Sistemas InteligentesDistribuidos

Sistemas InteligentesDistribuidos

Sesión 8Eduardo Morales / L. Enrique Sucar

Sesión 8Eduardo Morales / L. Enrique Sucar

Fundamentos de Inteligencia ArtificialFundamentos de Inteligencia Artificial

Se puede ver como continuación en la línea de los sistemas de pizarrón.

Estudia cómo un grupo de agentes inteligentes (no necesariamente computacionales) debe de coordinar sus actividades para lograr sus metas

Se puede ver como continuación en la línea de los sistemas de pizarrón.

Estudia cómo un grupo de agentes inteligentes (no necesariamente computacionales) debe de coordinar sus actividades para lograr sus metas

Inteligencia Artificial Distribuida (DAI)Inteligencia Artificial Distribuida (DAI)

Un agente es cualquier ente que se pueda ver como percibiendo su ambiente a través de sensores y actuando en el ambiente por medio de efectores.

Un agente racional es un agente que hace “buenas” acciones. Para ésto, necesitamos saber cómo y cuándo evaluar al agente.

Un agente es cualquier ente que se pueda ver como percibiendo su ambiente a través de sensores y actuando en el ambiente por medio de efectores.

Un agente racional es un agente que hace “buenas” acciones. Para ésto, necesitamos saber cómo y cuándo evaluar al agente.

AgentesAgentes

Usamos una medida de desempeño para el cómo.

Hay que tomar en cuenta lo que puede percibir y las acciones que puede tomar.

Usamos una medida de desempeño para el cómo.

Hay que tomar en cuenta lo que puede percibir y las acciones que puede tomar.

Agente

Percepciones Acciones

Conocimiento

Metas

Razonamiento

AMBIENTE

• Una medida de desempeño que define su

grado de éxito • Todo lo que el agente ha percibido o

secuencia de percepción (percept sequence) • Lo que sabe del ambiente • Las acciones que puede tomar

• Una medida de desempeño que define su

grado de éxito • Todo lo que el agente ha percibido o

secuencia de percepción (percept sequence) • Lo que sabe del ambiente • Las acciones que puede tomar

Un agente racional depende en todo momento de:Un agente racional depende en todo momento de:

Para cada posible secuencia de percepción, un agente racional toma la acción con la que espera maximizar su medida de desempeño, en base a la evidencia dada por su secuencia de percepción y cualquier conocimiento incorporado que tenga.

Las acciones se pueden usar para obtener información útil.

Para cada posible secuencia de percepción, un agente racional toma la acción con la que espera maximizar su medida de desempeño, en base a la evidencia dada por su secuencia de percepción y cualquier conocimiento incorporado que tenga.

Las acciones se pueden usar para obtener información útil.

Idealmente, hay que hacer un mapeo entre (i) las posibles secuencias de percepción y (ii) las posibles acciones (en la práctica pueden ser infinitos).

A veces se pueden dar especificaciones (más que enumerarlas) de lo que hay que hacer.

Idealmente, hay que hacer un mapeo entre (i) las posibles secuencias de percepción y (ii) las posibles acciones (en la práctica pueden ser infinitos).

A veces se pueden dar especificaciones (más que enumerarlas) de lo que hay que hacer.

Un sistema es autónomo en la medida en que su comportamiento está determinado por sus propias experiencias.

Inicialmente se le tiene que proveer de cierto conocimiento para no actuar de manera aleatoria.

Un sistema es autónomo en la medida en que su comportamiento está determinado por sus propias experiencias.

Inicialmente se le tiene que proveer de cierto conocimiento para no actuar de manera aleatoria.

Podemos describir agentes en términos de sus percepciones, acciones, metas y ambiente (e.g., taxista).

Podemos describir agentes en términos de sus percepciones, acciones, metas y ambiente (e.g., taxista).

Estructura de un AgenteEstructura de un Agente

Agente = Arquitectura + ProgramaAgente = Arquitectura + Programa

No importa tanto si es ambiente “real” o “artificial” (e.g., softbots) sino la interacción entre percepción, comportamiento, ambiente y metas.

