SISTEMAS MULTIAGENTES

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SISTEMAS MULTIAGENTES

• Fred Freitas flgf_at_di.ufpe.br

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Índice

• IA e SD
• Agentes
• Inteligência centralizada x distribuída
• Motivações
• Noções fraca e forte de agente

• Resolução distribuída de problemas - RDP
• Sistemas Multiagentes - SMAs
• SMAs Reativos
• SMAs Cognitivos
• Teoria dos Atos da Fala
• KSEKQML,KIF e Ontolingua
• Sistemas Híbridos
• Problemas em IAD
• Aplicações

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Sociedade de Objetos

• Evolução de Objetos Distribuídos Objetos
  Concorrentes.
• Objetos concorrentes objetos distribuídos
  processador
• Inspiração biológica células de um corpo.
• Como manter controle de versões e mudanças
  transparentes e robustas para todas as classes de
  usuários?

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Sociedade de objetos

• Solução Noção de tempo gt Agentes.
• Mais atividade e menos passividade.
• Sobrevivência ligada à satisfação dos usuários
  (timeout).
• Apertos (91!) Hosts completamente móveis
  através de VIP (Virtual IP) como uma subcamada do
  IP, migração e nomeação distribuída,
  implementados a nível de sistema.

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Modelo de Campo Computacional

• Metáfora Objetos concorrentes flutuando no mar
  (Campo Computacional).
• Forças em jogo
• Gravitação - comunicação freqüente atrai objetos
• Repulsão - Balanceamento de carga
• Fricção - Objetos maiores tendem a não se mover

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Arquiteturas Distribuídas
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IA e SD

• Resolução de Problemas
• Aprendizado
• Simbólico
• Conexionista
• Dedução e inferência
• Planejamento
• Processamento de Linguagem Natural
• Sistemas Especialistas
• Agentes

• Interconexão de máquinas, sistemas, redes, etc
• Heterogeneidade
• Comunicação
• Concorrência
• Compartilhamento de recursos
• Objetos Distribuídos
• Escalabilidade
• Transparência

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O que é um agente

• Agente é qualquer entidade que
• percebe seu ambiente através de sensores (ex.
  cameras, microfone, teclado,mensagens de outros
  agentes,...)
• age sobre ele através de efetuadores (ex. video,
  auto-falante, impressora, braços, ftp, mensagens
  para outros agentes,...)
• Medida de desempenho Critério que define o grau
  de sucesso das ações

Agente
sensores
a m b i e n t e
modelo do ambiente
Raciocinador
efetuadores
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Propriedades

• Autonomia (IA)
• raciocínio, comportamento guiado por objetivos
• reatividade
• Adaptabilidade aprendizagem (IA)
• Comunicação gt Cooperação ou Colaboração (IA)
• Personalidade (IA)
• Continuidade temporal
• Mobilidade

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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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Histórico

• HEARSAY II Corkill et al.73
• Arquitetura de quadro-negro.
• Sociedade da Mente Minsky78
• Distribuição, independência e emergência.
• Contract Net Smith82
• Leilão de tarefas.
• Robôs reativos Brooks 86
• Arquitetura de subsunção (taxonomia).

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Sociedade da Mente Minsky

• Uma porção de agências por mente!
• Ações e soluções emergem conflitos,
  metas(prazer,dor), diferentes representações
  neurais e simbólicas,mecanismos de controle e
  vias, garis, ativadores,memória de agentes,reuso
  criativo,hierarquias de sociedades,scripts,habilid
  ades construídas a partir de somas, teias de
  RNAs.
• Aceitam-se ambiguidades e erros!

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Exemplo

• O Quebra-cabeça dos N(8) números é um
  NP-completo.
• A-3x3 peças
• IDA-4x4 peças
• RTA-5x5 peças
• Sem escalabilidade
• RDP-testes c/30x30!
• Cd peçaag.reativo.

• A solução emergiu das interações entre eles.
• Primitivas de satisfação, fuga e agressão, c/
  pontuação por distância, restrições de
  trancamento, loops e pontas.

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Quebra-cabeça dos N(8) números
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Quebra-cabeça dos N(8) números
E B C A H F
D G
Bloqueado Ativo
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Quebra-cabeça dos N(8) números
E B C A H F
D G
Bloqueado Ativo
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Quebra-cabeça dos N(8) números
B C E A H F
D G
Ativo
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Quebra-cabeça dos N(8) números
B C H A G E
F D
Ativo
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Quebra-cabeça dos N(8) números
A B C G H E F
D
Bloqueado Ativo
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IA Clássica

• Metáfora psicológica uma pessoa ou entidade
  resolve o problema.
• Inteligência atomizada, restrita aos micro
  aspectos de sua própria racionalidade.

