IC AGENTES 1

AGENTES INTELIGENTES

Ingeniería del Conocimiento

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INTELIGENCIA ARTIFICIALINTELIGENCIA ARTIFICIAL

Las nuevas tendencias...

Las capacidades de aprendizaje de las redes neuronales y otras técnicas Conocimiento de los expertos en forma de ejemplos, ensayo y error.

Los SE con técnicas de RA Conocimiento abstracto, lógico y aproximado de los expertos.

Los agentes (IA distribuida) Conocimiento sobre los métodos de cooperación en un conjunto de expertos (explotar las interacciones)

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IA DistribuidaIngeniería de

software

Sistemas distribuidos y redes

POO

NOCION DEAGENCIA

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AGENTES EN LA IA

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA DISTRIBUIDA

Porque IA Distribuida? Porque distribuir IA?

Los problemas están físicamente distribuidosLos problemas están físicamente distribuidosEl mundo está compuesto por entidades autónomasEl mundo está compuesto por entidades autónomasEstas entidades interactúan entre si y con el entornoEstas entidades interactúan entre si y con el entorno

NOCION AGENTES

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SISTEMAS MULTIAGENTESSISTEMAS MULTIAGENTESCampo Interdisciplinario: sistemas distribuidos, IA, teoría de juegos, ciencias sociales

Agentes como un nuevo paradigma de la Ingeniería de Software: para diseñar e para diseñar e implementar sistemas complejos implementar sistemas complejos distribuidosdistribuidos

Agentes como una herramienta para entender sociedades humanas: permiten una interesante forma de permiten una interesante forma de simular sociedadessimular sociedades

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Noción de agente

Cuando se hace referencia a la idea de agente surgen dos ámbitos de trabajo:

El agente en sí mismo (aspectos personales)

Los conjuntos de agentes(aspectos sociales)

Similitud con lo que sucede a nivel humano

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QUE ES UN AGENTE?

Es una entidad física o virtual que posee ciertas características generales:

Es capaz de percibir el entorno Posee una representación parcial del

entorno. Es capaz de actuar sobre el entorno Puede comunicarse Posee un conjunto de objetivos que

gobiernan su comportamiento Posee recursos propios

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Sistemas Multiagentes (MAS)

SISTEMAS COMPLEJOS

Pueden ser descompuestos en componentes de software modulares y

de funciones específicas: agentes

Son concebidos como organizaciones de agentes MAS

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Sistemas Multiagentes (MAS)

• Los agentes deben compartir conocimientos sobre el problema y las posibles soluciones.

• Los agentes en un MAS pueden compartir una meta o tener metas independientes.

• El ¨conocimiento global¨ puede incluir control global, consistencia global, metas globales, etc.

• La coordinación puede ser muy compleja.

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QUE ES UN AGENTE?

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QUE ES UN AGENTE ????QUE ES UN AGENTE ????

QUE DISTINGUE A UN AGENTE DE SOFTWARE (SOFTBOT) DE OTRO

TIPO DE PROGRAMA ????

Distintas Definiciones: A Taxonomy for Autonomous Agents, S. Franklin and Art Graesser University of Memphis

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QUE ES UN AGENTE ????QUE ES UN AGENTE ????

"Es todo aquello que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa mediante efectores." Russell and Norvig

The AIMA Agent, 1995

Que entendemos por ambiente, sensores y actuación ?

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AGENTE

Representación de Norvig&RussellRepresentación de Norvig&Russell

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QUÉ ES UN AGENTE INTELIGENTE Un agente inteligente es aquél que puede

percibir un mundo perceptual mediante SENSORES y

actuar sobre ese mundo mediante EFECTORES (o actuadores)

META de la IA Diseñar un agente inteligente/racional que opere o actúe adecuadamente en sus ambientes.

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AGENTE INTELIGENTE /RACIONAL???AGENTE INTELIGENTE /RACIONAL???

