agenti “intelligenti” per il commercio elettronico
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agenti “intelligenti” per il commercio elettronico
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HAL 9000
‘Internet Revolution, HAL’s “Birthday”, and Commercial Co-Option’,
http://www.palantir.net/2001/meanings/essay00.html
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Perché “intelligenti”?
“Quanto” intelligenti?
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Cosa sono gli agenti intelligenti?
sistemi software in computer e/o reti che assistono gli utenti nell’esecuzione di attività legate all’uso delle tecnologie computer-based (Maes, 2001)
Applicazione/sistema “computer-based”(trasmissione/comunicazione, CAD, commercio elettronico, etc.)
utente
Agente intelligente
interazione
interazione
coop
eraz
ione
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dalla “direct manipulation” ….- strumenti per l’uso diretto delle tecnologie computer-based- contesto statico, delimitato, strutturato (organizzato)- funzionamento dipende direttamente dall’utente
… all’ indirect management
- contesto non strutturato, aperto, dinamico- compiti “delegati” a software sulla base di obiettivi o preferenze indicate dall’utente- molte attività/eventi avvengono inconsapevolmente per l’utente
un diverso approccio all’uso delle tecnologie computer-based (cfr. Kay, 1984)
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Cosa sono gli agenti intelligenti?SOFTWARE DI “INTELLIGENZA ARTIFICIALE” CHE:• assistono gli utenti nel loro lavoro, o svolgono compiti per conto dell’utente sulla base dei suoi obiettivi, preferenze, criteri
comportamentali o decisionali (Feldman and Yu, 1999)– monitoraggio di eventi, situazioni, scenari– raccolta di informazione/conoscenza– decisioni
• sono autonomi– possono intraprendere azioni autonome “nell’interesse dell’utente” in relazione agli obiettivi loro assegnati
• sono in grado di adattarsi al contesto (Woolridge and Jennings, 1995)– possono apprendere– possono reagire al cambiamento del contesto– possono “interagire socialmente”
• possono cooperare e “interagire socialmente”– con operatori umani– con altri agenti software
• possono aiutare utenti diversi a interagire/cooperare (intermediazione)
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Software: “semplice programma” o “agente”?Gli agenti SONO programmi software, ma non tutti i programmi
software sono agenti
PROGRAMMA• Statico• Direct manipulation
(utente avvia ogni azione)• Interazione precodificata• Funzionamento fisso e prevedibile (segue
le istruzioni date)• Funziona solo a richiesta e poi si arresta
• residente in una macchina fissa
AGENTE• dinamico• Indirect management
(autonomia)• Interazione dinamica e autonoma• può modificare il proprio funzionamento
(regole possono cambiare)• sempre in funzione (anche in modo
trasparente per l’utente)
• può “trasferirsi” in altre macchine
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Agenti vs. Sistemi Esperti
AGENTI• per l’utente “medio”• per attività “comuni”• per vari compiti/problemi• autonomi• adattivi
SISTEMI ESPERTI• per l’utente “esperto”• per attività “specialistiche”• per un (tipo di) problema solo• attivi su richiesta• a struttura fissa
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tecniche abilitanti• Rule-Based Reasoning
• “if condition A is satisfied, then do action B else do action C”– esempio: filtri email– problemi: comportamento “statico”
• Knowledge-Based Reasoning• riproduzione di vaste basi di conoscenza per meccanismi inferenziali• possibilità di estendere la base di conoscenza (agenti apprendono come “risultato dell’esperienza”)
– problema: “knowledge engineer”
• Analisi statistica• identificazione correlazione statistica tra eventi; decisioni conseguenti
– esempi: “Open Sesame” (azioni ripetute); “Magic Cap” (indirizzi email)
• Analisi fuzzy• logica basata su informazione imprecisa o incompleta
• Reti neurali• funzionamento in due fasi: 1. apprendimento; 2. Esecuzione• esempi: riconoscimento semantico di testi
• Evolutionary computing• algoritmi genetici; modelli di selezione biologica
• Agenti in rete• mobile agents: agenti in grado di migrare da un server alll’altro (v. lucido)
• multiagent systems: sistemi di agenti che interagiscono (es. agenti negoziatori in aste)
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Perché agenti intelligenti in Internet?
