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Metodologias de Inteligência Artificial2005/2006
Arquitecturas de Agentes
MIA - 2005/06
• Agentes Reactivos (Reflexivos):– Não tem Estado interno
• see mapeia Estados do ambiente em Percepções: S � P
• action mapeia sequências de Percepções em Acções: P* � A
Agente Reactivo
• Arquitectura de “Subordinação” (R.Brooks)– Comportamentos como Regras– Emergência de Comportamento Social Inteligente– Racionalidade
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Evitar Obstáculos
Vaguear
Explorar
AC
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Arquitectura Reactiva
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Agentes reactivos: ideias chave
• Decomposição de tarefas• Propriedades emergentes• Operações sobre representações simples (próximas dos dados)
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Agentes Reactivos : Decomposição de Tarefas
• Agentes reactivos como uma colecção de módulos• Módulos operam autonomamente
• Módulos responsáveis por tarefas específicas– ex: Sentir, controlo de motor, cálculo de função, etc.
• Comunicação entre módulos limitada e de baixo nível
MIA - 2005/06
Agentes Reactivos :Emergência
• Agentes são relativamente simples• Interagem de modo básico
• Padrões complexos de comportamento emergem das interacções quando o sistema é visto na globalidade
• Nenhuma especificação a priori (ou plano) do comportamento do sistema reactivo
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Agentes Reactivos: Virtudes
• Elimina a necessidade de representações simbólicas ou Modelo pois:
O Mundo é o seu próprio melhor modelo
– Tal “modelo” está sempre actualizado– O sistema está ligado ao mundo via sensores e actuadores
• Robustos e tolerantes às falhas: ex: um agente pode perder-se sem efeitos catastróficos
• Tempos de resposta rápidos
MIA - 2005/06
Agentes Reactivos : Críticas
• Âmbito da aplicabilidade limitada sobretudo a jogos e simulações
• Como se poderá tornar estes sistemas extensíveis, escaláveis e fáceis de corrigir?
• O que acontece quando o ambiente é dinâmico?
• Não é clara a forma de projectar estes sistemas tal que o comportamento pretendido se torne emergente
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Arquitectura de Subordinação• Uma alternativa à arquitectura modelo/plano é a arquitectura dita de
“subsumption” proposta por Brooks.• É baseada em comportamentos que são unidades de controlo trabalhando em
paralelo sempre que certos valores de entrada são detectados.– No entanto existe uma hierarquia que pode levar alguns comportamentos a
suprimir outros temporariamente. Não há estruturas de dados uniformes para os comportamentos nem modelo do mundo.
Vamos ilustrar a arquitectura de subsumpção com um robô móvel (Rug Warrior, MIT).
– Suponhamos um robô controlado por um microprocessador e dispondo de sensores ultra-sons (medindo distâncias) e infra-vermelhos (sensores de proximidade). O objectivo é que o robô se movimente sem colidir com obstáculos.
– Vamos criar uma rede de comportamentos (Behavior Network) que reage aos sensores sonar, infra-vermelho e carga da bateria
MIA - 2005/06
Arquitectura de Subordinação• Teremos de controlar os motores de forma a evitar colisões e, para isso,
especificar um programa com o comportamento “EVITAR” que lê a informação dos sensores e, de acordo com as distâncias lidas, activa o sentido da marcha (vira no sentido oposto ao da distância mais curta lida)
• Se nenhum sensor lê distâncias abaixo do limiar, o comportamento “EVITAR” nada faz (não envia comandos para os motores) ficando estes apenas sob influência das ordens permanenentes para os motores. Estes são condicionados ainda pelas leituras do sensor IV e nível da bateria quando o robô necessita de se ir “ALIMENTAR”
• Quando o robô está suficientemente próximo do Alimentador de Baterias, o comportamento “EVITAR” obstáculo é suprimido e os comandos do motor são só enviados pelo comportamento “ALIMENTAR” que dirige o robô directamente para o Alimentador
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Arquitectura de Subordinação
Nível Bateria
Detector IV
Sonar
Alimentar
Evitar S Motores
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Arquitectura de Subordinação• O potencial conflito entre os dois comportamentos é resolvido pelo nó S
(Supressão) cujo significado é: A mensagem original (“EVITAR”) passa, a não ser que chegue uma mensagem simultânea, na linha com seta (comportamento hierarquicamente superior).
• De notar que “ALIMENTAR” também entra em conta com sonar e certamente tentará evitar colisões mas sempre dirigindo-se para o ponto de alimentação da bateria. O comportamento “ALIMENTAR” subsume o comportamento “EVITAR”, produzindo uma competência de mais alto nível.
• Esta Arquitectura não prevê o uso de Modelos do Mundo e é Reactiva.Pode ainda crescer incrementalmente com novas camadas de Comportamentos
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Agentes Inteligentes• Dar inteligência aos Agentes:
ex: Ele estuda porque quer passar no exame– Modelar intenções requer raciocínio + inteligência
• Técnicas para implementar racionalidade:– Raciocínio Simbólico– Planeamento– Satisfação de Restrições
– Sistemas Baseados em Conhecimento
• Qual a importância?– Comportamento mais complexo– Adaptação às condições dinâmicas– Aproximar-se do seu Objectivo– Aprender e usar Conhecimento novo
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Agentes Deliberativos
• Basedos em Lógica :– Agentes com estado interno
• see mapeia estados do âmbiente em Percepções: S � P• action mapeia estados Internos em Acções: I � A• next constrói o próximo estado Interno : I × P � I
– Qual a representação do estado?
– Como representar a função acção?
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Arquitecturas de Agentes: basedas em Lógica
• Agente Baseado em Lógica:– Tomada de Decisão vista como dedução– Estado Interno visto como uma base de dados– Programa do Agente como uma Teoria Lógica
• Vantagens: provados em Teoria• Desvantagens: difícil em ambientes com restrições temporais
• Acções: emfrente, vira, limpa• predicados de estado : em(x,y); lixo(x,y); voltado(direcção)
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Arquitecturas de Agentes: baseadas em Lógica
• See Percepções: lixo, null• Next Si: altere Si-1 com Percepções
usando predicados do domínio
• Acções :– em(X,Y) L lixo(X,Y) � limpa(X,Y)– em(0,0) L voltado(norte) L~lixo(0,0) � fazer(emfrente)– em(0,2) L voltado(norte) L ~lixo(0,2) � fazer(vira)– … … …– … … ...
• Descrição extensiva do Conhecimento: muita memória
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Arquitecturas de Agentes: BDI
Arquitectura de agentes BDI
• Intenções dos Agentes guiam as Acções• Intenções baseiam-se em Crenças
• Raciocínio prático em Agentes BDI usa:– Crenças acerca do ambiente– Função de Revisão baseada nas actuais Percepções– Gerador de hipóteses (Desejos)– Função de Filtragem (processo de Deliberação)– Intenções Correntes (foco)– Função de Selecção da Acção
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Arquitecturas de Agentes: BDI
Arquitectura BDI do agente
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Arquitecturas de Agentes: BDI
Ciclo simples do Controlo do Agente BDI:
B:=B0 % Crenças iniciaisI:=I0 % Intenções iniciaisENQUANTO Verdade FAZER
Busca próxima percepção P;B:= frc(B,P); % Actualiza CrençasD:=opções(B,I); % Das Crenças e actuais Intenções gera
% opções possíveisI:=filtro(B,D,I); % selecção de novas Intenções coerentes
P:=planeamento(B,I);Execução(P)
FIM ENQUANTO