AGENTES INTELIGENTES Ingeniería del Conocimiento

(1)

IC AGENTES 1

AGENTES INTELIGENTES

Ingeniería del Conocimiento

(2)

IC AGENTES 2

INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA 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)

(3)

IC AGENTES 3

IA Distribuida Ingeniería de

software

Sistemas

distribuidos y redes POO

NOCION DE AGENCIA

(4)

IC AGENTES 4

AGENTES EN LA IA

(5)

IC AGENTES 5

INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

DISTRIBUIDA DISTRIBUIDA

Porque IA Distribuida?

Porque distribuir IA?

Los problemas están físicamente distribuidosLos problemas están físicamente distribuidos

El mundo está compuesto por entidades autónomasEl mundo está compuesto por entidades autónomas

Estas entidades interactúan entre si y con el entornoEstas entidades interactúan entre si y con el entorno

NOCION AGENTES

(6)

IC AGENTES 6

SISTEMAS MULTIAGENTES SISTEMAS MULTIAGENTES

Campo 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

distribuidos distribuidos

Agentes como una herramienta para entender sociedades humanas:

permiten una interesante forma de permiten una interesante forma de

simular sociedades simular sociedades

(7)

IC AGENTES 7

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

(8)

IC AGENTES 8

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

(9)

IC AGENTES 9

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

(10)

IC AGENTES 10

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.

(11)

IC AGENTES 11

QUE ES UN AGENTE?

(12)

IC AGENTES 12

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

(13)

IC AGENTES 13

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 ?

(14)

IC AGENTES 14

AGENTE

Representación de Norvig&Russell Representación de Norvig&Russell

(15)

IC AGENTES 15

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.

(16)

IC AGENTES 16

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 & Norvig

 Racional no es omnisciente

(17)

IC AGENTES 17

RACIONALIDAD

 Depende de

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

La medida de éxito elegida

Cuánto conoce el agente del ambiente en que opera

Las acciones que el agente esté en condiciones de realizar

(18)

IC AGENTES 18

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

Débil

 Nociones de Agentes

Fuerte

(19)

IC AGENTES 19

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)

(20)

IC AGENTES 20

AGENTES: ejemplos

 Ejemplos

 Agentes triviales

Termostato

demonio en UNIX (biff)

 Agentes inteligentes

agente planificador de vuelos

agentes de interfaz

agentes que negocian

(21)

IC AGENTES 21

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).

(22)

IC AGENTES 22

ACTITUDES DE INFORMACION ACTITUDES 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 .

(23)

IC AGENTES 23

REPRESENTACIÓN DE CREENCIAS REPRESENTACIÓN DE CREENCIAS

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

EJEMPLO:

(24)

IC AGENTES 24

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

(25)

IC AGENTES 25

TIPOS DE AGENTES

COOPERATIVOS COOPERATIVOS

AUTONOMOS AUTONOMOS

APRENDEN APRENDEN

AGENTES INTELIGENTES AGENTES INTELIGENTES

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

COLABORATIVOS

AGENTES DE INTERFAZ COLABORATIVOS/

APRENDEN

(26)

IC AGENTES 26

Ejemplo

Ejemplo – Taxi con piloto automático

(taximetrero reemplazado por un agente inteligente )

Percepciones ??

acciones ??

Metas ??

Ambiente ??

(27)

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

 Ambiente

calles urbanas, avenidas, tráfico, peatones, clima, tipo de cliente

(28)

IC AGENTES 28

 Ejemplos de distintos tipos de agentes

(29)

IC AGENTES 29

ARQUITECTURAS DE

AGENTES

(30)

IC AGENTES 30

SISTEMAS MULTIAGENTES: Cómo SISTEMAS MULTIAGENTES: Cómo

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 Practice Intelligent Agents: Theory and Practice

(31)

IC AGENTES 31

TEORIAS SOBRE AGENTES TEORIAS SOBRE AGENTES



Que es Que es un agente? un agente?

 Que propiedades Que propiedades debe tener? debe tener?

 Cómo se representan Cómo se representan dichas propiedades dichas propiedades formalmente?

formalmente?

 Cómo se razona Cómo se razona acerca de ellas? acerca de ellas?

