계획과 문제 풀이 (Planning and Problem Solving) (Lecture Note #19)

1. 계획과 문제 풀이 (Planning and Problem Solving)(Lecture Note #19) 인공지능 이복주 단국대학교 컴퓨터공학과

2. Outline • 개념 • 계획의 종류 • 탐색 및 부목표의 상호작용 • 비계층적 계획, 계층적 계획 • STRIPS • ABSTRIPS • HACKER • Goal Regression • 계층적 계획

3. HACKER • HACKER • 기술 습득(skill acquisition)의 모델로 개발 • 기술은 절차(procedure)로 정의되며, 각 절차들은 기술 영역 내에서의 특정 문제를 해결 • 어떤 기술에서 특정 문제 해결 절차가 포함되어 있지 않다면 이 문제를 위한 새로운 절차가 설계되어야 함 • 기본적으로는 새로운 문제의 부 목표들을 달성하는 수단으로 기존의 절차들을 이용하여 문제를 해결 • 새로운 절차들은 버그(bug)를 가진 것으로 간주 • 대표적인 버그: 상호 간섭하는 결합적인 부 목표 • 특정의 기술 영역 내에서는 많은 절차들에서 버그들이 공통으로 출현 • HACKER는 이러한 버그들 처리 가능 → 디버깅

4. HACKER (2) • HACKER의 문제 풀이용 라이브러리 • 해답 라이브러리 • 문제 풀이 절차들을 포함 • 지식 라이브러리 • 문제 영역에 대한 사실들을 소유 • 프로그래밍 기법 라이브러리 • 해답 라이브러리에서 문제풀이에 대한 적절한 절차를 제공할 수 없을 때 사용할 수 있는 방법들을 제공 예) 목표 : MAKE (ON B C) • 해답 라이브러리에서 절차 찾음 → 실패하면 프로그램 기법 라이브러리를 이용, 새로 구성 (TO (MAKE (ON X Y)) (PUTON (X Y))) • 적용불가 → 버그 (PREREQUISITE-MISSING) → 지식 라이브러리에 의뢰 → 사실탐색 (FACT (PREREQUISITE (PUTON (X Y) (PLACE-FOR X Y)))) : 적용불가 ↓ (FACT (PREREQUISITE (EXPRESSION (CLEARTOP OBJECT)) (HAVE ( ) (MOVES EXPRESSION OBJECT)))) • 달성되어야 할 선행 요건: (CLEARTOP B) A B  B A C C

5. HACKER (3) • HACKER가 해결하지 못하는 문제 ((ACHIEVE (ON B C)) (ACHIEVE (ON A B))) • 각 부목표의 달성은 상대방의 부목표의 달성을 방해(보호 파괴) • (ON B C)  (ON A B) 또는 (ON A B)  (ON B C) 둘 다 실패 • 대안: 보호 파괴를 허용 → 나중에 파괴된 목표를 다시 달성 : 최적이 아닌 계획 • C 위에 B를 올린다 → 보호 파괴 허용 → 다시 C 위의 B 제거 • 다시 A 위의 C 제거 • C 위에 B, B 위에 A를 올려 목표 달성 A C B  A B C

6. 목표 역행 (Goal Regression) 시스템 • HACKER의 경우 보호 파괴가 발생할 경우 역추적을 수행 → 여러 개의 목표들의 순서를 바꾸어서 목표들을 달성하기 위한 계획을 재형성 • 결합적인 목표들이 많이 있고 또한 대부분의 부목표들이 상호 간섭을 가진다면 매우 비효율적 • 목표들의 순서를 바꾸어 다시 계획을 형성하기 때문에 어떤 목표들에 대해서는 한 번 달성된 목표를 또 다시 달성시키는 작업을 진행  특정의 부목표를 위한 해답을 중복으로 달성시키는 비효율적인 작업 • 대안 • 결합적인 부목표들 중에서 한 순간에 하나의 부목표만을 대상으로 하여 계획을 형성 • 이 과정에서 이미 달성된 목표들과의 간섭이 발생하는지를 항상 검사 • 간섭이 일어나는 경우에는 그 목표를 다른 위치로 이동 • 목표들 사이에서의 간섭을 다루기 위해 목표 역행의 개념도입

7. 목표 역행 시스템 • 목표 역행 • 이미 달성된 목표들은 후속되는 연산들에 의해서 파괴되지 않는다는 것을 보장하기 위한 방법 제공 • 기본적인 계획 알고리즘 • 결합적인 부목표들 중에서 가장 첫번째 부목표를 먼저 달성시킴 • 계획의 끝부분에서부터 이미 달성된 것들을 파괴하지 않는 곳까지 나머지 부목표들을 역행하면서 계획을 확장시켜 나감 • 장점 • 계획의 형성이 구축적(constructive) • 즉, 계획의 형성이 연산 하나 하나의 추가로 이루어짐 • HACKER와 같은 시스템에 비해서 부목표의 반복적인 달성을 피함으로써 탐색에 드는 경비를 매우 많이 감소 시킴 • 단점 • 각 연산의 삽입 위치 결정의 어려움

8. 목표 역행 시스템 목표 및 연산 상 태 목표 및 연산 상 태 C C 1. 1. A B A B (Clear A) (Clear A) 역행 2. 2. C A B C A B (Put B on C) (Put A on B) B A ACHIEVE (ON B C) 3. C A 3. C B ACHIEVE (ON A B) (Put A on B) (Clear B) A 실패 (Put B on C) B ACHIEVE (ON B C) ACHIEVE (ON A B) C 4. 두번째 목표 (ON B C)를 끝에 붙인다. → B위에 A가 보호목표 파괴 발견 → 역행