Debe hacer siempre lo correcto de acuerdo a sus percepciones.

Es aquel que emprende la mejor acción posible en una situación dada.

Russel & NorvigRacional no es omnisciente

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RACIONALIDAD Depende de

La secuencia de percepciones - todo lo que el agente ha percibido hasta ahora

La medida de éxito elegidaCuánto conoce el agente del ambiente

en que operaLas acciones que el agente esté en

condiciones de realizar

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QUE ES UN AGENTE ?QUE ES UN AGENTE ?

“Es un sistema de computación situado en algún entorno, que es capaz de una acción autónoma y flexible para alcanzar sus objetivos de diseño."

Wooldridge & Jennings

DébilNociones de Agentes

Fuerte

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AGENTES: propiedades

Noción Débil: Es la forma más general en que es usado el

término agente. Es un sistema de software (hardware) con las siguientes propiedades: Autonomía. (actuar sin intervención, control)

Habilidad Social.(lenguaje de comunicación)

Reactividad. (percepción-acción)

Proactividad. (dirigido a la meta, toma iniciativa)

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AGENTES: ejemplos

Ejemplos Agentes triviales

Termostatodemonio en UNIX (biff)

Agentes inteligentesagente planificador de vuelosagentes de interfazagentes que negocian

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AGENTE: nociones mentales Noción más fuerte: Además de las

propiedades anteriores, se agregan nociones mentales como:

Conocimiento. Actitudes de Creencias. información Intenciones. Obligaciones Pro-actitudes (Emociones).

IC AGENTES 22

ACTITUDES DE INFORMACIONACTITUDES DE INFORMACION

Creencia es la información que un agente recibe de otros agentes (software, personas).

Todo sistema cuando recibe información se construye un mundo que intenta representar el

mundo exterior.

Evidencia es la información que proviene de mediciones o inspecciones directas .

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REPRESENTACIÓN DE CREENCIASREPRESENTACIÓN DE CREENCIAS

El agente A cuando recibe esa información, lo que tiene es una creencia de que hace muy buen tiempo.

EJEMPLO:EJEMPLO:

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TIPOS DE AGENTES

Estáticos o móviles.

Deliberativos o reactivos

El agente posee una representación del mundo en base a la que razona o tiene un comportamiento reflejo que depende de sus percepciones ???

Otras clasificaciones

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TIPOS DE AGENTES

COOPERATIVOSCOOPERATIVOS

AUTONOMOSAUTONOMOS

APRENDENAPRENDEN

AGENTES INTELIGENTESAGENTES INTELIGENTES

Source: H. Nwana, Software Agents: An OverviewSource: H. Nwana, Software Agents: An Overview

COLABORATIVOS

AGENTES DE INTERFAZ

COLABORATIVOS/APRENDEN

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EjemploEjemplo – Taxi con piloto automático

(taximetrero reemplazado por un agente inteligente )Percepciones ??acciones ??Metas ??Ambiente ??

IC AGENTES 27

Taxi con piloto automático Percepciones

Video, acelerómetro, instrumental del tablero, sensores del motor

Acciones gestión del volante, acelerar y frenar, bocina

Metas seguridad, llegar a destino, maximizar

ganancias, obedecer las leyes, satisfacción del cliente

Ambientecalles urbanas, avenidas, tráfico, peatones,

clima, tipo de cliente

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Ejemplos de distintos tipos de agentes

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ARQUITECTURAS DE AGENTES

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SISTEMAS MULTIAGENTES: Cómo SISTEMAS MULTIAGENTES: Cómo especificarlos?especificarlos?

DISTINTOS NIVELES :

TEORIAS FORMALES.TEORIAS FORMALES.

ARQUITECTURAS.ARQUITECTURAS.

LENGUAJES DE PROGRAMACION.LENGUAJES DE PROGRAMACION.

APLICACIONES.APLICACIONES.

