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Inteligência ArtificialInteligência Artificial
Introdução a AgentesIntrodução a Agentes
Prof.Prof.aa Ryan Ribeiro de Azevedo Ryan Ribeiro de Azevedo
[email protected]@gmail.com
Carga Horária: 60 horas
Curso de Bacharelado em Sistemas de Curso de Bacharelado em Sistemas de Informação e Ciências da ComputaçãoInformação e Ciências da Computação
2
Agentes
Tópicos
Introdução a Agentes
Observação: Este assunto será aprofundado posteriormente.
Agentes no mapa da computação
InteligênciaArtificial
Engenhariade Software
SistemasDistribuídos
Agentes
Agente x Objeto
Intencionalidade: Encapsula objetivos própriosobjetivos próprios
(mesmo que implicitamente) além de dados e métodos
Autonomia de decisãoAutonomia de decisão Pode iniciar ação da sua própria
iniciativa para satisfazer seus objetivos (pro-atividade)
Pode negar-se a um pedido de ação da parte de outro agente (negociação)
Entrada e saída mais complexa: sensores e atuadores
Continuidade temporal: sempre monitorando o ambiente
Granularidade maior: Encapsula código do tamanho de
um pacote ou componente Composto de vários objetos quando
implementado no paradigma OO
Sem objetivo próprio
Sem autonomia de decisão: Executa apenas quando
invocado por outros objetos Executa sempre que invocado
por outros objetos Entrada e saída: parâmetros e
resultado de métodos Descontinuidade temporal: ativo
apenas durante invocação dos seus métodos
Agente Inteligente x Softbot “burro”
Am
bie
nte
Sensores
Atuadores
Objetivos
Interpretação das percepções: I = f(P)
Escolha das ações: A = g(I,O)
ProcessamentoConvencional
ProcessamentoConvencional
IA
IA
Agente Inteligente x Sistema de IA Clássica
Am
bie
nte
Sensores
Atuadores
Objetivos
Interpretaçãodas percepções
Escolhadas ações
IA
IA
Agente SituadoAgente Situado
Raciocínio
Dados deEntrada
Dados deSaída
Objetivos
Sistema Sistema InteligenteInteligente
Não SituadoNão Situado
IA
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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
Agentes
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Agentes
São sistemas que podem decidir por si próprios o que é necessário fazer para satisfazer o objetivo para o qual foram projetados. Tais sistemas:
Estão situados em algum ambiente Possuem controle parcial sobre o ambiente São capazes de ação autônoma
Exemplo:
Sistemas de controle: termostato
Agente é qualquer entidade que: percebe seu ambiente através de sensores (ex. câmeras,
microfone, teclado,mensagens de outros agentes,...) age sobre ele através de efetuadores (ex. vídeo, auto-falante,
impressora, braços, ftp, mensagens para outros agentes,...) Medida de desempenho: Critério que define o grau de sucesso
das ações
sensores Agente
efetuadores
a m
b i
e n
t e
Raciocinador modelo do ambiente
O que é um Agente
O que é um agente? Outras propriedades freqüentemente associadas
Autonomia de raciocínio:Autonomia de raciocínio: Requer IA, máquina de inferência e base de conhecimento Chave para: sistemas especialistas embutidos, controle,
robótica, jogos, agentes na internet ...
Adaptabilidade:Adaptabilidade: Requer IA, aprendizagem de máquina Chave para: agentes na internet, interfaces amigáveis ...
Sociabilidade:Sociabilidade: Requer IA + técnicas avançadas de sistemas distribuídos:
Protocolos padrões de comunicação, cooperação, negociação Raciocínio autônomo sobre crenças e confiabilidade Arquiteturas de interação social entre agentes
Chave para: simulação multi-agente, comercio eletrônico, ...
O que é um agente? Outras propriedades freqüentemente associadas
Personalidade:Personalidade: Requer IA, modelagem de atitudes e emoções Chave para: entretenimento digital, realidade virtual, interfaces
amigáveis ...
Continuidade temporal e persistência:Continuidade temporal e persistência: Requer interface com sistema operacional e banco de dados Chave para: filtragem, monitoramento, controle, ...
Mobilidade:Mobilidade: Requer:
Interface com rede Protocolos de segurança Suporte a código móvel
Chave para: agentes de exploração da internet, ...
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Agentes Inteligentes
Agentes que operam em ambientes imprevisíveis, abertos e em constante mudança, onde há elevada possibilidade de que ações possam falhar.
Agentes que são capazes de ação autônoma flexível, incluindo reatividade, aprendizado, pró-atividade e habilidade social.
Um agente humano Sensores: olhos, ouvidos, ...
Atuadores: mãos, pernas, boca, ...
Um agente robótico Sensores: câmeras, detectores da faixa de infravermelho, ...
Atuadores: motores, ...
Um agente de software Sensores: teclas digitadas, conteúdo de arquivos, pacotes de redes, ...
Atuadores: exibição de algo na tela, gravação de arquivos, envio de pacotes de rede, ...
Exemplos de Agentes
Exemplos de Agentes
Fonte: Russel e Norvig, Inteligência Artificial.
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Agentes: metodologia de desenvolvimento
Decompõe problema em: percepções, ações, objetivos e ambiente (e outros agentes)
Decompõe tipo de conhecimento em: Quais são as propriedades relevantes do mundo? Como o mundo evolui? Como identificar os estados desejáveis do mundo? Como interpretar suas percepções? Quais as conseqüências de suas ações no mundo? Como medir o sucesso de suas ações? Como avaliar seus próprios conhecimentos?
Indica arquitetura e método de resolução de problema
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Exemplos de Agentes
Fonte: Teresa Ludermir & Jacques Robin, Fundamentos de Inteligência Artificial, Cin-UFPE
Agente Dadosperceptivos
Ações Objetivos Ambiente
Diagnósticomédico
Sintomas,paciente, exames
respostas, ...
