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Agentes inteligentes e sistemas multiagentes

Agentes inteligentes e sistemas multiagentes. Disciplina de Inteligência Artificial Prof.: Guilherme Bastos Alvarenga Anderson de Rezende Rocha Elmo Melquíades de Souza Júnior Júlio César Alves {undersun, elmojunior, jcalves}@comp.ufla.br. Roteiro. Introdução Histórico Motivação

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Agentes inteligentes e sistemas multiagentes

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Presentation Transcript

  1. Agentes inteligentes e sistemas multiagentes Disciplina de Inteligência Artificial Prof.: Guilherme Bastos Alvarenga Anderson de Rezende Rocha Elmo Melquíades de Souza Júnior Júlio César Alves {undersun, elmojunior, jcalves}@comp.ufla.br

  2. Roteiro • Introdução • Histórico • Motivação • Metáforas de inteligência • Definições • Abordagens de resolução de problemas • RDP • SMA

  3. Roteiro • SMAs reativos • SMAs deliberativos • Jogo rápido: RDP ou SMA? • Problemas enfrentados em IAD • Aplicações • Conclusões e perspectivas • Bibliografia • Questões

  4. Introdução • Busca por sistemas tomadores de decisão • Origem da Inteligência Artificial Distribuída • IA clássica vs. IAD • Dilema de Inteligência Artificial

  5. Histórico • Sistemas de reconhecimento da fala • HEARSAY-II • Blackboard (Quadro negro) • Beings • Recursos compartilhados • Estruturas de controle complexas • Comportamentos sofisticados... • Programação orientada a objetos • Sistemas abertos

  6. Motivação • Inúmeras aplicações atualmente • Controle de tráfego aéreo • Indústrias • Gerência de negócios • Interfaces homem-computador • Aplicações distribuídas • Aplicações para internet • etc.

  7. Metáforas de inteligência • Empresas competitivas • Times de futebol • Colônias de formigas • O que é inteligência? O que a caracteriza? Recomenda-se não tentar entender a possível inteligência em uma máquina comparando com o que se entende por inteligência humana. (Chandraksekaran)

  8. Definições • Agente • Sociedade • Ativo • Ambiente • Aberto • Fechado • Interação • Organização • Estruturas de autoridade • Táticas de controle • Tipos pares (conhecimento, ação) • Restrições de comunicação • KQML • Blackboard • Direta

  9. Abordagens de resolução de problemas • Pode ser dividida em RDP e SMA • RDP  Resolução Distribuída de Problemas • SMA Sistemas MultiAgentes

  10. Resolução Distribuída de Problemas • Agentes concebidos para resolver o problema em particular; • Define-se uma organização para restringir o comportamento destes agentes; • A comunicação deve seguir certos pré-requisitos; • Execução concorrente dos agentes;

  11. Resolução Distribuída de Problemas • Os agentes são cooperativos; • Não necessariamente a mesma estratégia de solução • Existe uma noção de controle global do sistema; • Concepção fechada de mundo; • Reutilização?

  12. Figura 1: Abordagem RDP

  13. Sistemas multiagentes • Os agentes devem ser capazes de decompor as tarefas • Os agentes são autônomos • Os agentes são capazes de resolver problemas seus e os outros que surgirem no ambiente • Os agentes podem entrar e sair do ambiente a qualquer momento • Capazes de reconhecer modificações no ambiente

  14. Figura 2: Abordagem SMA

  15. SMAs reativos • Não há representação do ambiente • Não há memória das ações • Organização é etológica • Há grande número de membros.

  16. SMAs deliberativos • Pontos importantes nos SMAs Deliberativos • Organização • Cooperação • Negociação • Comunicação • Representação explícita de seu ambiente;

  17. SMAs deliberativos • Possuem memória; • Comunicação modo direto; • Mecanismo de controle é deliberativo; • Modelo de organização baseado nos modelos sociológicos; • Uma sociedade contém tipicamente poucos agentes, na ordem de uma dezena.

  18. Jogo rápido: RDP ou SMA • RDP é um subconjunto de SMA • SMA fornece uma base para RDP • SMA e RDP são agendas de pesquisa complementares

  19. Problemas em IAD • Descrição, decomposição e alocação de tarefas; • Interação, linguagem e comunicação; • Coordenação, controle e comportamento coerente; • Conflito e incerteza; • Linguagens e ambientes de programação;

  20. Aplicações • IBM Aglets SDK, Mitsubishi’s Concordia e General Magic and Telescript • NALAMAS: Natural Language Multi-Agent Systems • Operação descentralizada de sistemas hidrotérmicos em ambiente de mercado

  21. Aplicações • Modelagem de STI Multiagente • Simulação inteligente de mercados eletrônicos • Sistema de agentes disponibilizadores de serviços de viagens • Sistema multiagente para marcação automática de reuniões

  22. Conclusões e perspectivas • Revolução na forma de resolver e de de pensar os problemas. • Reinvenção de conceitos: vida artificial, telecomunicações, recuperação de informações, linguagens de programação. • A internet como meio de expansão: caldo de cultura.

  23. Referências • O artigo escrito bem como todas as referências bibliográficas estão em: www.comp.ufla.br/~undersun/ia

  24. Questões ? ? ?

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