slide2-agentes

Agentes Inteligentes
Alex F. V. Machado
1
Definição
Um agente é tudo aquilo que pode ser visto como
percebendo um ambiente e agindo sobre ele em
busca de um conjunto de objetivos.
Um programa de IA pode ser visto
como um Agente Racional

Plano da aula

O que é um Agente Racional (inteligente)?

Qual sua utilidade em IA?

Ambientes e arquiteturas

Aplicações

Estado atual do conceito de agente
3
O que é um agente

Agente é qualquer entidade que:



percebe seu ambiente através de sensores (ex. câmeras,
microfone, teclado, finger...)
age sobre ele através de atuadores (ex. vídeo, auto-falante,
impressora, braços, ftp, ...)
Mapeamento: seqüência de percepções => ação
ambiente
sensores
Raciocinador
atuadores
Agente
modelo do
ambiente
Características Cognitivas (1/2)
Básicas:
Autonomia – capacidade de agir sem intervenção de
outros agentes.
Reatividade – habilidade de reagir a estímulos do
ambiente.
Proatividade – propriedade de agir guiado por
objetivos, a partir de iniciativa própria.
Características Cognitivas (2/2)
Adicionais:
Sociabilidade – potencialidade de se comunicar com
outros agentes do ambiente.
Adaptatividade – capacidade de se adaptar ao ambiente
(aprendizado).
Mobilidade – habilidade de se mover entre ambientes.
Veracidade – propriedade de dizer sempre a verdade.
Benevolência – característica de realizar tudo aquilo que
lhe é solicitado.
Racionalidade – capacidade de agir sempre em busca
dos próprios objetivos.
Medida de Desempenho (MD)

Critério que define o grau de sucesso de um
agente na realização de uma dada tarefa

Esta medida deve ser imposta do exterior

Exs. aspirador de pó, provador de teoremas, filtragem
de e-mails, policial de trânsito, avaliador de clima...
7
Agente Racional (McCarthy & Hayes 69, Newell 81)

Agente Racional: fazer a melhor coisa possível


Problema


segue o princípio da racionalidade: dada uma seqüência de
percepções, o agente escolhe, segundo seus conhecimentos,
as ações que satisfazem melhor seu objetivo.
estado inicial + ações => estado final (objetivo)
Racionalidade Onisciência, limitações de:




sensores
atuadores
raciocinador (conhecimento, tempo, etc.)
Agir para obter mais dados perceptivos é racional
8
A metáfora de agente decompõe
1) Problema em:

percepções, ações, objetivos, e ambiente (e outros agentes)
2) Tipo de conhecimento em:







Quais são as propriedades relevantes do mundo
Como o mundo evolui
Como identificar os estados desejáveis do mundo
Como interpretar suas percepções
Quais as conseqüências de suas ações no mundo
Como medir o sucesso de suas ações
Como avaliar seus próprios conhecimentos
3) Arquitetura e método de resolução de problema
9
Agente de Polícia de Trânsito
raciocínio
Agente
Conhecimento:
- leis
- comportamento
dos indivíduos,...
percepção
Ambiente
Objetivo:
- fazer com que as leis
sejam respeitadas
execução
Ações:
- multar
- apitar
- parar, ...
Exemplos de Agentes
Agente
Diagnóstico
médico
Dados
perceptivos
Ações
Sintomas,
Perguntar,
paciente, exames prescrever exames,
respostas, ...
testar
Objetivos
Ambiente
Saúde do paciente,
minimizar custos
Paciente,
gabinete, ...
Análise de
imagens de
satélite
Pixels
imprimir uma
categorização
categorizar
corretamente
Imagens de
satélite
Tutorial de
português
Palavras
digitadas
Imprimir exercícios,
sugestões,
correções, ...
Melhorar o
desempenho do
estudante
Conjunto de
estudantes
Filtrador de
mails
mensagens
Aceitar ou rejeitar
mensagens
Aliviar a carga de
leitura do usuário
Mensagens,
usuários
Motorista de
taxi
Imagens,
velocímetro,
sons
brecar, acelerar,
dobrar, falar com
passageiro, ...
Músico de jazz
Sons seus e de
outros músicos,
grades de
acordes
Escolher e tocar
notas no andamento
Segurança,
Ruas, pedestres,
rapidez, economia,
carros, ...
conforto,...
Tocar bem, se
divertir, agradar
Musicos,
publico, grades
de acordes
Ambiente