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IA Distribuída - Sistemas Multiagentes

• Complementa a metáfora psicológica com uma
  sociológica.
• As soluções emergem de ações e interações
  produtivas entre agentes autônomos.
• Relacionada aos macro aspectos dos agentes
  agentes enquanto sociedade.
• Inspirada tb em linguística, sociologia,
  economia,filosofia, biologia e ... Redes Neurais!
  

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IA Distribuída (IAD)

• Não é IA paralela, nem Sist.Distribuídos.
• Resolução grupal de problemas, através de
  cooperação ( diferente de colaboração).
• Grande interatividade e capacidade de
  comunicação.
• Organização - meios que garantam a convergência
  Estruturas de autoridade e controle divididos.
• Divisão de conhecimento e recursos.

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Motivações de Multiagentes

• Avanços científicos grandes redes heterogêneas
  abertas, concorrência, sistemas distribuídos,
  bibliotecas digitais
• Interdependências complexas
• Não há controle global
• Limitação de recursos e de racionalidade
• Problemas grandes e complexos, experimentação
• Domínios distintos
• Recuperação de informações(IR), Mineração de
  Dados e Mediação de alto nível.
• Internet!
• Simulação de sistemas naturais e sociais, jogos

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Noção fraca de agente

• Racionalidade restrita a si próprio ( egoísmo ou
  autismo).
• Autonomia restrita controle de seu estado
  interno.
• Sociabilidade autista ou consciente através de
  uma Linguagem de Comunicação de Agentes (ExKQML,
  Arcol).
• Reatividade.

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Noção Forte de Agente

• Noções mentalísticas postura intencional,
  não-mecanicista e útil, pelo emprego de crenças,
  desejos e intenções/escolhas (BDI).
• Honestidade e senso de equipe.
• Racionalidade e aprendizado/adaptação social.
• Resolução de problemas complexos e exploração.
• Programação Orientada a AgentesShoham
• Consistência interna (crenças,obrigações,...)
• Persistência de estado mental
• Capacidade de desincumbir a si e a outros, se não
  há capacidade de cumprir as metas.

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Noção Forte de Agente - Lógicas

• Difícil formalização crenças exigem lógicas
  mais complexas, porque Acredita(Zé,Melhor-ponta(G
  arrincha)) e ManéGarrincha não quer dizer que
  Acredita(Zé,Melhor-ponta(Mané)) !
• Lógicas modais normais/ lógicas de conhecimento e
  crença.
• Mundos possíveis, crenças(KD45), lógicas que
  combinam atitudes diferentes.

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Divisão de soluções em IAD

• Resolução Distribuída de Problemas - RDP
• Sistemas Multiagentes - SMAs
• Reativos
• Cognitivos

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Resolução Distribuída de Problemas - RDP

• Ênfase no global modelo, problema e critérios de
  sucesso.
• Objetivos da sociedade.
• Colaboração entre agentes distribuídos.
• ETarefas,ambiente.
• Smodelo dos agentes e esquema de resolução das
  tarefas.

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RDP
Problema
Divisão em subproblemas
Concepção
Projeto das Organizações
Projeto das Interações
Projeto dos Agentes
Resolução
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Sistemas Multiagentes - SMA

• Ênfase no local modelo, problema e critérios de
  sucesso.
• Objetivos dos agentes.
• Coordenação entre agentes num mesmo ambiente.
• Eagentes,ambiente.
• Starefas resolvíveis e esquema de resolução das
  tarefas.

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SMA
Concepção
Projeto das Organizações
Projeto das Interações
Projeto dos Agentes
Resolução
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SMAs Reativos X SMAs Cognitivos

• Conhecimento implícito
• Não-histórico
• Behaviorista ou positivista
• Reativo
• Comunicação indireta
• Inspirado em coletivos de animais
• Uma porção de agentes

• Conhecimento explícito
• Mentalista e histórico
• Subjetivista (BDI)
• Deliberativo
• Comunicação direta
• Inspirado nas sociedades humanas
• Poucos agentes

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SMAs Reativos

• R. Brooks 86 - Arquitetura de subsunção
  (taxonomia) Controlar robôs físicos (dinamismo e
  desconhecimento).
• Inteligência pode ser gerada sem conhecimento
  explícito ou raciocínio abstrato!
• É uma propriedade emergente de certos sistemas
  complexos.
• A inteligência real está situada no mundo, e não
  em sistemas desincorporados ( especialistas,
  provadores, etc)!
• Comportamento inteligente emerge das interações
  com o ambiente.
• Competição entre camadas hierárquicas.

