôs desenvolvidos para propósitos diversos. Figura 2 Robôs Desenvolvidos com Computação Evolucionária 3 3 Autor: C. Leger Software: Darviw2K (do livro Creative Evolutionary Systems, Peter Bentley)

7 CIÊNCIA & COMPUTAÇÃO COGNITIVA A computação cognitiva consiste nos métodos de simulação usados para o estudo do cérebro e da mente. A ciência cognitiva é a versão moderna da filosofia da mente, onde são discutidos conceitos do que venha a ser a mente, ou de como se dão suas inúmeras manifestações (percepção, raciocínio e consciência entre outras). Ela propõe modelos computacionais do cérebro e da mente, a partir dos quais podem ser feitas experiências (simulações) que desvendam alguns de seus mistérios. É a versão científica deste questionamento, na medida em que se presta a colocar novas perguntas e a tentar responder algumas delas, usando para tanto sofisticados aparatos computacionais (hardware e software dedicado à emulação de alguns fenômenos mentais e cerebrais). Dentre os inúmeros assuntos tratados pela ciência cognitiva podemos destacar dois: 1) A capacidade de reconhecimento de padrões, para os quais tenhamos sido devidamente treinados (seja por aprendizado individual, quando se considera a capacidade de adaptação do indivíduo, seja por agregação, transmitida por uma carga genética de uma geração para outra, quando então se pode falar da adaptação da espécie). Tal capacidade converte informações, cujas representações podem ser tão diversas como imagens ou sons, numa forma abstrata, a qual podem estar associados conceitos, sendo estes então bem representados lingüisticamente. A capacidade de percepção e reconhecimento de padrões pode ser muito bem simulada computacionalmente através das redes neurais artificiais. 2) A capacidade de reconhecer e apresentar proposições lingüísticas, usadas tanto para a comunicação entre indivíduos da mesma espécie, como para dar subsídio a capacidade de pensar conscientemente. Neste caso, a inteligência artificial simbólica oferece os recursos necessários para uma adequada simulação. No entanto soluções simples, baseadas por exemplo em máquinas de estado implementando interpretadores de linguagem (também simples) podem ser usadas com sucesso em situações de menor grau de sofisticação, como é provavelmente o caso de muitos agentes artificiais. Um modelo cerebral/mental simples incluindo os dois aspectos tratados acima é apresentado na figura a seguir. S C A+/ A / A- B+/ B / B- Ações Analisador imagem 3D símbolos Sentenças Comunicador PERCEPÇÃO VISUAL Sensoreamento & Classificação COGNIÇÃO Decisão & Ação (linguagem) Figura 3 Uma Proposta de Modelo Computacional do Cérebro/Mente 4 4 Modelo usado no projeto ALGA do Grupo de Vida Artificial do LSI (ARTLIFE).

