Agentes Inteligentes · Reactividad – Proactividad Reactivo Actúa en función de los sucesos...

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Departamento de Sistemas Inteligentes Aplicados - Universidad Politécnica de Madrid Agentes Inteligentes Ángel Arroyo Castillo

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Departamento de Sistemas Inteligentes Aplicados - Universidad Politécnica de Madrid

AgentesInteligentes

Ángel Arroyo Castillo

Contenidos

¿Qué son los agentes?

Propiedades y Clasificación

Agentes y Sociedad de la Información

Sistemas Multiagente

Ingeniería de Agentes Software

¿Qué son los agentes?R.A.E.:

Que obra o tiene virtud de obrarPersona o cosa que produce un efectoPersona que obra con poder de otra

El término “agente” es un cajón de sastre a nivel conceptual

Un agente es una entidad que percibe y actúa sobre un entorno

Un agente inteligente es una entidad que percibe y actúa sobre un entorno de forma razonada

¿Qué son los agentes?

BrennerUn agente software inteligente es un programa que puede realizar tareas específicas para un usuario y posee un grado de inteligencia suficiente para ejecutar parte de sus tareas de forma autónoma y para interactuar con su entorno de forma útil

AgentesBiológicos

AgentesHardware

AgentesSoftware

AgentesInteligentes

¿Qué son los agentes?Russell & Norvig

Un agente es cualquier entidad que percibe su entorno a través de sensores y actúa sobre ese entorno mediante efectores. Un agente es racional cuando realiza la mejor acción posible a partir de los datos percibidos

WooldridgeUn agente inteligente es un sistema (hardware o software) situado en un determinado entorno, capaz de actuar de forma autónoma y razonada en dicho entorno para llevar a cabo unos objetivos predeterminados

Propiedades (I)Autonomía

Actúan por cuenta propia en nombre del usuarioInteligencia

Cerrada o adaptable al entorno (aprendizaje)Reactividad – Proactividad

ReactivoActúa en función de los sucesos producidos en el entorno

ProactivoToma la decisión de actuar antes de que se den los sucesos

SociabilidadComunicación con: usuario/s, sistema/s, agentes/s...

Propiedades (II)Cooperación

Con otros agentes para realizar tareas de mayor complejidad

MovilidadDe un sistema a otro para acceder a recursos remotos o para reunirse con otros agentes

Clasificación (H. Nwana)Movilidad

Estático o MóvilModelo de Razonamiento

Reactivo o DeliberativoFunción

Información, Gestión,...Atributos

Autónomo, Adaptable, Cooperativo,...Híbrido

Combinación de Características

Categorías

AgentesInteligentes

AgentesBiológicos

AgentesHardware

AgentesSoftware

Agentes deInformación ...Agentes

MóvilesAgentes

ReactivosAgentes deInterfaz

Agentes de Interfaz

Aplicación

Usuario

Agente

Interactúa

Interactúa

ColaboraObservaciónImitación

AgenteComunicación

Agentes MóvilesProgramas que pueden migrar de una a otra máquinaRequieren un entorno de ejecución de agentesVentajas

Reducción del coste de las comunicacionesEjecución asíncrona (cuando no estamos conectados)Recuperación distribuida de la información

TiposMonosalto

Se mueven a un único y específico lugarMultisalto

Transitan por la red de uno a otro lugar

Agentes ReactivosSin modelo simbólico internoEstímulo – RespuestaArquitectura de Subsumpción (Brooks)Emergencia

Los comportamientos complejos emergen de la interacción

BeneficiosRobustos con tiempos de respuesta reducidos

RetosEscalabilidad y Dificultad de depuración

Agentes de InformaciónResuelven consultas a usuarios u otros agentes fusionando la información recogida en múltiples fuentes

Respuestas Usuario

AgentePreguntas

BuscaSeleccionaFusiona

INTERNET

EjemplosAgenBOE

Filtrado de los contenidos del BOEPerfil de UsuarioDispositivos portables

Sistema de Recomendación para TV y CineFiltrado de programación y cartelerasFusión de información con IMDBPerfil de UsuarioRecomendación

Sociedad de la Información

Coche

Agenda

Aseguradora

Yo

Banco

Taller

Fabricante

INTERNET

Sistemas Multi-Agente

Encontrar la Información

Comunicación, Cooperación y Coordinación

Razonamiento y Aprendizaje

Seguridad y Monitorización

Encontrar la Información

¿Cómo aprende un agente a encontrar fuentes de información en entornos abiertos como Internet?¿Cómo decidir qué fuentes han dejado de ser válidas o han sido modificadas?¿Cómo adaptarse a los cambios en los servicios disponibles?Manualmente – Agentes Facilitadores

Extracción de Información

Extracción de Información

<p style="margin-left: 4"><font face="Verdana" size="1">Madrid</font></td><td width="29" height="21" align="center"> <font face="Verdana" Size="1">17</font></td><td width="33" height="21" align="center"> <font size="1" face="Verdana">24</font></td><td height="21" colspan="3" bgcolor="#FFFFE6"> <p align="center"><font size="2"><b>Murcia</b></font></td>

<TR> <TD CLASS=titcol>A.- FENOMENOS SIGNIFICATIVOS</TD> </TR><TR> <TD>NINGUNO.</TD> </TR> <TR><TD><P>&nbsp;</TD></TR><TR> <TD CLASS=titcol>&nbsp;&nbsp;B.- PREDICCION </TD> </TR><TR> <TD>INTERVALOS NUBOSOS CON PROBABILIDAD DE ALGÚN CHUBASCO TORMENTOSO</TD> </TR>