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SMAs Reativos - Características

• Não há representação explícita de conhecimento.
• Não há representação do ambiente.
• Não há memória das ações.
• Os agentes possuem estados internos.
• 3 modelos
• Funcionalidade emergente
• Eco-resolução
• PACO (PAdrões de COordenação)

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Eco-resolução

• Solução é um estado estável de comportamentos.
• Eco-agentes possuem
• Objetivo Estado de satisfação
• Estado interno, baseado em autômato finito
• Satisfeito
• Em busca de satisfação
• Em fuga
• Ações elementares comportamentos de satisfação e
  fuga
• Vontade de estar satisfeito
• Obrigação de fugir, quando atacado
• Percepção Quem o incomoda

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Tipos de SMAs Cognitivos

• Agentes organizados
• Perspectivas múltiplas, leis e regras sociais
• Agentes negociantes
• Resolução de conflitos por negociação
• Agentes intencionais
• Intenções (ou escolhas), compromissos, planos
  parciais
• Agentes cooperativos
• Representação mútuas, alocação de tarefas
• Módulos com comunicação.

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Descrição externa Raciocínio Social
Raciocínio Decisão
ED
EC
ER
Revisão
Percepção Recepção Emissão Ação
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Comunicação entre agentes

• Troca de mensagens ou Quadro Negro.
• Infra-estrutura de comunicação
• Com ou sem conexão (email)
• Ponto a ponto, multicast ou broadcast
• Síncrona ou assíncrona
• ProtocolosKQML,HTTP,HTML,OLE,CORBA,DSOM.
• Segurança Selos / autenticações.
• Mediação Baseada em ontologias ou transacional.

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SMAs Cognitivos - Teoria dos Atos de Fala

• Os SMAs Cognitivos podem basear-se em Teoria da
  Decisão, Utilidade, Jogos ou Dependência
• Mas devem basear-se na Teoria dos Atos de Fala.
• Como uma ação, a comunicação deseja mudar o
  ambiente.
• Atos de fala são assertivos(informativos),
  diretivos, comissivos, declarativos ou
  expressivos (emoções).
• KQML e Arcol (FIPA) procuram implementar alguns
  destes atos, mas há críticas.

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Knowledge Sharing Effort (KSE)

• Desenvolver infra-estrutura para reuso e
  compartilhamento de conhecimento.
• O KSE é organizado em três grupos de trabalho
• Interlingua Group - tradução. Linguagem KIF.
• SRKB (Shared, Reuasable Knowledge Bases) Group -
  Construção de Ontologias Compartilháveis.
• External Interfaces Group - Linguagem KQML.
• Ontolingua - Tradução entre formalismos via KIF.

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KQML - Knowledge, Query and Manipulation Language

• KQML é uma linguagem e um conjunto de protocolos
  que dão suporte a agentes na identificação,
  conexão e troca de informação com outros agentes.
• Mensagens KQML não enxergam o conteúdo das
  mensagens que elas transportam
• É dividida em três camadas
• camada de comunicação - parâmetros de baixo nível
  da comunicação (sender, recipient, id,etc)
• camada de conteúdo - normalmente em KIF
• camada de mensagem - determina o tipo de
  interações da comunicação( linguagem de conteúdo,
  ontologia , etc)

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KQML - Executivas (atos de fala)

• As executivas podem ser enquadradas nas seguintes
  categorias
• Executivas de Conversação - trocas de informação
  e conhecimento na conversação de dois agentes
  (askif,ask-alltell,advertise,insert,subscribe,
  recruiting)
• Executivas de Intervenção - intervenção do curso
  normal da conversação (error,sorry)
• Executivas de Facilitação e Rede - permitem que
  agentes achem outros agentes que podem processar
  suas consultas (register,unregister,transport-addr
  ess, forward,broadcast,broker-one,recommend-one)

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KIF - Knowledge Interchange Format

• Codifica o conhecimento a ser transportado em
  Lógica de 1a. Ordem com cálculo de predicados e
  teoria dos conjs.
• Útil na definição de ontologias.