Classes de ambientes
 Físico: robôs
 Software: softbots
 Realidade virtual (simulação do ambiente físico): softbots e avatares
Propriedades de um ambiente
 acessível (completamente observável) x inacessível (parcialmente
observável)
 determinista x não-determinista
 episódico x não-episódico (seqüêncial)
 estático x dinâmico
 discreto x contínuo
Outras propriedades
 Número de percepções, ações, objetivos,...
12
Ambientes: propriedades



Acessível: quando os sensores do agente conseguem
perceber o estado completo do ambiente.
Episódico: a experiência do agente é dividida em
episódios. Cada episódio consiste em o agente
perceber e então agir. Cada episódio não depende
das ações que ocorreram em episódios prévios.
Determinístico: o próximo estado do ambiente pode
ser completamente determinado pelo estado atual e
as ações selecionadas pelo agente.
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Ambiente Determinístico
Próximo estado = estado atual + ações dos agentes.
Devemos dizer se um ambiente é ou não
determinístico do ponto de vista de um agente.
Ex.:
xadrez – determinístico
robô que seleciona peças – não-determinístico
Ambientes: propriedades

Estático: o ambiente não muda enquanto o
agente está escolhendo a ação a realizar.


Semi-dinâmico: o ambiente não muda enquanto o
agente delibera, mas o "score" do agente muda.
Discreto: quando existe um número distinto e
claramente definido de percepções e ações
em cada turno.

Contínuo: percepções e ações mudam em um
espectro contínuo de valores.
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Exemplos de Ambientes
Agente
xadrez sem relógio
acessível determinista episódico
Sim
Sim
Não
estático
Sim
discreto
Sim
xadrez com relógio
Sim
Sim
Não
Semi
sim
motorista de taxi
Não
Não
Não
Não
Não
médico
Não
Não
Não
Não
Não
tutor
Não
Não
Não
Não
Sim
Analisador de imagem
Sim
Sim
Sim
Semi
Não
Busca na web
Não
Não
Sim
Não
Sim
Filtrador de mail
Sim
Não
Sim
Não
Sim
O que é um agente
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Agentes Inteligentes

Arquiteturas






Agente tabela
Agente reativo simples
Agente reativo com estado interno
Agente orientado a objetivos
Agente baseado em utilidade
Agente com aprendizagem
autonomia
complexidade
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Agente Tabela
sensores
ambiente
Agente
Tabela
percepções
ações
.
.
.
.
atuadores

Limitações





Mesmo Problemas simples -> tabelas muito grandes

ex. xadrez 30^100
Nem sempre é possível, por ignorância ou questão de tempo, construir a tabela
Não há autonomia nem flexibilidade
Este agente só tem fins didáticos!!! Não vale nem a pena pensar nele
Ambientes

acessível, determinístico, episódico, estático, discreto e minúsculo!
Agente Reativo Simples
sensores
Agente
ambiente
Qual a aparência atual do mundo?
Que ação devo executar agora?
Regras
“condição-ação”
atuadores

Vantagens e desvantagens



Regras condição-ação: representação inteligível, modular e eficiente
 ex. Se velocidade > 60 então multar
Não pode armazenar uma seqüência de percepções, pouca autonomia
Ambientes:


Reflexo imprescindível em ambientes dinâmicos
Acessível, episódico, pequeno
Agente Reativo com Estado Interno
estado interno
Sensors
como o mundo evolui
regras condição-ação
Que ação eu devo
tomar
Ambiente
conseqüências de minhas
ações
Estado do
Mundo
Effectors
Necessários quando um histórico é necessário,
além da informação sensorial.
Agente Orientado a Objetivos
estado interno
como o mundo evolui
objetivos
Estado do
Mundo
Como será o mundo
se eu tomar ação A
Ambiente
conseqüências de minhas
ações
Sensors
Que ação eu devo
tomar
Effectors



Ambiente: sem restrição
Desvantagem: não tem adaptabilidade
Ex. motorista recifence
Agente Baseado em Utilidade
estado interno
como o mundo evolui
utility
Estado do
Mundo
Como será o mundo
se eu tomar ação A
O quão feliz vou
ficar nesse estado
Ambiente
conseqüências de minhas
ações
Sensors
Que ação eu devo
tomar
Effectors
Funciona escolhendo sempre um estado mais útil.
Função de utilidade: determina o grau de satisfação do agente em
relação a um determinado estado.


