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Arquiteturas concretas deAgentes Inteligentes: BDI agents
Nécio de Lima Veras
Classificação de Wooldridge
● Logic Based Agents– As decisões sobre as ações a serem executadas são tomadas com
base em raciocínio lógico (no Russel: agentes baseados em objetivos e utilidades).
● Reactive Agents– Não reconhece o ambiente e nem usa o raciocínio lógico. As decisões
sobre as ações a serem executadas são tomadas por meio de um mapeamento direto entre estado e ação (no Russel: agentes reflexivos).
● Belief-Desire-Intention Agents● Layered Architectures
– As decisões sobre a ação a ser executada são tomadas em vários níveis de abstração e divididos em camadas, onde cada camada raciocina sobre o ambiente (também chamado de arquitetura híbrida).
Detalharemosà frente
Belief-Desire-Intention Agents
● A arquitetura está relacionada com o entendimento do raciocínio prático;
● O raciocínio prático envolve dois importantes processos:– Decidir qual objetivo queremos atingir
(deliberação); e
– Como iremos atingir esse objetivo (means-ends).
● Exemplo...
Exemplo de raciocínio lógico
O que fazer depois de ter terminado um curso superior?
Quais opções tenho em função do conhecimento que possuo?
Deve-se tentar entender as opções disponíveis em função do conhecimento. Podemos chamar isso de CRENÇA.
Exemplo de raciocínio lógico
Existirão grupos de alternativas (estados do mundo) que irão Motivar o agente. Chamamos isso de DESEJOS.
Exemplo de raciocínio lógico
● Dados os grupos de opções (desejos) então deve-se optar por uma e se comprometer por ela, ou seja, será transformado em intenção.
– Elas alimentarão o raciocínio lógico futuro do agente.
– O agente deverá designar tempo e esforço para realizar a sua intenção.
● Exemplo de intenção: Ingressar na academia. Possíveis ações:
– Inscrever-se em programas de mestrado;
– Persistir!
– Detectadas falhas (não aceitação em várias universidades) então seria racional aumentar as horas de estudo;
– No entanto, persistir em muitas falhas é irracional.
● Assim, uma intenção está relacionada com crenças sobre o futuro.
Intenções e o raciocínio prático
● Intenções guiam como o raciocínio será atingido (means-ends)– “Tentar entrar em um programa de mestrado e, caso não consiga, tentar
em outra universidade”;
● Intenções restringem deliberações futuras– “Ações conflitantes com minha intenção não devem ser investidas, como
por exemplo, ser rico e ser universitário”;
● Intenções persistem– “Não se pode desistir de uma intenção sem uma boa razão para isso. Caso
contrário, jamais uma intenção será atingida”;
● Intenções influenciam crenças sobre as quais os futuros raciocínios práticos serão baseados– “Se a intenção é tornar-se um acadêmico, então deve-se acreditar que em
breve isso será verdade. Se, simultaneamente, acredita-se que nunca será um acadêmico então o agente está sendo irracional”.
Dilema de um agente BDI
● O problema chave do desenho de um raciocínio prático está no balanceamento pró-ativo entre parar para reconsiderar suas intenções ou não (de tempos em tempos);
● Dilema:– Não parar para reconsiderar suas intenções (bold agents):
● Poderá gerar trabalho inútil, pois ele tentará atingir algo que talvez nunca possa ser atingido;
– Parar constantemente para reconsiderar suas intenções (cautious agents):
● Poderá fazer com que ele jamais atinga uma intenção (por conta do tempo que seria insuficiente);
● Isso será um tradeoff entre grau de comprometimento e reconsideração do trabalho;
λ = Taxa de evolução do mundo
● λ baixo (ambiente não muda rapidamente)– Os agentes corajosos são mais eficientes, pois eles estarão
sempre ocupados trabalhando nos seus objetivos (e atingindo suas intenções)
● λ alto (ambientes mudam frequentemente)– Os agentes cautelosos são normalmente melhores, pois
eles são capazes de reconhecer quando uma intenção está condenada.
● Podem também tirar vantagens de situações casuais e de novas oportunidades.
● Lição: diferentes tipos de ambientes requerem diferentes tipos de estratégias de decisão.
Commitment and effectiveness of situated agents, Kinny e Georgeff (1991)
Belief-Desire-Intention Agents
● Dessa forma, esta arquitetura está inspirada em três estados mentais dos seres humanos:– Crenças (belief)
● O conhecimento do agente sobre seu ambiente;
– Desejos (desire)● O estado motivacional do sistema;
– Intenções (intention)● São as ações que o agente têm realizado em prol das
crenças e desejos.
Arquitetura BDI
Diagrama esquemático da arquitetura BDI
Revisor de crenças:Pode determinar um novo conjunto de crenças
Determina o conjunto de opções disponíveis para os desejos do agente
Representa o processo de deliberação
O conjunto de intenções determina o foco principal do agente
Definição formal
● O estado de um agente BDI em um dado momento é representado pela tripla:
(B, D, I) onde Bel = conjunto de todas as possíveis crenças
Des = conjunto de todos os possíveis desejos
Int = conjunto de todas as possíveis intenções
● Função de revisão
de crença onde:P = Percepção atual das propriedades do ambiente.
Definição formal● A função geradora de opções:
– É responsável pelo processo de decisão de como atingir as intenções (means-ends);
– Deve ser:
● Consistente: qualquer opção gerada deve ser consistente tanto com a crença atual quanto com a intenção do momento;
● Oportunista: reconhece vantajosas mudanças circunstâncias no ambiente que ajudam a encontrar novos meios de atingir as intenções, ou, a possibilidade de atingir intenções que não for inatingível.
Definição formal● Função filter:
– Define o processo de deliberação (o que fazer!);
– Cumpre duas regras:
● Retirar quaisquer intenções que já não são mais atingíveis ou que o custo esperado para atingi-la ultrapassou o ganho esperado com o sucesso;
● Manter intenções que não foram atingidas e que ainda são esperadas para contribuir positivamente em um contexto global;
– Finalmente deve adotar novas intenções, seja para atingir as existentes ou para criar novas oportunidades.
Definição formal● Função filter:
– Não deve gerar intenções “do nada”;
– Deve satisfazer:
– A função execute assume simplesmente:
– A função de decisão (ação):
O agente BDI em pseudo-código
Pode-se ainda associar prioridade para cada uma das intenções, indicando grau de importância.
Implementações do BDI
● IRMA (Intelligent Resource-bounded Machine Architecture) (1988)
● PRS (Procedural Reasoning System) (1987)● dMARS (1993)
– AgentSpeak(L)
Referência base
● Wooldridge, M . An Introduction to MultiAgent Systems. British: Willey (2002).
Professor Michael WooldridgeProfessor of Computer ScienceSenior Research Fellow, Hertford [email protected]
Outras referências
● Girardi, R. Engenharia de Software baseada em Agentes. Anais do IV Congresso Brasileiro de Computação. São Luís: 2004.
● Bordini, R. H., Vieira, R. Linguagens de Programação Orientadas a Agentes: uma introdução baseada em AgentSpeak(L). Revista de informática teórica e aplicada: Porto Alegre. Vol.10, n.1 (2003), p.7-38.