(defrelation PHYSICAL-DIMENSION (class
PHYSICAL-DIMENSION )) (defrelation
UNIT-OF-MEASURE (gt (UNIT-OF-MEASURE ?u)
(and (defined (unit.dimension ?u
)) (physical-dimension (unit.dimension ?u
))))) (defunction QUANTITY.DIMENSION (gt
(physical-quantity ?q) (and (defined
(QUANTITY.DIMENSION ?q )) (physical-dimension
(QUANTITY.DIMENSION ?q )))))
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Comunicação via KQML e KIF

• Exemplo O facilitador recebe a seguinte
  mensagem
• (broker-one sender C
• receiver facilitador
• reply-with id3
• language KQML
• ontology kqml-ontology
• content (ask-all sender C
• reply-with id4
• language Prolog
• ontology Campeonato Brasileiro
• content
  Campeao(Flamengo,Y)))

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Comunicação via KQML e KIF

• Exemplo (cont.)
• Então, o agente facilitador depois de procurar
  pelas mensagens advertiseque tem sido recebidas
  por ele, decide enviar a seguinte mensagem para o
  agente A
• (ask-all sender facilitador
• receiver A
• in-reply-to id1
• reply-with id4
• language Prolog
• ontology Campeonato Brasileiro
• content Campeao(Flamengo,Y)))

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Comunicação via KQML e KIF

• Exemplo (cont.)
• E o agente A responde com a seguinte mensagem
• (tell sender A
• receiver facilitador
• in-reply-to id4
• reply-with id5
• language Prolog
• ontology Campeonato Brasileiro
• content Campeao(Flamengo, 1980), ... ,
  Campeao(Flamengo, 1992))

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Comunicação via KQML e KIF

• Exemplo (cont.) E então, o agente facilitador
  envia para o agente C
• (forward from A
• sender facilitador
• receiver C
• in-reply-to id3
• reply-with id6
• language KQML
• ontology kqml-ontology
• content (tell receiver C
• language Prolog
• ontology C. Brasileiro
• content Campeao(Flamengo,
  1980), ... , Campeao(Flamengo,1992))

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Ontolingua
Ontologias de prateleira
Ontolingua
LOOM Ontol. T-box
Epikit Axiomas
Express Modelo Inform.
Prolog Regras backwar chaining
CLIPS Regras forward chaining
CORBA IDL
KIF Lógica predic.1ª ordem
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Ontolingua
Colaboradores remotos Escritores
Leitores
Servidor / Editor de Ontologias
HTTP
Editor
Aplicações remotas
Aplic.
NGFP
NGFP
GUI
Servidor
Bibl
DB
Tradutores LOOM,IDL,CLIPS...
Aplicações stand-alone
Aplic.
KQML
Transferência de arquivos (Batch)
BC
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Sistemas Híbridos

• As camadas superiores são deliberativas e as
  inferiores são reativas, com maior precedência.
• Problema como gerenciar interações clean entre
  camadas.
• InteRRaP - hierárquico
• Interação com o mundo.
• Padrões de comportamento ativados com
  pré-condições
• Planos e cooperação
• Orientado por dados e metas

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Problemas em IAD

• Ausência de metodologias de projeto claras.
• Incerteza e conflito.
• Interação e linguagens ainda não sedimentadas.
• Modelagem de outros agentes.
• Chaveamento cognitivo/ reativo.
• Quais informações devem ser globais e quais
  locais.
• Quando executar, planejar e coordenar.
• Principais coerência e cooperação, através da
  coordenação (forte ligação com planejamento e
  escalonamentos).

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Dilema do Prisioneiro
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Classificação social de agentes
SMA
Independente Cooperativo
Discreto Cooperação Comunicativo
Ñ-comunicativo emergente
Deliberativo Negociador
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Aplicações

• Transportes
• Tráfego urbano e aéreo
• Controle de aceleração de partículas
• Distribuição de eletricidade
• Alocação de recursos em fábricas distribuídas
• Sistemas de Telecomunicação
• Assistência a pacientes
• Controle de espaçonaves
• Fabricação de aço
• Simulação de comportamentos
• Cinema
• Mineração, cartografia, imagens

• Interpretação de dados e planejamento
  distribuídos
• BDs distribuídos e SDs
• Roteamento, equilíbrio de carga
• CSCW e PDAs
• CAD/CAM/CAE
• Recuperação de informações
• PLN
• Tomada de decisão distribuída
• Escalonamento
• Diagnóstico e monitoração
• Robótica visão e trajetória
• Produtos General Magic, IBM, etc.