(32)

IC AGENTES 32

MODELO ABSTRACTO MODELO ABSTRACTO



Entorno: Entorno: S={s S={s

¹¹

, ....,sn} , ....,sn}

 Acciones Acciones A= {a A= {a

¹¹

,...an} ,...an}

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

 Agente: Agente: acción: S acción: S   A A

 Interacción Agente-entorno Interacción Agente-entorno (historia) (historia) h: S

h: S

₀₀

 

^a0^a0

S S

_{1 ...}_{1 ...}

  S S

₀₀

 Observación del entorno Observación del entorno : : ver:S ver:S   P P

(33)

IC AGENTES 33

ARQUITECTURA DE AGENTES ARQUITECTURA 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)

(34)

IC AGENTES 34

ARQUITECTURA BDI ARQUITECTURA 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

(35)

IC AGENTES 35

ARQUITECTURA

???

EFECTORES

SENSORES

CREENCIAS

DESEOS

INTENCIONES

(36)

IC AGENTES 36

ARQUITECTURA BDI ARQUITECTURA 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

(37)

IC AGENTES 37

ARQUITECTURA BDI – modelo básico ARQUITECTURA BDI – modelo básico

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

datos:

 Bel:Bel: el conj. de todas las creencias el conj. de todas las creencias posibles. posibles.

 Des:Des: el conj. de todas las deseos el conj. de todas las deseos posibles. posibles.

 Int:Int: el conj. de todas las intenciones el conj. de todas las intenciones posibles. posibles.

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

Debe haber una noción de consistencia definidos sobre ellos

(38)

IC AGENTES 38

ARQUITECTURA BDI – modelo básico ARQUITECTURA BDI – modelo básico

 La función que agrupará todas las funciones definidas será : P  A

Función acción p: P , A Begin

B = F_B(p: P)

D = opciones ( B) I = filtro(B,D,I)

return (ejecutar(I)) End

(39)

IC AGENTES 39

ARQUITECTURA BDI – modelo básico

(40)

IC AGENTES 40

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

(41)

IC AGENTES 41

LENGUAJES DE AGENTES LENGUAJES 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 ?

(42)

IC AGENTES 42

LENGUAJES

LENGUAJES 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.

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

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

(43)

IC AGENTES 43

AGENTES PARA

CONSTRUIR SISTEMAS

MULTIAGENTES

(44)

IC AGENTES 44

Sistemas Multiagentes

COORDINACION

 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 coordinación

coordinación

AGENTES

COOPERATIVOS

AGENTES

COMPETITIVOS

PLANIFICACION NEGOCIACION

(45)

IC AGENTES 45

INTERACCION ENTRE AGENTES INTERACCION 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 agente

agente

(46)

IC AGENTES 46

AGENTES AGENTES

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 método invoca 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)

(47)

IC AGENTES 47

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.

(48)

48

AGENTES AGENTES

DE OBJETOS A AGENTES

OBJETOS OBJETOS

AGENTES AGENTES

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

(49)

IC AGENTES 49

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

(50)

IC AGENTES 50

APLICACIONES

APLICACIONES DE AGENTES DE AGENTES

Hay 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.

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).

(51)

IC AGENTES 51

TRABAJO DE TRABAJO DE

INVESTIGACIÓN INVESTIGACIÓN

AGENTES…

UNR / CIFASIS

(52)

IC AGENTES 52

Lineas de Trabajo



Arquitecturas lógicas de agentes



Negociación en agentes intencionales



Aplicaciones a la educación

(53)

IC AGENTES 53

Negociación cooperativa de agentes

Pablo Pilotti (CIFASIS), Carlos Chezñevar (UNS)

Desarrollar modelos computacionalesDesarrollar modelos computacionales de negociación cooperativa entre

de negociación cooperativa entre agentes intencionales

agentes intencionales..

(54)

IC AGENTES 54

(55)

IC AGENTES 55

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 un

martillo, 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 un utilizando 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.

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

con 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.

(56)

IC AGENTES 56

Sistemas Multiagentes y sus aplicaciones a la Educación

Claudia Deco, Cristina Bender Proyectos Regionales y

Latinoamericanos

(57)

IC AGENTES 57

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.

(58)

IC AGENTES 58

BIBLIOGRAFIA BIBLIOGRAFIA

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,