No importa tanto si es ambiente “real” o “artificial” (e.g., softbots) sino la interacción entre percepción, comportamiento, ambiente y metas.

• Requiere tablas muy grandes • Requiere tablas muy grandes

El usar una tabla acciones - secuencia de percepciones en general no es adecuada porque:

El usar una tabla acciones - secuencia de percepciones en general no es adecuada porque:

• Requiere mucho tiempo para construir la tabla • Requiere mucho tiempo para construir la tabla

• No hay autonomía, por lo que si cambia el ambiente el agente deja de saber qué hacer

• No hay autonomía, por lo que si cambia el ambiente el agente deja de saber qué hacer • Aunque se le dé aprendizaje, necesitaría mucho tiempo para aprender todas las entradas de la tabla

• Aunque se le dé aprendizaje, necesitaría mucho tiempo para aprender todas las entradas de la tabla

Agentes de reflejos simples: Construir una tabla es imposible, pero podemos considerar algunas asociaciones comunes en términos de reglas situación-acción. e.g.,

Agentes de reflejos simples: Construir una tabla es imposible, pero podemos considerar algunas asociaciones comunes en términos de reglas situación-acción. e.g.,

Para construir un mapeo entre percepciones y acciones podemos pensar en varios tipos de agentes.

Para construir un mapeo entre percepciones y acciones podemos pensar en varios tipos de agentes.

IF el coche de enfrente está frenandoTHEN empieza a frenarIF el coche de enfrente está frenandoTHEN empieza a frenar

Esto es muy simple, y normalmente se necesita un estado interno para (i) ver como cambia el ambiente independientemente del agente y (ii) como afectan las acciones del agente al ambiente.

Esto es muy simple, y normalmente se necesita un estado interno para (i) ver como cambia el ambiente independientemente del agente y (ii) como afectan las acciones del agente al ambiente.

Agentes de reflejos simples y estado interno.Agentes de reflejos simples y estado interno.

El agente necesita información de sus metas para escoger qué acciones las pueden cumplir (pueden usarse técnicas de búsqueda y planificación).

Esto lo puede hacer más flexible (v.g., si está lloviendo ajustar la efectividad de los frenos).

El agente necesita información de sus metas para escoger qué acciones las pueden cumplir (pueden usarse técnicas de búsqueda y planificación).

Esto lo puede hacer más flexible (v.g., si está lloviendo ajustar la efectividad de los frenos).

Agentes con información de metas.Agentes con información de metas.

Las metas por si solas no son suficientes para generar un comportamiento de buena calidad.

Para esto necesitamos una medida de utilidad (función que mapea un estado o secuencia de estados con un número real).

Las metas por si solas no son suficientes para generar un comportamiento de buena calidad.

Para esto necesitamos una medida de utilidad (función que mapea un estado o secuencia de estados con un número real).

Agentes con medida de utilidad.Agentes con medida de utilidad.

La idea es que las percepciones no se usen sólo para actuar, sino también para mejorar su desempeño en el futuro.

La idea es que las percepciones no se usen sólo para actuar, sino también para mejorar su desempeño en el futuro.

Agentes con aprendizaje.Agentes con aprendizaje.

• Accesibles o inaccesibles • Determinísticos o no determinísticos • Episódicos o no espisódicos • Estáticos, dinámicos, o semidinámicos • Discretos o continuos

Ambientes Ambientes

• En cada paso, cada ficha puede quedarse donde

está o moverse hacia arriba, abajo, izquierda o

derecha • Los azules ganan si ocupan los 4 cuadros alrededor

del rojo • Los azules pierden si el rojo llega a un borde

• En cada paso, cada ficha puede quedarse donde

está o moverse hacia arriba, abajo, izquierda o

derecha • Los azules ganan si ocupan los 4 cuadros alrededor

del rojo • Los azules pierden si el rojo llega a un borde

Ejemplo: Una ficha roja (R) y 4 fichas azules (A1, A2, A3, A4) en un tablero de NxN.

Ejemplo: Una ficha roja (R) y 4 fichas azules (A1, A2, A3, A4) en un tablero de NxN.

