Inteligência Artificial

Transcrição

1 Inteligência Artificial Aula 8 Sistemas Multi-Agentes M.e Guylerme Velasco

2 O que são agentes? o termo vem sendo aplicado indistintamente, tanto na comunidade de computação em geral como em IA; sistemas baseados em agentes estão sendo propostos como a solução para tudo (principalmente com o que tenha a ver com a Internet)

3 O que é um agente? é uma entidade real ou virtual que está inserida em um ambiente que pode perceber o seu ambiente que pode agir no ambiente que pode se comunicar com outros agentes que tem um comportamento autônomo, conseqüência de suas observações, de seu conhecimento e de suas interações com os outros agentes

4 Outras características de agentes Continuidade temporal Mobilidade Benevolência Aprendizagem Cooperação Veracidade...

5 O que é um sistema multiagente? Um conjunto de agentes que interagem em um ambiente comum

6 Exemplos Jogos de computador Interpretação de linguagem natural Simulação Assistentes pessoais Comércio eletrônico Tutores inteligentes Controle de redes de energia elétrica...

7 Mudança de Paradigma passa-se de uma abordagem global para uma abordagem baseada em agentes (individual)

8 prof. Luis Otavio Alvares Características de domínios típicos dados distribuídos controle distribuído diversidade de conhecimento decomponibilidade da tarefa global multiplicidade de funções certo grau de autonomia

9 Vantagens adaptabilidade tolerância a falhas modularidade eficiência

10 Problemas comunicação coordenação inexistência de metodologia consagrada...

11 Breve histórico Hearsay II (Corkill, Erman, Hayes-Roth, Lesser, 1973) blackboard architecture Actors (Hewitt, 1973)e Beings (Lenat, 1975) estruturas de controle complexas Contract Net (Smith, 1982) controle hierárquico descentralizado DVMT (Lesser 1984) interpretação distribuída, organização Robos reativos (Brooks, 1986) subsumption architecture MACE (Gasser, 1987) ambiente multiagente

12 Tipos de SMA Agentes Cognitivos representação explícita têm histórico comunicação direta controle deliberativo organização social poucos agentes Agentes Reativos representação implícita não têm histórico comunicação indireta controle não deliberativo organização etológica muitos agentes

13 Exemplo de jogo: GUIMO jogo de ação (tipo Sonic) um jogo mais interessante por ser menos repetitivo e mais real alguns requisitos: resposta rápida por parte dos agentes artificiais independência de um roteiro pré-definido maior envolvimento do jogador com os elementos do sistema

14 Solução adotada Definir comportamentos elementares, possibilitando reações rápidas, que combinados produzem um comportamento complexo vaguear seguir em determinada direção atacar defender-se

15 Exemplo de comportamento O agente A1 vê um inimigo A2. O seu comportamento de ataque é então ativado, fazendo com que se aproxime de A2, disparando. Se o agente A2, por sua vez, também atira em A1, este, ao perceber o projétil, irá saltar para evitar o ataque que está sofrendo. O comportamento global do agente A1 seria: atacar enquanto persegue e desviar-se de um ataque um comportamento complexo, não previsto inicialmente

16 Agentes de Software

17 Motivação: Sistemas Complexos I/II Executam para alcançar nossos objetivos Interagem com outros sistemas Necessitam cooperar / competir com outros sistemas para alcançar os objetivos Necessitam executar de maneira independente Se adaptam a mudanças no ambiente São distribuídos e heterogêneos

18 Quando utilizar agentes de software? Quando a tarefa é grande e complexa Quando é necessário que as decisões sejam feitas com rapidez Quando envolvem riscos as pessoas Quando é muito caro ou difícil manter um grupo de pessoas controlando um software (ou um robô)

19 Definição: Agentes Dicionário: (dictionary.com) Uma pessoa ou coisa que atua ou que tem o poder de atuar Aquele que atua em benefício de outro Um agente é um sistema informático situado em um ambiente que é capaz de realizar ações de forma autônoma / independente para conseguir seus objetivos. [Wooldridhe, 1997] Não existe uma definição que seja precisa e utilizada por todos os pesquisadores