Perguntar,prescrever exames,
testar
Saúde do paciente,minimizar custos
Paciente,gabinete, ...
Análise deimagens de
satélite
Pixels imprimir umacategorização
categorizarcorretamente
Imagens desatélite
Tutorial deportuguês
Palavrasdigitadas
Imprimir exercícios,sugestões,
correções, ...
Melhorar odesempenho do
estudante
Conjunto deestudantes
Filtrador deemails
mensagens Aceitar ou rejeitarmensagens
Aliviar a carga deleitura do usuário
Mensagens,usuários
Motorista detáxi
Imagens,velocímetro,
sons
brecar, acelerar,dobrar, falar com
passageiro, ...
Segurança,rapidez, economia,
conforto,...
Ruas, pedestres,carros, ...
Músico de jazz Sons seus e deoutros músicos,
grades deacordes
Escolher e tocarnotas no andamento
Tocar bem, sedivertir, agradar
Músicos,publico, grades
de acordes
Pergunta cautelosamente evitada até agora O que é inteligência ?
Quem é mais inteligente?Quem é mais inteligente? Seu médico ou sua
empregada doméstica?
Seu advogado ou sua criança de 1 ano?
Kasparov ou Ronaldinho?
Dica: baseia sua resposta sobre os sucessos da IA nos último 40 anos
1997:
2 x 12050?2 x 1
www.robocup.org
Novo desafio benchmark e teste de turing para IA Competição anual associada a conferencia de IA Para sistemas multi-agente situados
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Agentes - Ambiente
Completamente observável versus parcialmente observável
Determinístico versus estocástico
Episódico versus seqüencial
Estático versus dinâmico
Discreto versus contínuo
Agente único versus multiagente
20
Agentes - Ambiente
Fonte: Russel e Norvig, Inteligência Artificial.
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Agentes - Estrutura
Agentes reativos simples
Agentes reativos baseados em modelo
Agentes baseados em objetivos
Agentes baseados na utilidade
Agentes com aprendizagem
O processo de tomada de decisão através do raciocínio e com conhecimento é central em IA e no projeto de um agente de sucesso meios para representar conhecimento são importantes.
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Agentes - Estrutura
Agentes reativos simples
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Agentes - Estrutura
Agentes reativos baseados em modelo
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Agentes - Estrutura
Agentes baseados em objetivos
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Agentes - Estrutura
Agentes baseados na utilidade
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Agentes - Estrutura
Agentes com aprendizagem
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IA Clássica
Metáfora basicamente psicológica Uma pessoa ou entidade resolve o problema. Inteligência atomizada, restrita aos micro aspectos de sua
própria racionalidade.
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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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Porque pensar a inteligência/racionalidade como propriedade de um único indivíduo?
Não existe inteligência ... Em um time de futebol? Em um formigueiro? Em uma empresa (ex. correios)? Na sociedade?
Solução: IA Distribuída Agentes simples que juntos resolvem problemas complexos
tendo ou não consciência do objetivo global Proposta por Marvin Minsky e em franca expansão... O próprio ambiente pode ser modelado como um agente
Inteligência : Centralizada ou Distribuída?
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IA Distribuída (IAD)
População de agentes
Autônomos que podem interagir metáfora da organização social realça a ação e a interação entre os agentes
Relacionada aos macro aspectos dos agentes: agentes enquanto sociedade.
Inspirada também em lingüística, sociologia, economia,filosofia, biologia e ... Redes Neurais!
Metáfora basicamente sociológica
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IAD - Quando usar? Problema complexo
Dividir e conquistar ex. jogo dos 8 números, ordenação, etc.
Problema intrinsecamente distribuído ex. jogos com personagens, administração de sistemas,
controle de tráfego, etc.
Problemas exigindo rápido tempo de resposta processamento paralelo ex. busca na internet.
Problema com domínios de conhecimento ou tarefas um agente para cada tipo de conhecimento/tarefa ex. usina nuclear
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Experimento do Robô Multi-Humano Robô simulado por 4 humanos:
1 Cérebro (1 pessoa), raciocinador 2 Braços (1 por pessoa = 2 pessoas), atuadores 1 sistema de visão (1 pessoa), sensor
Raciocínio
Agente
Am
bie
nte
Sensores
Atuadores
Objetivos
Interpretaçãodas percepções:
I = f(P)
Escolhadas ações:A = g(I,O)
A
P 1. Percepções ambientais2. Própriocepções3. Percepções
comunicativas
1. Ações de alterações ambientais
2. Ações perceptivas3. Ações
comunicativas
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Robô Multi-Humano: regras do jogo
Braços não podem ver não devem ouvir o que diz o
sistema de visão tem tato pouco refinado podem responder apenas sim
ou não ao cérebro seguem instruções do cérebro
Sistema de visão não pode fornecer informação
sem ter sido claramente perguntado pelo cérebro
pode distinguir diferentes objetos e estimar distâncias
pode mover-se de forma a dar informações visuais a partir de diferentes ângulos
Cérebro não pode ver fala com todas as partes do robô controla os braços indicando
ângulos de giro deslocamento em uma
direção e distância dadas força a aplicar
pode fazer perguntas aos braços e sistema de visão
pode pedir para o sistema de visão se deslocar para obter outros ângulos de visão
pode desenhar ambiente em uma folha de papel
Voluntários? Braços e olhos saem da sala... Cérebro recebe a tarefa
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Exemplos - Sistemas Multiagentes
SMarket: Um Sistema Multiagentes para Compras on-line
Fonte: http://wwwhome.cs.utwente.nl/~alme/cvitae/smarket-techreport.pdf