9. 계층적 계획 • 계층적 계획 • NOAH (Nets of Action Hierarchies)는 계획들을 위해 이전의 문제풀이 시스템보다 더 풍부한 구조를 가지는 절차적 네트라 불리는 표현 방법 사용 • 절차적 네트는 이전의 연구들과는 달리, 문제풀이에 관련된 절차적 지식과 선언적 지식 모두를 표현 • 절차적 지식은 목표들의 문장을 부목표들로 확장하고, 어떤 한 상태로부터 다른 상태로 변형하는 연산자들의 행동을 시뮬레이트하는 함수들을 포함 • 선언적 지식은 이들 함수들의 실행에 따른 효과들을 표현

10. 계층적 계획 • NOAH에서의 문제풀이 • 절차적 네트를 확장함으로써 달성 • 본래의 목표보다 더 상세한 목표들의 노드를 계속 추가 • 문제의 본래 목표는 더욱 상세한 목표들의 여러 단계로 대치 • 간단한 문제풀이 연산자들에 의해서 즉시 달성될 수 있는 목표들의 단계로 대치 • 부목표 상호작용 • 결합적 목표를 달성하기 위해 임의의 순서를 따를 경우 발생 • 두 가지 피해 나가는 방법 • 타당한 이유가 있기 전까지는 부목표들의 순서를 정하지 않음 • 지속적인 계획 확장과 문제 발생 이전에 올바르게 수정 • 이전의 계획 시스템과 NOAH 비교 • Over-constraint (임의의 순서 가져야) vs. under-constraint (필요한 경우 제외하고 순서를 정하지 않음) • NOAH: constructive

11. 절차적 네트의 구조 • 절차적 네트의 구조 • 계획을 표현하는 데 있어서 여러 개의 단계 포함 • 각 단계는 부분적으로 순서가 정해진 연속된 노드들로 구성 • 목표들은 동시에 달성될 수 있다고 가정 • 단일 목표 노드를 추상화의 다양한 단계에서 계층으로 구성된 계획으로 확장 • 추상적인 연산자들을 더욱 상세한 연산자들로 확장하는 절차 사용 예) 추상적 연산자: (MAKE COFFEE) 확장된 연산자들: (BOIL WATER), (GRIND COFFEE), (PUT COFFEE IN FILTER), (POUR WATER THROUGH)

12. 비평 (Critics) • 비평 (Critics) • 상호간섭에 관한 검사를 하기 위해 사용 • 비평의 종류 • 충돌-해결 (RESOLVE-CONFLICTS) 비평: 충돌목표 재 순서화 (HACKER의 디버깅 절차와 비슷) • 중복-선결조건-제거 (ELIMINATE-REDUNDANT-PRECONDITIONS) 비평: 실제로는 한번의 실행을 필요로 하는 데 두 번 나타나는 연산자 제거 • 현존-객체-사용 (USE-EXISTING-OBJECTS) 비평: 변수에 어떤 값을 할당할 것인가 선택 • 범용 비평, Domain specific 비평 • NOAH에서의 계획 • 절차적 네트의 현재 최하위 단계에서 반복적 실행 • 초기에, 노드는 목표 NOAH를 위해 구축 • 상호작용에 관한 검사 • 현 단계의 노드들이 다른 단계로의 확장이 시도되기 전에 상호작용에 관한 검사 시행

13. NOAH - 예 A 예) C B  A B C (ON C A) (CLEARTOP B) (CLEARTOP C) (AND (ON A B) (ON B C)) Achieve (AND (ON A B) (ON B C)) 단계 1: Achieve (ON A B) j s 단계 2: Achieve (ON B C)

14. NOAH - 예 1 (CLEAR A) 3 s j Put A on B (CLEAR B) 2 s j 4 (CLEAR B) 6 s j Put B on C 5 (CLEAR C) 그림 7.8 참조를 위해 번호가 지정된 노드들에 관한 비평 전의 단계

15. NOAH - 예 1 (CLEAR A) 3 s j Put A on B (CLEAR B) 2 s 4 (CLEAR B) 6 s j Put B on C 5 (CLEAR C) 그림 7.9 충돌-해결 비평 후의 단계 3

16. NOAH - 예 (CLEAR A)의 확장 (CLEAR C) Put C on Object 1 s j Put A on B 4 (CLEAR B) 6 s j Put B on C 5 (CLEAR C) 그림 7.10 모든 비평 후의 단계 3

17. NOAH - 예 (CLEAR C) Put C on Object 1 s j Put A on B 4 (CLEAR B) 6 s j Put B on C (CLEAR C) 5 그림 7.11 비평 전의 단계 4 (CLEAR C) Put C on Object 1 s 4 (CLEAR B) 6 s j Put B on C Put A on B (CLEAR C) 5 그림 7.12 해결-충돌 비평 후의 단계 4

18. NOAH - 예 (CLEAR C) Put C on Object 1 s j Put B on C Put A on B (CLEAR B) 그림 7.13 단계 4, 최종 계획

19. Summary • 개념 • 계획의 종류 • 탐색 및 부목표의 상호작용 • 비계층적 계획, 계층적 계획 • STRIPS • ABSTRIPS • HACKER • Goal Regression • 계층적 계획

20. 블록 문제를 위한 SOUP 코드 • 문제 풀이를 위한 SOUP 함수 사용 (QLISP 확장) (PUTON (QLAMBDA (ON X Y) (PAND (PGOAL (Clear X) (CLEARTOP X) APPLY (CLEAR)) (PGOAL (Clear Y) (CLEARTOP Y) APPLY (CLEAR)) (PGOAL (Put X on top of Y) (ON X Y) APPLY NIL) (PDENY (CLEARTOP Y))))