Agentes inteligentes e Agentes inteligentes e sistemas multiagentessistemas multiagentes

Disciplina de

Inteligência ArtificialProf.: Guilherme Bastos Alvarenga

Anderson de Rezende Rocha

Elmo Melquíades de Souza Júnior

Júlio César Alves{undersun, elmojunior, jcalves}@comp.ufla.br

RoteiroRoteiro• Introdução

– Histórico– Motivação

• Metáforas de inteligência• Definições• Abordagens de resolução de problemas

– RDP– SMA

RoteiroRoteiro

• SMAs reativos• SMAs deliberativos

– Jogo rápido: RDP ou SMA?• Problemas enfrentados em IAD• Aplicações• Conclusões e perspectivas• Bibliografia• Questões

IntroduçãoIntrodução

• Busca por sistemas tomadores de decisão

• Origem da Inteligência Artificial Distribuída

• IA clássica vs. IAD• Dilema de Inteligência Artificial

HistóricoHistórico

• Sistemas de reconhecimento da fala• HEARSAY-II• Blackboard (Quadro negro)• Beings

– Recursos compartilhados– Estruturas de controle complexas– Comportamentos sofisticados...

• Programação orientada a objetos• Sistemas abertos

Motivação

• Inúmeras aplicações atualmente– Controle de tráfego aéreo– Indústrias– Gerência de negócios– Interfaces homem-computador– Aplicações distribuídas– Aplicações para internet– etc.

Metáforas de inteligência

• Empresas competitivas• Times de futebol• Colônias de formigas• O que é inteligência? O que a caracteriza?

Recomenda-se não tentar entender a possível inteligência em uma máquina comparando com o que se entende por inteligência humana.

(Chandraksekaran)

DefiniçõesDefinições

• Agente• Sociedade• Ativo• Ambiente

– Aberto – Fechado

• Interação

• Organização– Estruturas de autoridade– Táticas de controle– Tipos pares (conhecimento, ação)

– Restrições de comunicação• KQML• Blackboard• Direta

Abordagens de resolução Abordagens de resolução de problemasde problemas

• Pode ser dividida em RDP e SMA– RDP Resolução Distribuída de

Problemas– SMA Sistemas MultiAgentes

Resolução Distribuída de Resolução Distribuída de ProblemasProblemas

• Agentes concebidos para resolver o problema em particular;

• Define-se uma organização para restringir o comportamento destes agentes;

• A comunicação deve seguir certos

pré-requisitos;• Execução concorrente dos agentes;

Resolução Distribuída de Resolução Distribuída de ProblemasProblemas

• Os agentes são cooperativos;– Não necessariamente a mesma estratégia

de solução

• Existe uma noção de controle global do sistema;

• Concepção fechada de mundo;• Reutilização?

Figura 1: Abordagem RDP

Sistemas multiagentesSistemas multiagentes

• Os agentes devem ser capazes de decompor as tarefas

• Os agentes são autônomos• Os agentes são capazes de resolver

problemas seus e os outros que surgirem no ambiente

• Os agentes podem entrar e sair do ambiente a qualquer momento

• Capazes de reconhecer modificações no ambiente

Figura 2: Abordagem SMA

SMAs reativosSMAs reativos

• Não há representação do ambiente

• Não há memória das ações

• Organização é etológica

• Há grande número de membros.

SMAs deliberativosSMAs deliberativos

• Pontos importantes nos SMAs Deliberativos– Organização– Cooperação– Negociação– Comunicação

• Representação explícita de seu ambiente;

SMAs deliberativosSMAs deliberativos

• Possuem memória;• Comunicação modo direto;• Mecanismo de controle é deliberativo;• Modelo de organização baseado nos

modelos sociológicos;• Uma sociedade contém tipicamente

poucos agentes, na ordem de uma dezena.

Jogo rápido: RDP ou SMAJogo rápido: RDP ou SMA

• RDP é um subconjunto de SMA• SMA fornece uma base para RDP• SMA e RDP são agendas de pesquisa

complementares

Problemas em IADProblemas em IAD

• Descrição, decomposição e alocação de tarefas;

• Interação, linguagem e comunicação;• Coordenação, controle e comportamento

coerente;• Conflito e incerteza;• Linguagens e ambientes de programação;

AplicaçõesAplicações

• IBM Aglets SDK, Mitsubishi’s Concordia e General Magic and Telescript

• NALAMAS: Natural Language Multi-Agent Systems

• Operação descentralizada de sistemas hidrotérmicos em ambiente de mercado

AplicaçõesAplicações

• Modelagem de STI Multiagente• Simulação inteligente de mercados

eletrônicos• Sistema de agentes disponibilizadores de

serviços de viagens• Sistema multiagente para marcação

automática de reuniões

Conclusões e perspectivasConclusões e perspectivas

• Revolução na forma de resolver e de de pensar os problemas.

• Reinvenção de conceitos: vida artificial, telecomunicações, recuperação de informações, linguagens de programação.

• A internet como meio de expansão: caldo de cultura.

ReferênciasReferências

• O artigo escrito bem como todas as referências bibliográficas estão em:

www.comp.ufla.br/~undersun/ia

QuestõesQuestões

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