Ambiente: sem restrição
Desvantagem: não tem adaptabilidade
Agente com Aprendizado
Agente
sensores
t+1
crítico
avaliação
t
ambiente
trocas
elemento de
elemento de
desempenho (agente) conhecimento aprendizagem
t
atuadores



objetivos de
aprendizagem
Gerador de
problemas
Ambiente: sem restrição
Vantagem: tem adaptabilidade (aprende)
Ex. motorista sem o mapa da cidade
Simulação do Ambiente

Às vezes é mais conveniente simular o ambiente




mais simples
permite testes prévios
evita riscos, etc...
O ambiente (programa)





recebe os agentes como entrada
fornece repetidamente a cada um deles as percepções
corretas e recebe as ações
atualiza os dados do ambiente em função dessas ações e de
outros processos (ex. dia-noite)
é definido por um estado inicial e uma função de atualização
deve refletir a realidade
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Simulação de ambiente

função simulaAmbiente (estado, funçãoAtualização,agentes,final)
repita
para cada agente em agentes faça
Percept[agente] := pegaPercepção(agente,estado)
para cada agente em agentes faça
Action[agente] := Programa[agente] (Percept[agente])
estado := funçãoAtualização(ações, agentes, estado)
scores := avaliaDesempenho(scores,agente,estado) //opcional
até final

Observação:

não cair em tentação “roubando” do ambiente a descrição do que
aconteceu. Usar a memória do agente!
26
Inteligência Coletiva

Porque pensar a inteligência/racionalidade como
propriedade de um único indivíduo?

Não existe inteligência ...





Em um time de futebol?
Em um formigueiro?
Em uma empresa (ex. correios)?
Na sociedade?
Solução: IA Distribuída



Agentes simples que juntos resolvem problemas complexos
tendo ou não consciência do objetivo global
Proposta por Marvin Minsky e em franca expansão...
o próprio ambiente pode ser modelado como um agente
27
IA Distribuída: dois tipos de sistemas

Resolução distribuída de problemas



consciência do objetivo global e divisão clara de tarefas
Exemplos: Robótica clássica, Busca na Web, Gerência de
sistemas distribuídos, ...
Sistemas Multi-agentes


não consciência do objetivo global e nem divisão clara de tarefas
Exemplos: n-puzzle, futebol de robôs, balanceamento de carga,
robótica, ...
28
Exemplos de Sistemas Multi-Agentes


Ant Colony (Colônia de Formigas)
Termite Behaviour (Comportamento de Cupins)
29
Termite Behaviour
30
Termite Behaviour
Ambiente:
Comportamentos dos cupins:
- Espaço em preto: área vazia
- Se não estiver carregando nada:
Anda aleatoriamente até achar uma madeira e a
carrega
- Pontos amarelos: madeira
- Pontos vermelhos: cupins
Objetivo:
- Criar pilhas de madeira
- Se estiver carregando madeira: anda
aleatoriamente, no espaço vazio, deixando a
madeira em um espaço vazio.
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Termite Behaviour
Aplicação:
Sistemas de roteamento de redes de computadores
Problemas de Clusterização / Classificação de Dados
(Ex. construção de grupos homogêneos de municípios de acordo
com alguma variável sócio-econômica)
32
Ant Colony
33
Ant Colony
Objetivo:
- Achar comida e trazer para a toca
no menor caminho
Comportamento das formigas:
- Andam em caminhos aleatórios e
deixam um rastro de feromônio
(rastro) por um determinado
espaço de tempo.
- Tendem a andar em caminhos
cujo o rastro de ferômonio seja
mais forte.
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Ant Colony
Aplicação:
- Sistemas de roteamento de redes
de computadores
-Transporte urbano e logística
- Modelagem de Proteínas
(Bioinformática)
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Propriedades

Autonomia


raciocínio, comportamento guiado por objetivos
reatividade

Adaptabilidade & aprendizagem

Comunicação & Cooperação

Personalidade
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