Wooldridge & Jennings (1995)Wooldridge & Jennings (1995)Intelligent Agents: Theory and PracticeIntelligent Agents: Theory and Practice

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TEORIAS SOBRE AGENTESTEORIAS SOBRE AGENTES

Que esQue es un agente? un agente?

Que Que propiedades propiedades debe tener?debe tener?

Cómo Cómo se representanse representan dichas propiedades dichas propiedades formalmente? formalmente?

Cómo Cómo se razonase razona acerca de ellas? acerca de ellas?

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MODELO ABSTRACTOMODELO ABSTRACTO

Entorno:Entorno: S={sS={s11, ....,sn}, ....,sn}

Acciones Acciones A= {a A= {a11,...an} ,...an}

(capacidad de actuar del agente)(capacidad de actuar del agente)

Agente:Agente: acción: S acción: S A A

Interacción Agente-entornoInteracción Agente-entorno (historia) (historia)

h: Sh: S00 a0a0 S S1 .......1 ....... S S00

Observación del entornoObservación del entorno:: ver:S ver:S PP

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ARQUITECTURA DE AGENTESARQUITECTURA DE AGENTES

Uno de los aspectos que deben balancear es la percepción/acción y el razonamiento sobre como actuar.

DELIBERATIVAS: Contienen un modelo simbólico, Contienen un modelo simbólico, explícitamente representado del entorno se basa en explícitamente representado del entorno se basa en Hípótesis del sistema de símbolos físicos - SS (IRMA) Hípótesis del sistema de símbolos físicos - SS (IRMA)

REACTIVAS: Generalmente no incluyen Generalmente no incluyen representación simbólica del mundo - la inteligencia real representación simbólica del mundo - la inteligencia real está ¨situada¨- interacción está ¨situada¨- interacción (Subsumption architecture)

HIBRIDAS: Tratan de combinar las dos Tratan de combinar las dos aproximaciones - (layers, BDI aproximaciones - (layers, BDI architectures)s)

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ARQUITECTURA BDIARQUITECTURA BDI

Tiene sus raíces en ver a los agentes como sistemas intencionales, los primeros trabajos son de Rao&Georgeff 1995

B: belief, representa las creencias del agente

D: desire, representan los deseos del agentes, cuales son los estados del mundo que prefiere.

I: intentions, representan las intenciones del agente, los objetivos que me llevaran a satisfacer los deseos - estos derivan en un plan

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ARQUITECTURA

???

EFECTORES

SENSORES

CREENCIAS

DESEOSINTENCIONES

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ARQUITECTURA BDIARQUITECTURA BDI

Tiene sus raíces en el proceso de decidir que ación realizar para alcanzar las metas.

Involucra los procesos:

Deliberación: decidir que metas alcanzar

(DESEOS-GOALS)

Razonamiento de medios y fines: como alcanzarlas INTENCIONES acciones

Alternativas para alcanzar la meta

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ARQUITECTURA BDI – modelo básicoARQUITECTURA BDI – modelo básico

Es necesario mantener tres estructuras de Es necesario mantener tres estructuras de datos:datos:

Bel:Bel: el conj. de todas las el conj. de todas las creenciascreencias posibles. posibles.

Des:Des: el conj. de todas las el conj. de todas las deseosdeseos posibles. posibles.

Int:Int: el conj. de todas las el conj. de todas las intencionesintenciones posibles. posibles.