8 No contexto deste artigo, a importância da ciência e da computação cognitiva se dá pela possibilidade de estudar mais profundamente a mente, e assim compreender e emular procedimentos mentais, que podem ser agregados aos agentes virtuais. Cabe ressaltar que o nível de sofisticação destes agentes é ainda limitado, não correspondendo a modelos mais sofisticados (como os que possam representar a mente humana), que podem estar sendo estudados pela ciência cognitiva. Mas os resultados alcançados pelos trabalhos nesta área podem, e com certeza virão a ser incorporados aos futuros agentes, na medida em que esta tecnologia se consolide. A classificação dos agentes apresentada anteriormente segue uma orientação na qual os atributos usados para faze-la tem caráter eminentemente humano, sendo portanto objeto de estudo e pesquisa da ciência cognitiva. Por exemplo a questão da percepção, desde a parte sensorial (de caráter físico), passando pela parte da sua representação mental, do significado desta representação, e chegando à questão do significado da sua compreensão (semântica). Naturalmente isto tudo não precisa, e portanto nem deve, ser emulado para construção do agente virtual. Quero com isto dizer que o seu aparato sensorial deve ser ajustado para dar a ele acesso às informações de que necessita, por exemplo ter a capacidade de fazer uma requisição de consulta a um banco de dados e ser capaz de tratar a resposta recebida. Ele não precisa de nenhum sistema que emule a fala e a visão humanas para intermediar este processo. COMPUTAÇÃO PERVASIVA E ONIPRESENTE Por fim, cabe dizer que a sociedade da informação caminha para uma situação na qual a computação está presente em todo canto, em todo momento, de forma imperceptível para o usuário, mas disposta a se colocar para resolver seus problemas, ainda que não venha a ser reconhecida, por não ter sido notada. Computação pervasiva e onipresente são os nomes dados a esta presença invisível da computação. Para tal são requeridos processadores espalhados pelos ambientes, observando-os e resolvendo, seja localmente (sozinhos), seja globalmente (com cooperação de outros) alguns dos inúmeros problemas com que temos que lidar continuamente. As tecnologias da informação e da comunicação, suportadas por um fenomenal avanço da eletrônica e da computação, permitem hoje uma integração de tal dimensão, que se pode observar num palmtop, com conexão via GSM (tecnologia de comunicação celular ou rede sem fio) e GPS (tecnologia de posicionamento e navegação na superfície terrestre intermediada por satélites de baixa órbita) um mapa da cidade em que nos encontramos, mostrando o ponto no qual nos encontramos, as condições de trafego e portanto as melhores propostas para o caminho a ser seguido para chegarmos em casa. Um mundo de equipamentos eletrônicos deve ter sido utilizado para permitir tal consulta, mas de forma transparente para o usuário, que certamente não consegue imaginar o que por detrás se esconde. Por exemplo, um servidor da companhia de engenharia de transito pode ter sido consultado para dar a ele os melhores caminhos, e ainda se alimentar desta informação, podendo portanto refinar seu conhecimento sobre o trânsito da cidade a que se propõe ajudar a controlar.

9 CONCLUSÃO Concluindo, o que se pode ganhar com tais avanços tecnológicos, se bem usados, é um apoio a realização de tarefas e à organização das próprias informações, valorizando o tempo de que dispomos. No entanto, políticas neste setor tem que ser estabelecidas com a preocupação de impedir observações com propósitos outros que não o de ajuda num certo momento, e para uma determinada finalidade. Há que se prover meios que impeçam a invasão da privacidade humana, bem essencial numa sociedade tecnicamente avançada, mas acima de tudo socialmente justa e livre. REFERÊNCIAS COMPLEMENTARES Maiores detalhes sobre os assuntos tratados neste artigo podem ser encontrados nos seguintes websites: Núcleo de Ciência Cognitiva da USP Grupo de Vida Artificial do LSI-EPUSP Website pessoal do autor BIBLIOGRAFIA Sistemas Multi-Agentes Gerhard Weiss Multiagent systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence MIT Press (2000) M. N. Huhns and M. P. Singh (Editors) Readings in Agents Morgan & Kaufmann, S. Francisco (1998) Ciência Cognitiva H. S. Del Nero O Sítio da Mente Collegim Cognitio (1997) S. Franklin Artificial Minds MIT Press (1997)

10 P. Thagart MIND - Introduction to Cognitive Science MIT Press (1998) M. I. Posner and M. E. Raichle Imagens da Mente Porto Editora (2001) S. Russell and P. Norvig Artificial Intelligence A Modern Approach Prentice-Hall (1995) S. S. Haykin Redes Neurais Princípios e Prática Bookman Companhia Ed (2000) Z. L.Kovács O Cérebro e Sua Mente Edição Acadêmica (1997) Z. L.Kovács Redes Neurais Artificiais Collegim Cognitio/ Edição Acadêmica (1997) Vida Artificial e Computação Evolucionária Adami, C. Introduction to Artificial Life Telos / Springer Verlag (1998) G.C. Langton Artificial Life: An Overview Los Alamos, NM (1998) Addison-Wesley P. J. Bentley (Editor) Evolutionary Design by Computers Morgan Kauffmann (1999) P. J. Bentley and D.W. Corne (Editors) Creative Evolutionary Systems Morgan Kauffmann (2002)