Reglas:Reglas:

En general, cada agente tiene una representación interna (que puede ser parcial o incorrecta) del problema y que puede diferir de la de los otros agentes.

Por ejemplo, si un agente es el que controla todo, el resto puede no tener ninguna representación del problema.

En general, cada agente tiene una representación interna (que puede ser parcial o incorrecta) del problema y que puede diferir de la de los otros agentes.

Por ejemplo, si un agente es el que controla todo, el resto puede no tener ninguna representación del problema.

Esquemas de ControlEsquemas de Control

1) Control central:1) Control central:

Algoritmo:Algoritmo:

Un agente (A ) controla todo y ordena a los demás (A , A y A ) qué hacerUn agente (A ) controla todo y ordena a los demás (A , A y A ) qué hacer

1122 33 44

1. A ve la posición de R y de los A 's

2. A cálcula cuadrantes y asigna uno por agente (dependiendo de su posición)

1. A ve la posición de R y de los A 's

2. A cálcula cuadrantes y asigna uno por agente (dependiendo de su posición)

11

11

kk

4. Los esclavos se mueven 4. Los esclavos se mueven

3. A dice cómo moverse para entrar

a los cuadrantes

3. A dice cómo moverse para entrar

a los cuadrantes11

• IF R no se mueve, moverse más cerca a R • IF R se mueve (a un cuadrante) entonces:• IF R no se mueve, moverse más cerca a R • IF R se mueve (a un cuadrante) entonces:

Para determinar los movimientos:Para determinar los movimientos:

Si se mueve junto a A , A no se mueve

El A en el cuadrante opuesto debe de seguir a R

Los otros, se deben de mover perpendicularmente

a R y dentro de su cuadrante

Si se mueve junto a A , A no se mueve

El A en el cuadrante opuesto debe de seguir a R

Los otros, se deben de mover perpendicularmente

a R y dentro de su cuadrante

kk kk

kk

Requerimientos: Requerimientos:

• Los esclavos deben de percibir comandos• Los esclavos deben de percibir comandos

• A debe de poder calcular cuadrantes • A debe de poder calcular cuadrantes 11

• A puede calcular movimientos adecuados • A puede calcular movimientos adecuados 11

• A sabe la posición de R y de los A 's todo el tiempo • A sabe la posición de R y de los A 's todo el tiempo

11 kk

• A sabe qué comandos obedecen los A 's y

cómo comunicarlos

• A sabe qué comandos obedecen los A 's y

cómo comunicarlos 11 kk

2) Control central + agentes con percepción:2) Control central + agentes con percepción:

Los agentes pueden percibir su posición y se la reportan a A el cual debe de poder combinarla para decidir cómo actuar.

Los agentes pueden percibir su posición y se la reportan a A el cual debe de poder combinarla para decidir cómo actuar.

11

3) Control central + agentes buscan a R: 3) Control central + agentes buscan a R:

Todos los agentes tienen la capacidad de detectar la posición de R dentro de un rango limitado.

Todos los agentes tienen la capacidad de detectar la posición de R dentro de un rango limitado.

Variación al algoritmo:Variación al algoritmo:

1. Cada A informa su posición 2. A asigna una región a cada A3. A comanda a que cada A “patrulle” su región 4. Cada A busca a R y si lo detecta le informa a A

1. Cada A informa su posición 2. A asigna una región a cada A3. A comanda a que cada A “patrulle” su región 4. Cada A busca a R y si lo detecta le informa a A

kk

kk

kk

kk

11

11

11

Requerimientos:Requerimientos:

• Los esclavos pueden transmitir la posición de R al controlador • Los esclavos pueden transmitir la posición de R al controlador

• A sabe el rango de visibilidad de cada A y puede calcular su región de patrullaje • A sabe el rango de visibilidad de cada A y puede calcular su región de patrullaje

11 kk

4) Control central con comandos abstractos:

4) Control central con comandos abstractos:

Los agentes pueden ejecutar comandos más complejos y tienen cierta planeación limitada

A no necesita saber las acciones de los A 's

Los agentes pueden ejecutar comandos más complejos y tienen cierta planeación limitada

A no necesita saber las acciones de los A 's 11 kk

A calcula los comandos de alto nivel para los esclavos y los de bajo nivel para él.