La representación mediante fórmulas lógicas de 1er orden suele ser la más adecuada

Debe haber una noción de consistencia definidos sobre ellos

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ARQUITECTURA BDI – modelo básicoARQUITECTURA BDI – modelo básico La función que agrupará todas las funciones definidas será : P A

Función acción p: P , A

Begin

B = FB (p: P)

D = opciones ( B)

I = filtro(B,D,I)

return (ejecutar(I))

End

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ARQUITECTURA BDI – modelo básicoARQUITECTURA BDI – modelo básico

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Ejemplo: TERMOSTATO Ejemplo: TERMOSTATO D = D = mantener temperatura en Tmantener temperatura en T

B = B = { t (A), OK(T) }{ t (A), OK(T) }

I = I = { Calentar, Enfriar, nada} { Calentar, Enfriar, nada}

P t (actual) B

Filtro: - Si A > T entonces I = Enfriar

- Si A < T entonces I = Calentar

- Si A = T entonces I = Nada

Acción: Case I de

Enfriar Acción = bajar temp

Calentar Acción = subir temp

Nada Acción = nada

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LENGUAJES DE AGENTESLENGUAJES DE AGENTES

Cómo deben programarse estos agentes ?Cómo deben programarse estos agentes ?

Cuáles deben ser las primitivas para esta Cuáles deben ser las primitivas para esta tarea?tarea?

Cómo es posible hacer que estos lenguajes Cómo es posible hacer que estos lenguajes provean un marco efectivo ?provean un marco efectivo ?

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LENGUAJESLENGUAJES DE AGENTES DE AGENTES

Es un lenguaje que permite programar sistemas computacionales, en términos de conceptos

desarrollados en modelos formales de agentes

Agent0 (Shoham, 1990):Agent0 (Shoham, 1990): Nuevo Nuevo paradigma para programación de agentes.paradigma para programación de agentes.

Familia DMARS: JASON, JACK, JADE Familia DMARS: JASON, JACK, JADE

Familia APL (2APL, 3APL)Familia APL (2APL, 3APL)

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AGENTES PARA CONSTRUIR SISTEMAS MULTIAGENTES

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Sistemas MultiagentesCOORDINACION

Para que un conjunto de agentes pueda Para que un conjunto de agentes pueda desarrollar una actividad conjunta en un desarrollar una actividad conjunta en un entorno compartido debe existir algún tipo de entorno compartido debe existir algún tipo de coordinacióncoordinación

AGENTESCOOPERATIVOS

AGENTESCOMPETITIVOS

PLANIFICACION NEGOCIACION

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INTERACCION ENTRE AGENTESINTERACCION ENTRE AGENTES

Para que dos o mas agentes puedan interactuar deben disponer de:

Un protocolo de interacción:Un protocolo de interacción: ( (como mantener una como mantener una conversación)conversación)

Un lenguaje de interacciónUn lenguaje de interacción (como construir mensajes) (como construir mensajes)

KQMLKQML

FIPA ACLFIPA ACL

Un lenguaje para representar el conocimiento de cada Un lenguaje para representar el conocimiento de cada agenteagente

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AGENTESAGENTES

DE OBJETOS A AGENTES

OBJETOS:OBJETOS: Están programados para Están programados para hacer lo que está definido cuando se hacer lo que está definido cuando se invoca un métodoinvoca un método

AGENTES:AGENTES: Al recibir un mensaje Al recibir un mensaje toman la decisión sobre que hacer toman la decisión sobre que hacer (autónomos!!! Mayor flexibilidad en su (autónomos!!! Mayor flexibilidad en su comportamiento)comportamiento)

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OBJETOS Y AGENTES

Los agentes incorporan una noción más fuerte de autonomía que los objetos, en particular deciden si realizar o no una acción.

Los agentes son capaces de un comportamiento flexible (reactivos, proactivos, social) y los modelos de objetos no incluyen comportamientos.

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AGENTESAGENTESDE OBJETOS A AGENTES

OBJETOSOBJETOS

AGENTESAGENTES

Objects do it for free; agents do it because they want toObjects do it for free; agents do it because they want to

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AGENTES Y SISTEMAS EXPERTOS

Los sistemas expertos ¨clásicos¨ no están acoplados al entorno en el cual actúan, suelen usar un intermediario.

