Agentes Reactivos y Aplicaciones Distribuidas - UAM...

AgReacApliDist : Ana Laureano /

UAM-A

Agentes Reactivos y

Aplicaciones

DistribuidasAna Lila Laureano-Cruces

Universidad Autónoma

Metropolitana - Azcapotzalco


UAM-A

Inteligencia Artificial

Distribuida Resolución Distribuida de Problemas

Se divide entre módulos que cooperan

El conocimiento acerca del problema y acerca

del desarrollo de la solución

Esta dividido y/o compartido entre los diferentes

módulos.


UAM-A

Sistemas MultiAgente

Comportamiento inteligente coordinado entre una

colección de agentes autónomos e inteligentes.

Coordinan sus: conocimientos, objetivos, habilidades

y planes

Para ejecutar una acción o resolver un problema

Todos los agentes persiguen un conjunto común de

objetivos pretendiendo aumentar el rendimiento total

del sistema.


UAM-A

En función de las diferentes formas de

comunicación de los agentes tenemos

sistemas:

Fuertemente acoplados: la comunicación se

desarrolla a través de una memoria compartida

Débilmente acoplados: la comunicación es a

través del paso de mensajes.


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Memoria compartida

Arquitectura de pizarra:

Cuenta con una serie de fuentes de

conocimiento (FCs) que funciona como un

par condición - acción; que se activa cuando

el estado de la pizarra satisface ciertas

condiciones.

El resultado es una acción que consiste en:

Generación de una nueva hipótesis.

Modificación de una hipótesis ya existente.


UAM-A

Cada modificación a la pizarra puede

provocar la activación de nuevas FCs.

Desencadenándose así un conjunto de

actividades asíncronas.

Estas actividades son producto de:

Interpretaciones locales y parciales sobre los

datos contenidos en la pizarra.


UAM-A

Planificador: en cada paso las condiciones

se emparejan con el estado de la pizarra,

dando como resultado la inserción de

nuevas entradas en una cola de FCs.

El acceso a la pizarra es secuencial

El planificador manejará esta cola

dirigiendo la atención del sistema a la

alternativa más prometedora.


UAM-A

Las prioridades dentro de la cola se calculan

teniendo en cuenta: la credibilidad de las

hipótesis de las diferentes FCs, los efectos

esperados de la ejecución y una estimación de

su utilidad con respecto al foco de atención del

sistema en ese momento.

Esta combinación de procesamiento dirigido por

los datos y por el objetivo tiene como resultado

la formación incremental de la solución, y se le

conoce ‘resolución oprtunista de problemas’


UAM-A

Comunicación a través de

mensajes Se identifican cuatro grupos de sistemas

que utilizan este tipo de comunicación:

Coherencia a través de cooperación o

compromiso a través de negociación.

Tratamiento de inconsistencias.

Problemas de jerarquía y organización.

Compromiso entre computación y

comunicación.


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Coherencia a través de cooperación o

compromiso a través de negociación

Definen: estrategias de cooperación con el

fin de asegurar que una comunidad de

agentes trabaje en conjunto, con el fin de

optimizar algunos criterios globales.


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Tratamiento de inconsistencias

En algunos casos los agentes tienen que

razonar con una visión incompleta del

mundo; lo que implica una visión

inconsistente del mundo.

Los agentes deben revisar sus creencias con

respecto acerca del estado actual del mundo.

Se debe contar con criterios para reconocer

evidencias lo suficientemente convincentes

que obliguen a esta revisión.


UAM-A

Problemas de jerarquía y

organización

Existen tres factores que influyen en la

elección de una determinada

organización:

La complejidad del problema (número de

agentes)

La imprecisión e incertidumbre

La existencia eventual de una

descomposición del problema


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La imprecisión e incertidumbre

Cuando hablamos de datos nos referimos a imprecisión, esta aparece generalmente por falta de datos apropiados o por autenticidad con respecto a las fuentes de donde se tomaron esos datos.

Cuando la incompletes viene por la parte del conocimiento se le conoce como incertidumbre, estas son debidas a una falta de certeza en las piezas de conocimiento.

Técnicas para manejar la incompletes de los datos y del conocimiento. Estocásticos

Fuzzy (lógica, conjuntos, MCD)

Redes de certeza (modelos probabilísticos)


UAM-A

Organizaciones estáticas y dinámicas

La dinámica: es la habilidad de los agentes para

seleccionar una organización que alcance

ciertos objetivos; este tipo debe ayudar a suplir

la pérdida de un agente.

Parcialmente pre-definidas y a la vez permitir

algún tipo de refinamiento durante el proceso de

resolución del problema.


UAM-A

La existencia eventual de una

descomposición del problema

La naturaleza del problema puede ser un

factor que influya en la organización de los

agentes.


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Compromiso entre computación

y comunicación

Ancho de banda es crítico

Los agentes deben moderar la comunicación; suplen esta falta con otro tipo de computación: Mantener modelos acerca de las creencias y deseos

de otros agentes

Reconocer los planes de otros agentes

Determinar cual es la información relevante y que debe ser comunicada a otro agente

En estos casos es importante precisar cuánto tiempo hay que dedicar a comunicación y computación de acuerdo al costo relativo.


