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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

ÇÃ

O

PE

RC

EP

ÇÃ

O

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

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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

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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

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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