SE generalmente no son capaces de un comportamiento reactivo, proactivo

SE suelen no estar equipados de habilidad social (cooperación, coordinación y negociación)n)

Algunos SE (tareas de control en tiempo real) se comportan como agentes

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APLICACIONESAPLICACIONES DE AGENTES DE AGENTESHay múltiples aplicaciones de sistemas multiagentes,

las principales áreas de aplicación son:

Resolución cooperativa de problemas:Resolución cooperativa de problemas: Gestión de Gestión de plantas eléctricas y redes de telecomunicaciones plantas eléctricas y redes de telecomunicaciones (ARCHON), control de tráfico aéreo, diagnóstico médico.(ARCHON), control de tráfico aéreo, diagnóstico médico.

Agentes Interfaz:Agentes Interfaz: sistemas que emplean técnicas de IA sistemas que emplean técnicas de IA para apoyar a los usuarios en una tarea determinada, para apoyar a los usuarios en una tarea determinada, (NEWT, NewsAgent, PersonalSearcher ).(NEWT, NewsAgent, PersonalSearcher ).

MAS especializados en Infomación:MAS especializados en Infomación: sistemas que sistemas que acceden a fuentes de información y la procesan para dar acceden a fuentes de información y la procesan para dar respuesta a los usuarios (QueryGuesser).respuesta a los usuarios (QueryGuesser).

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TRABAJO DE TRABAJO DE INVESTIGACIÓN INVESTIGACIÓN

AGENTES…AGENTES…

UNR / CIFASISUNR / CIFASIS

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Lineas de Trabajo

Arquitecturas lógicas de agentes

Negociación en agentes intencionales

Aplicaciones a la educación

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Negociación cooperativa de agentes

Pablo Pilotti (CIFASIS),

Carlos Chezñevar (UNS)Desarrollar modelos computacionalesDesarrollar modelos computacionales

de negociación cooperativa entrede negociación cooperativa entreagentes intencionalesagentes intencionales..

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Un escenario posible…Dos agentes que realizan tareas de mantenimiento para el hogar tienen Dos agentes que realizan tareas de mantenimiento para el hogar tienen

objetivos que cumplir objetivos que cumplir

• • El Agente 1El Agente 1 tiene como objetivo colgar un cuadro. Para esto posee un tiene como objetivo colgar un cuadro. Para esto posee un martillo, un tornillo y unmartillo, un tornillo y un

destornillador. Además posee el conocimiento de cómo colgar un cuadro destornillador. Además posee el conocimiento de cómo colgar un cuadro utilizando un martillo y unutilizando un martillo y un

clavo, y de cómo colgar un espejo utilizando un tornillo y un clavo, y de cómo colgar un espejo utilizando un tornillo y un destornillador.destornillador.

• • El Agente 2El Agente 2 tiene como objetivo colgar un espejo. Para esto cuenta sólo tiene como objetivo colgar un espejo. Para esto cuenta sólo con un clavo y con elcon un clavo y con el

conocimiento de cómo colgar un espejo utilizando un clavo y un conocimiento de cómo colgar un espejo utilizando un clavo y un martillo.martillo.

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Sistemas Multiagentes y sus aplicaciones a la Educación

Claudia Deco, Cristina Bender

Proyectos Regionales y Latinoamericanos

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Objetivos

Desarrollar sistemas recomendador que ayude a los usuarios a encontrar recursos educativos en repositorios de acuerdo a sus características y preferencias y les brinda los resultados ordenados de acuerdo a su perfil.

Crear asistentes para la carga de recursos educativos en repositorios institucionales, que extraigan automáticamente metadatos.

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BIBLIOGRAFIABIBLIOGRAFIA

Inteligencia Artificial – LATIn Project - Cap 4

http://latinproject.org/index.php/es/component/booklibrary/510/view/53/Ingenier%C3%ADa/17/inteligencia-artificial

Si miran el libro por favor, realizar la encuesta

http://www.igualproject.org/surveytool/index.php?sid=76195&lang=es

Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell , , cap2