20 Algumas características É capaz de atuar em um ambiente Tem uma visão parcial do ambiente É capaz de perceber as mudanças do ambiente Pode se adaptar a mudanças do ambiente Pode se comunicar através de troca de mensagem com outros agentes Atua sem a necessidade de mandar atuar Está orientada por um conjunto de objetivos Pode aprender e raciocinar

21 Aplicações com agentes I/V Controle de tráfico aéreo: Como funciona? Sistema chamado OASIS e implementado no aeroporto de Sydney Os agentes representam tanto o avião como os distintos sistemas de controle de tráfico Quando um avião entra no espaço aéreo de Sydney, o sistema associa um agente com a informação do avião (tamanho do avião, quantidade de combustível, ) e os objetivos do avião (aterrissar em uma determinada pista a uma determinada hora) Os agentes controladores de tráfico controlam os agentes que representam os aviões Por que agentes? A metáfora do agente provê uma maneira útil e natural para modelar os componentes autônomos do mundo real.

22 Aplicações com agentes II/V Aplicações de medicina: Por que agentes? Distribuição: Conhecimento para solucionar um problema está distribuído em diferentes lugares Interação / Coordenação: A solução de um problema depende da coordenação das tarefas que serão realizadas por diversos indivíduos com diversas habilidades e competências Complexidade: Problema usualmente decomposto em subproblemas Pró-atividade: Os agentes realizam tarefas que são de benefício para o usuário sem que este seja solicitado Autonomia: Cada agente toma suas próprias decisões baseandose no seu estado interno e na informação que recebe do usuário e de outros agentes

23 Aplicações com agentes III/V Aplicações em medicina: Gestão de transplantes de órgãos Busca informação médica na Web: MARVIN Monitoramento e diagnóstico de pacientes cardíacos: Guardian Formação de médicos: Amplia Atendimento as pessoas de terceira idade: TeleCARE arinha-matos_afsarmanesh.pdf

24 Aplicações com agentes IV/V Aplicações de recuperação da informação: Como funciona? Sistema chamado Letizia e desenvolvido pelo MIT O agente observa o comportamento do usuário (páginas web que acessa) e tenta inferir seus gostos automaticamente Agente de informação: Tem acesso a diversas fontes de informação e são capazes de analisar e manipular a informação obtida Por que agentes? Necessidade de automação na busca por informação qualificada É capaz de armazenar, aprender e manejar as preferências e gostos de usuários É capaz de se comunicar com os provedores de informação Necessidade de adaptar-se a mudanças no seu ambiente

25 Outras aplicações V/V Comercio eletrônico Agentes podem planear, negociar, argumentar, Gestão de processos (workflow) Jogos e Robótica Controle de satélites NASA está tentando fazer com que os satélites sejam más autônomos, aumentando a capacidade de tomar decisões

26 Evolução dos Paradígmas da ES Linguagem Assembly Abstração Funcional Abstrações determinadas pela arquitetura da máquina Programação Estruturada Orientação a Objetos Tempo Orientação a Componentes... Abstrações determinadas pelo domínio do problema Agentes de Software

27 Propriedade dos Agentes

28 Interatividade (Habilidade Social) A vida real é um ambiente multi-agente, i.e, com vários agentes executando de um vez Muitas vezes os objetivos só podem ser cumpridos quando ocorre cooperação entre os agentes Os agentes são capazes de interagir com outras entidades do sistema Diferentemente dos objetos, os agentes não interagem chamando método de outros agentes. Os agentes enviam mensagens a outros agentes Os agentes decidem a quem irão responder Um agente pode decidir não responder a uma mensagem de outro agente, os objetos no podem

29 Reatividade (Adaptabilidade) Ambiente fixo x ambiente variável Em vida real: as cosas mudam, a informação está incompleta, o ambiente é variável A maioria dos ambientes são dinâmicos É difícil criar programas para domínios dinâmicos Possibilidade de falha Um agente reativo mantém uma interação contínua com o ambiente, e responde as mudanças que ocorrem nele (se adapta).

30 Pró-atividade (Orientação a objetivos) Reagir a um ambiente é fácil estímulo regra de resposta Mas queremos que os agentes façam coisas para nós E que tenham um comportamento orientado a objetivos e não a tarefas Um agente proativo é capaz de executar para cumprir seus objetivos, não faz falta que o mande fazer algo, não está guiado somente pelos eventos do ambiente, tem iniciativa e reconhece oportunidades.