Comunicación y Cooperación

Estrategias

ProtocolosCoop

erac

ión

Mensajes

DiálogosPizarras

ProtocolosCom

unic

ació

n

Comunicación (I)Transferencia de Mensajes

TCP/IPEstructura de los Mensajes

HTMLLenguajes de Comunicación (ACL)

KQMLFIPA-ACL

Contenido de los MensajesOntologíasLenguajes de Contenidos

KIFFIPA-SL

Comunicación (II)Lenguaje de Comunicación (ACL)

Protocolo (KQML)Formato de Intercambio (KIF)Conjunto de Ontologías

Un mensaje ACL es una expresión KQML en la que los argumentos son términos o sentencias KIF formadas por palabras del vocabulario (Ontología)

Ejemplo (KQML)(ask-one:sender agent1:receiver servidor-bolsa-madrid:content (PRECIO TELEFONICA ?X):reply-with acción-telefónica:lenguage PROLOG:ontology IBEX)

(tell:sender servidor-bolsa-madrid:receiver agent1:content (PRECIO TELEFONICA 19):in-reply-to acción-telefónica:lenguage PROLOG:ontology IBEX)

OntologíaDefinición

Una ontología es una descripción formal de los conceptos y relaciones que pueden existir en una determinada comunidad de agentes

ObjetivoCompartir conocimiento utilizando un mismo vocabulario de forma coherente y consistente

Compromiso ontológicoEs una garantía de consistencia pero no de completitud con respecto a las preguntas y afirmaciones que se pueden efectuar utilizando el vocabulario definido en una ontología

Ontología – Ejemplo (SHOE)Identificación

<ONTOLOGY ID=“SIA-Dpto” VERSION=“1.0”>

Categorías<DEF-CATEGORY NAME=“Persona” ISA=“base.SHOEEntity”><DEF-CATEGORY NAME=“Trabajador” ISA=“Persona”><DEF-CATEGORY NAME=“Profesor” ISA=“Trabajador”><DEF-CATEGORY NAME=“Estudiante” ISA=“Persona”>

Relaciones<DEF-RELATION NAME=“Tutor de”><DEF-ARG POS=“1” TYPE=“Profesor”><DEF-ARG POS=“2” TYPE=“Estudiante”></DEF-RELATION>

<DEF-RELATION NAME=“Edad”><DEF-ARG POS=“1” TYPE=“Persona”><DEF-ARG POS=“2” TYPE=“.NUMBER”></DEF-RELATION>

CoordinaciónFactor esencial en los sistemas MultiagenteLa coordinación es necesaria por

Prevención de la anarquíaCumplir restricciones globales de tiempoGestión de la información y los recursos compartidosDependencia entre las acciones de los distintos agentesEficiencia

Tipos de Coordinación

Negociación

Cooperación Competición

Centralizada Distribuida

Coordinación

RazonamientoInformación (No) – Conocimiento (Sí)Objetivo

Representar el conocimiento y aplicar algún modelo que nos permita realizar inferencias sobre el mismo

Conocimiento declarativo – Conocimiento Inferencial

Agente Racional (Russell & Norvig)Para una determinada secuencia perceptual, un agente racional ideal debería hacer la acción que se espera que maximice una determinada utilidad, sobre la base de la evidencia proporcionada por la secuencia y el conocimiento incorporado que el agente posea

Modelos ClásicosSistemas basados en el conocimiento

Sistemas de producciónSistemas basados en medidas de certidumbre

MYCIN, PROSPECTOR...

Motor de Inferencia

Sistema de ExplicaciónBase de Conocimiento

Hechos

Reglas

Agentes – Sistemas Expertos

alto nivelexpertoSistemaExperto

comúnmedioAgente

TareaUsuario

Modelos BDILos agentes poseen una capacidad de razonamiento que viene dada por

CreenciasConjunto de proposiciones que el agente acepta como verdaderas. Lo que el agente conoce del mundo

ObjetivosConjunto de propiedades que el agente quiere que sean verdaderas aunque actualmente no estén entre sus creencias

IntencionesConjunto de acciones planificadas por el agente que le permiten llegar a un estado deseado

EvoluciónProgramaciónen lenguajemáquina

ProgramaciónEstructurada

ProgramaciónOrientadaa Objetos

ProgramaciónOrientadaa Agentes

ProgramaciónBasada en

ComponentesProgramaciónDeclarativa

Ingeniería de Agentes Software3 formas de pensar

Desde el punto de vista FÍSICOPensar en los constituyentes físicos de los objetos

Desde el punto de vista del DISEÑOPensar en la función de los objetos (diseñarlos para una función)

Desde el punto de vista INTENCIONALPensar en los objetos como agentes racionales (creencias, intenciones, deseos...)

AOO/DOO AOA/DOAAgent UML (AUML)

http://www.auml.org/

Temas de InvestigaciónIngeniería basada en AgentesProtocolos de coordinación y negociaciónInteroperabilidad y EstándaresSeguridad e implicaciones:

EconómicasSocialesPolíticasLegales

Bibliografía

Inteligencia Artificial. Un enfoque modernoS. Russell & P. NorvigPrentice-Hall (1996)

Intelligent Software AgentsW. Brenner, R. Zarnekow & H. WittingSpringer-Verlag (1998)

Multiagent Systems. A Modern Approach to DAIGerhard WeissMIT Press (1999)