El esclavo transmite su posición sólo cuando se le pide o cuando se mueve a una nueva región.

A calcula los comandos de alto nivel para los esclavos y los de bajo nivel para él.

El esclavo transmite su posición sólo cuando se le pide o cuando se mueve a una nueva región.

11

Todos los agentes pueden participar en las decisiones globales.

Una simplificación es que cada agente comunica toda su información a los otros agentes y todos usen el mismo método global para decidir qué tareas hacer.

Todos los agentes pueden participar en las decisiones globales.

Una simplificación es que cada agente comunica toda su información a los otros agentes y todos usen el mismo método global para decidir qué tareas hacer.

5) Control distribuido:5) Control distribuido:

• Todos los agentes dan su posición a los otros• Todos los agentes dan su posición a los otros

Algoritmo: Algoritmo:

• Cada agente calcula la asignación global de agentes a regiones para patrullar y sigue su propia tarea

• Cada agente calcula la asignación global de agentes a regiones para patrullar y sigue su propia tarea

• El que detecta a R lo anuncia • El que detecta a R lo anuncia

• Cada agente calcula los cuadrantes y se va al que le corresponde • Cada agente calcula los cuadrantes y se va al que le corresponde

• Cada agente anuncia a los otros

• Cada agente calcula una asignación global (siempre viendo lo óptimo desde una perspectiva global)

• Cada agente anuncia a los otros

• Cada agente calcula una asignación global (siempre viendo lo óptimo desde una perspectiva global)

Requerimientos: Requerimientos:

Los agentes calculan sus costos locales (información local) pero tratan de optimizar sobre estimaciones globales.

Los agentes calculan sus costos locales (información local) pero tratan de optimizar sobre estimaciones globales.

6) Control distribuido + agentes individuales:6) Control distribuido + agentes individuales:

Se asume que los agentes son “honestos”. Se asume que los agentes son “honestos”.

• Cada agente hace una estimación global • Cada agente hace una estimación global

Algoritmo:Algoritmo:

• Cada agente estima su propio costo de ocupar diferentes regiones en el tablero• Cada agente estima su propio costo de ocupar diferentes regiones en el tablero

• Cada agente anuncia su estimación a los otros agentes • Cada agente anuncia su estimación a los otros agentes

La información de cada agente puede ser:La información de cada agente puede ser:

• El estado del medio ambiente (de acuerdo al agente)• El estado del medio ambiente (de acuerdo al agente)

• El problema que el agente quiere resolver• El problema que el agente quiere resolver

• El plan abstracto de su ejecución• El plan abstracto de su ejecución

• Una agenda de tareas por hacer y de tareas actuales• Una agenda de tareas por hacer y de tareas actuales

• Los recursos disponibles (protocolo de acceso, métrica de costo, modelo de uso del recurso, el estado del recurso)

• Los recursos disponibles (protocolo de acceso, métrica de costo, modelo de uso del recurso, el estado del recurso)

• Las transiciones de estados legales y las restricciones en el estado del ambiente• Las transiciones de estados legales y las restricciones en el estado del ambiente

• Las habilidades de los agentes (razonamiento, percepción, comunicación, acciónes permisibles)

• Las habilidades de los agentes (razonamiento, percepción, comunicación, acciónes permisibles)

• La organización de los agentes • La organización de los agentes

Sistemas Multiagentes

• Grupos de agentes que interactuan para resolver en forma conjunta un problema

• Aspectos importantes:– Esquemas de control (arquitectura)– Comunicación – Negociación– Manejo de conflictos– Interacción agentes computacionales – agentes

humanos

• Combinación de métodos centralizados y distribuidos • Combinación de métodos centralizados y distribuidos

Tendencias:Tendencias:

• Investigación en la interacción Humanos - Agentes Computacionales.

• Investigación en la interacción Humanos - Agentes Computacionales.

IA distribuidaIA distribuida

FinFin