31 Autonomia Um agente autônomo: trabalha sem a intervenção direta do usuário (não é necessário mandar para o agente execute) é capaz de selecionar o objetivo que irá intentar cumprir (pode ser capaz de criar novos objetivos) tem (certo) controle sobre seu estado e seu comportamento Só o agente é capaz de modificar seu estado O agente decide o que irá fazer

32 Reatividade x Pró-atividade Reatividade: queremos que nosso agente seja reativo, que responde as mudanças do ambiente a tempo e de maneira apropriada Pró-atividade: queremos que nosso agente trabalhe de acordo com seus objetivos Estas duas propriedades podem conviver Criar um agente onde estas duas propriedades estejam balanceadas é um problema de pesquisa Agente reativo Agente mixto Agente pró-ativo

33 Interatividade x Autonomia Interatividade: agente interage com outros agentes para alcançar seus objetivos Autonomia: agente é capaz de fazer todas suas tarefas sem depender de ninguém - Interação + + Autonomia -

34 Outras Propriedades Mobilidade: Mover de um computador a outro em una rede preservando seu estado Racionalidade: os agentes irão atuar para cumprir seus objetivos y no irão atuar de maneira a prevenir que os objetivos se cumpram Um agente pode decidir: que objetivo tentar atingir ou qual evento reagir como atuar para conseguir um objetivo suspender ou abandonar uma objetivo para dedicar-se a outro Aprendizagem: o agente melhora seu rendimento com o passar do tempo

35 Agentes x Objetos

36 Entidade (Agente ou Objeto) Toda entidade tem: Estado + comportamento Reação com outras entidades Estado: armazena informações Comportamento: conjunto de tarefas que a entidade pode executar Relacionamento: define como as entidades estão relacionadas, conectadas

37 Objeto Estado: atributos Armazena informação sobre o objeto e sobre outras entidades do sistema (podem armazenar outros objetos) Comportamento: métodos São tarefas que podem ser executadas As operações podem modificar o estado do objeto

38 Comunicação entre Objetos Envio de mensagem >> Chamada de método Resposta >> Execução do método e envio da resposta Sempre que um objeto envia uma mensagem a outro objeto este responde

39 Objeto (tradicional) Tem controle do seu estado (encapsulamento) Pode modificar seu estado mas não pode adicionar novos tipos de informação Não tem controle de seu comportamento Não pode modificar seu comportamento Os objetos são entidades passivas Só executam quando outras entidades pedem

40 Agente Estado: crenças, objetivos, planos e ações Crenças: conhecimento sobre si mesmo, sobre o ambiente e sobre outras entidades Tudo que o agente sabe, suas memórias e suas percepções Objetivos: estados futuros donde o objeto quer chegar ou desejo que ele quer satisfazer

41 Agente Ações: execução dos agentes Ex.: modificar seu estado, enviar e receber mensagens Planos: composto por um conjunto de ações Descrevem a ordem de execução das ações Possibilitam que o agente alcance seus objetivos ou que satisfaça seus objetivos Estão relacionados com os objetivos

42 Agente Comportamento: Execução dos planos e, conseqüentemente, das ações Os planos são executados de acordo com os objetivos Objetivos com maior prioridade são selecionados primeiro A definição do comportamento do agente é parte de seu estado mental.

43 Comunicação entre Agentes Envio de mensagem >> Envio de una carta (pedido, informação, ) Resposta >> Envio de outra mensagem Utilizam uma linguagem de comunicação Agentes podem não responder quando recebem uma mensagem de alguém

44 Agente Tem controle de seu estado Pode modificar seu estado e pode adicionar novas informações Crenças e objetivos Tem controle de seu comportamento Pode modificar seu comportamento (podem criar novos planos e aprender novas ações) Aprendizagem Os agentes são entidades ativas Executam sem que alguém peça