caratteristiche di Internet
dimensione (effetto “overload”)
complessità (contesto non strutturato)
dinamicità del contesto
elevata interazione
struttura aperta
caratteristiche degli utenti
sempre più utenti; sempre meno esperti
Internet e commercio elettronico come contesti “virtuali” (contrapposti al mondo fisico)
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Agenti nel Web: esempi di campi applicativi (potenzialmente utili)
Agenti di interfaccia (interface agent) per task ripetitivi customizzazione automatica (software, bookmark, indirizzi email, ecc.) gestione sicurezza e accessi in rete
Agenti di segreteria Gestione comunicazione e contatti schedulatori profilatura del personale
Intermediari informativi Individuazione nuovi siti e nuove informazioni utili Analisi, confronto, classificazione di documenti e risorse informative Business intelligence (monitoraggio trend economici; analisi della concorrenza) Data mining
Formazione a distanza
E-commerce
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ESEMPI DI FUNZIONALITA’ TIPICHE
- Ricerca potenziata (più estesa, più articolata)
- Ricerca personalizzata (profilatura, ecc.)
- Ricerca nel “deeb web”
- gestione avanzata dei risultati delle ricerche; estrazione di informazioni dalle pagine trovate
-Monitoraggio delle modifiche alle pagine web
-Avviso automatico di nuovi risultati delle ricerche
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Agenti intelligentiper il commercio elettronico
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Fasi nell’acquisto di un bene (fonte: Maes, 1999)
• identificazione ed esplicitazione dei bisogni(need identification)
• identificazione del prodotto da acquistare - valutazioni comparative(product brokering)
• identificazione del fornitore(merchant brokering)
• negoziazione(negotiation)
• acquisto; acquisizione della consegna(purchase and delivery)
• servizi post-vendita; valutazione del prodotto(product service and evaluation)
“mediazione” di agenti intelligenti (?)
notification agent
recommendationagent
comparison shoppingagent
negotiationagent
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ESEMPIO: amazon(fonte: Maes, 1999)
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Tecniche: filtraggio sulla base di profili, vincoli, o interattivo
Esempi: personalogic
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Esempi: bargainfinder; priceline
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Esempi: Kasbah (MIT); eMediator (Washington Univ.)
auctionbot (Univ. of Michigan)
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Limitazioni e problemi aperti:elementi per una discussione
• uso ancora molto limitato • automazione o flessibilità?
(cfr. Gebauer and Scharl, 1999)
• il problema del contesto “standard”• delega, “fiducia”, reputazione• vantaggi per chi?
• Es. riduzione differenziali competitivi?• intrasparenza dei mercati, comportamenti opportunistici e
uso di agenti
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L’approccio opposto: strutturare meglio il Web
IL PROGETTO
“SEMANTIC WEB”
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L’IDEA
• Modificare il web in modo da renderlo maggiormente idoneo a un’interazione uomo-macchina– “Riscrivere” le pagine web inserendo “marcatori”
idonei per identificarne i contenuti (standard XML e derivati)
– Classificare i dati secondo “categorie di informazioni” (costruzione di ontologie)
– Progettare motori di ricerca “evoluti” in grado di operare in questo contesto
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I PROBLEMI
• La riscrittura del Web• La necessità di usare strumenti strutturati e complessi• La costruzione di ontologie (documenti che forniscono il
significato e le relazioni tra i termini)– Operazione che solleva problemi teorici e pratici– Operazione costosa– Il risultato deve essere largamente condiviso (es.: ontologia
per gli studenti di ingegneria)