UAM-A

Por qué utilizar IAD

Los problemas complejos están físicamente distribuidos

El conocimiento del problema esta distribuido y es

funcionalmente heterogéneo; nadie conoce todo acerca

de un problema o cuenta con el suficiente conocimiento

requerido para crear un sistema (edificio inteligente, un

coche de carreras).

La complejidad del problema demanda puntos de vista

locales; cuando el problema es muy grande para ser

tratado como un todo; la solución se basa en vistas

locales que permiten rapidez (control de tráfico aéreo)


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Vista Local

El diseño basado en una vista local

constituye un aspecto prometedor para

resolver problemas complejos; es simple

obtener resultados evitando las

dificultades al tratar de resolver un

problema como un todo. (los resultados

emergen producto de las interacciones

locales)


UAM-A

Los sistemas deben ser capaces de

adaptarse a entornos dinámicos. En los

contextos de los sistemas MultiAgente

debido a la distribución inherente, se

asume que el razonamiento es siempre

local; permitiendo aparecer y desaparecer

a los agentes durante la ejecución.


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Un sistema MultiAgente

Es aquel que contiene dos o más agentes.

Debido a que los objetivos no pueden existir sin

ser generados por un agente autónomo, es

imposible para los agentes existir sin autonomía

y así decimos que un sistema es considerado

como MultiAgente si cuenta con:

Dos o más agentes

Al menos un agente es autónomo

Al menos existe una relación entre estos dos

agentes; donde uno satisface los objetivos del otro


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Agentes reactivos …

El diseño de esas arquitecturas esta influenciada por el la teoría de la psicología del comportamiento.

Brooks, Chapman and Agree, Kelabling, Maes, Ferber, Arkin

Esta clase de agentes también es conocida como: Basdos en el comportamiento

Ubicados (inmersos)

reactivos


UAM-A

La dinámica de la selección-acción para este

tipo de sistemas emerge con base en dos

aspectos básicos:

Las condiciones del entorno

Objetivos internos de cada agente

Sus principales características son:

Interacción dinámica con el entorno

Mecanismos internos que permiten trabajar con

recursos limitados e información incompleta


UAM-A

El diseño de estas arquitecturas reactivas

esta guiado parcialmente por la hipótesis

de Simon:

La complejidad del comportamiento de un

agente, puede ser reflejo de la complejidad

del entorno, más que que de un

comportamiento complejo.


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Brooks considera que el mejor modelo para

razonar es el mundo.

... Y construir sistemas reactivos basados en la

percepción acción (essence of intelligence)

Una vez que la esencia del ser y la reacción están

disponibles, la solución a probelmas como:

comportamiento, lenguaje, concimiento experto y

su aplicación, y razonamiento, se vuelve simple.


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Funcionalidad Vs.

Comportamiento Desde una perspectiva funcional, la IA clásica

ve a un sistema inteligente como un conjunto independiente de procesadores de información.

La arquitectura incluida (subsumption) proporciona una descomposición orientada a la actividad; de esta forma un conjunto de actividades (comportamientos) puede ser identificado.

Los comportamientos trabajan en paralelo, y están conectados al mundo real a través de percepciones y acciones.


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Fundamentan su conducta en …

El mundo real (Brooks, 1991) y aquí se hace un contraste entre los sistemas físicos de símbolos y los sistemas fundamentados en el mundo real

En este caso el sistema, tiene el comportamiento dividido en varios módulos que interactúan con el entorno para producir un comportamiento complejo, sin utilizar modelos centralizados.


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Comportamiento

Emergente… La capacidad de percibir el entorno en

estos sistemas, los dota de un

comportamiento emergente que en

palabras de (Maes) se explica de la

siguiente manera:


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La funcionalidad de un agente es vista como una propiedad emergente a raíz de la intensa interacción del sistema con el entorno dinámico. La especificación del comportamiento de un solo agente no explica la funcionalidad que se observa cuando el agente esta en funcionamiento.


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La funcionalidad del agente en un alto porcentaje depende de los eventos que se presentan en el entrono dinámico. El entorno no es el único factor que se toma en cuneta para el diseño, pero sus características dinámicas son las que disparan el funcionamiento del sistema.


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Ejemplos de esta escuela son …

Modelos Biológicos:

Algoritmos genéticos

Redes neuronales

Otros modelos bottom-up están inspirados

en:

Teoría de control (Beer)

Análisis de sistema dinámicos


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Sin embargo una conclusión es que el análisis y diseño

de los sistemas inteligentes necesitan ambos enfoques

una propuesta de modelo es la realizada por Kealbling y

Rosenschein (1990), en 1995 crean un lenguaje para

especificar el comportamiento deseado del agente y un

compilador que produce las acciones y que se parece a

los circuitos.

(Laureano, 2000 http://delfosis.uam.mx/~ana/)


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FIN

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