45 Objeto Agente Estado: Pode modificar mas não pode adicionar novas Informações Comportamento Não tem controle de seu comportamento Necessita estímulos externos para executar Responde todas mensagem que recebe Comportamento predeterminado Estado mental: Guarda informações sobre seu comportamento Pode modificar e adicionar informação Comportamento: Tem controle de seu comportamento Não necessita estímulos para executar Pode não responder uma mensagem Pode modificar seu comportamento

46 Agentes e Objetos Agentes são autônomos: Ex: Agentes decidem quando executar uma ação requerida por outro agente Agentes são inteligentes: Agentes podem modificar seu comportamento (reatividade, pró-atividade, habilidade social, aprendizagem ) Agentes são entidades ativas: Uma sistema muli-agentes é tipicamente composto por várias threads, onde cada agente tem uma ou mais threads de execução que executam sem intervenção do usuário

47 JADE Java Agent DEvelopment Framework 47

48 Introdução Java Agent DEvelopment Framework. Framework implementado em Java. Simplifica a implementação de sistemas multiagentes. Utiliza um middleware e ferramentas gráficas que suportam debug e fases de desenvolvimento. Suporta mobilidade de agentes 48

49 Introdução A plataforma de agentes pode estar distribuída em diferentes máquinas (sem ser necessário o mesmo SO) e as configurações podem ser controladas via uma GUI remota. A configuração pode ser alterada em tempo de execução, movendo agentes de uma máquina a outra, quando necessário. 49

50 Introdução JADE é free software (?), com copyright opensource LGPL desde Maio de Atuais membros do Projeto JADE: Telecom Italia; Motorola; Whitestein Technologies AG; Profactor GmbH; France Telecom R&D. 50

51 Pré-requisitos Para trabalhar com Jade, são necessários os seguintes requisitos: Máquina virtual java 1.4 ou mais recente; Kit de desenvolvimento JDK 1.4 ou mais recente. A pasta bin do JDK deve ser incluida no PATH do sistema operacional; Um editor de texto ou IDE para desenvolvimento (Notepad, gedit, Eclipse, Netbeans); Download do JADE (cadastro gratuito) 51

52 Download 52

53 Instalação e Configuração Descompactar o arquivo jadeall.zip e descompactar cada um dos arquivos em um diretório chamado jade. Exemplo: Windows: c:\jade Linux: /home/usuario/jade 53

54 Instalação e Configuração No Windows, acrescentar os seguintes arquivos no CLASSPATH: c:\jade\lib\jade.jar; c:\jade\lib\jadetools.jar; c:\jade\lib\base64.jar; c:\jade\lib\http.jar; c:\jade\lib\iiop.jar. 54

55 Interface Gráfica Pelo prompt de comando Executar: java jade.boot -gui -local-host localhost 55

56 Programa HelloWorld 56

57 Compilar e Executar Compilar: javac HelloWorld.java Executar: // com a interface gráfica rodando java jade.boot -container suzumiya:helloworld // sem a interface gráfica rodando java jade.boot suzumiya:helloworld 57

58 Eclipse Build Path... Libraries 58

59 Eclipse Run Configuration 59

60 Eclipse Run Configurations 60

61 Exemplo 61

62 Comunicação: Sender.java 62

63 Comunicação: Receiver.java 63

64 Execução Em uma janela execute o Receiver: java jade.boot -local-host localhost a:receiver Em outra janela execute o Sender: java jade.boot -local-host localhost -container main:sender Observe que como o primeiro comando já executa a plataforma, o segundo apenas acrescenta o Sender nesta, já em execução. 64

65 Agentes Distribuídos Supondo que no computador 1 tem como hostname PC1 digite a seguinte linha de comando para carregar o maincontainer Java jade.boot local-host localhost gui Execute a seguinte linha de comando em outra máquina a qual criará outro container de agentes e fará com que esse container se conecte ao mains container no computador1 PC1: java jade.boot host PC1 container a:receiver Onde PC1 é o host da máquina onde se encontra o maincontainer, a é o nome do agente e Receiver é o código que implementa o agente 65

66 Agentes Distribuídos Execute agora em uma terceira máquina o seguinte comando que cria dois agentes: java jade.boot -host PC1 -container Main:Sender Neste caso teremos dois agentes distribuídos: Sender; Receiver. Agentes conectados à plataforma JADE remota. As classes destes agentes já devem estar compiladas. 66