Aula4AgentesIntelig.ppt

1. Rosa Maria E. M. da Costa
UERJ

2. Um agente é tudo que pode ser considerado
capaz de perceber seu ambiente por meio
de sensores e de agir sobre esse ambiente
por meio de atuadores.

3. Um agente pode ser uma pessoa,
uma máquina, um pedaço de software.
Alguma coisa que tem ação
Um artigo:
Is it an Agent, or just a Program?: A Taxonomy for Autonomous Agents
http://www.inf.ufrgs.br/~alvares/CMP124SMA/IsItAnAgentOrJustAProgram.pdf

4. Agente Humano
Sensores
Olhos
Ouvidos
Atuadores
Boca
Mãos
Pernas

5. Um agente robótico pode ter câmeras e
detectores de infravermelho funcionando
como sensores e vários motores como
atuadores

6. Um sistema é racional se “faz a coisa certa“,
dado o que ele sabe
A definição do que é racional em qualquer instante dado
depende de quatro fatores:
•A medida de desempenho que define o critério de sucesso;
•O conhecimento prévio que o agente tem do ambiente;
•As ações que o agente pode executar;
•A sequência de percepções do agnete até o momento.

7. Exemplo: Um Táxi Automático
• Ambiente: Ruas, estradas, tráfego, pedestres,
tempo...
• Medida de Desempenho: Segurança, destino,
conforto, rendimento...
• Atuadores: Direção, acelerador, freios...
• Sensores: Velocímetro, sensores do motor, GPS...

8. Propriedade dos agentes
• Autonomia
• Interatividade
• Pró-atividade
• Adaptação/Reatividade
• Sociabilidade
• Mobilidade
• Proxy (procuração)
• Inteligência/Continuidade temporal
• Aprendizado
• Racionalidade

9. Propriedade dos agentes
• Autonomia
Capacidade de agir sem intervenção externa
• Interatividade
Comunica-se com ambientes e outros agentes
• Pró-atividade
É orientado à objetivo, não reagindo simplesmente
ao ambiente

10. Propriedade dos agentes
• Adaptação/Reatividade
Capacidade de modificar/responder em algum grau
a outros agentes e/ou seu ambiente
• Sociabilidade
Interação marcada por relações onde o agente pode
ser amável, sociável, companheiro ou amigo
• Mobilidade
Capacidade de se transportar de um ambiente para outro

11. Propriedade dos agentes
•Proxy (procuração)
Pode agir em interesse de alguém ou representando
uma entidade
• Inteligência
Estado de formalização do conhecimento.
Interage com outros agentes usando linguagem simbólica
• Continuidade temporal
Processo de funcionamento contínuo

12. Propriedade dos agentes
• Aprendizado
Capacidade de modificar seu comportamento
baseado em suas experiências
• Racionalidade
Capacidade de selecionar suas ações baseados
em objetivos

13. Agente de Software
É uma entidade de software autônoma,
que pode interagir com o seu meio ambiente
(incluindo humanos, máquinas e outros
agentes de software em vários ambientes
e entre várias plataformas)

14. Agente de Software
Um agente de software recebe seqüências
de teclas digitadas, conteúdo de arquivos
e pacotes de rede como entradas sensoriais
e atua sobre o ambiente exibindo algo
na tela, gravando arquivos e enviando
pacotes de rede

15. Tipos de Agente
• Conselheiro: oferece ajuda e treinamento. Ensina
os passo iniciais para usar um determinado
sistema.
• Guia: ajuda a navegação em bancos de dados e
hipermídia. Classifica, recupera e filtra grandes
quantidades de informações, apresentando
somente os dados relevantes e importantes aos
usuários, no formato personalizado.

16. Tipos de Agentes
• Empregado: executa as atividades tediosas
ou repetitivas. Atividades são executadas
imediatamente.
• Representante: trabalha na ausência do
usuário. Por exemplo, pode fazer backups
de arquivos de madrugada ou fazer pedidos
de compras, caso algum produto atinja o
limite mínimo no estoque.

17. Tipos de Agentes
• Comunicador: trabalha com outros
usuários e seus agentes, para assim,
conseguir executar as atividade às quais foi
designado. Pode, por exemplo, organizar
reuniões de recursos e pessoas.

18. Modelos de Agentes
Em grau crescente de generalidade:
– Agentes Reativos
– Agentes Reativos baseados em Modelo
– Agentes Orientados a Objetivos
– Agentes Orientados a Utilidades
Todos eles podem aprender !

19. Agentes ...
Sensores
Atuadores

20. Agentes Reativos
Sensores
Atuadores
Como é o
mundo agora?
Que ação deve
ser executada?
Regras
condição-ação

21. Agentes Reativos baseados em Modelo
Sensores
Atuadores
Como é o
mundo agora?
Que ação deve
ser executada?
Regras
condição-ação
Estado
Como o
mundo evolui?
O que minhas
ações fazem?

22. Agentes Orientados a Objetivos
Sensores
Atuadores
Como é o
mundo agora?
Que ação deve
ser executada?
Objetivos
Estado
Como o
mundo evolui?
O que minhas
ações fazem? Como ele será se for
executada a ação A?

23. Agentes Orientados a Utilidade
Sensores
Atuadores
Como é o
mundo agora?
Que ação deve
ser executada?
Utilidade
Estado
Como o
mundo evolui?
O que minhas
ações fazem? Como ele será se for
executada a ação A?
Quanto mais
feliz serei eu?

24. Agentes que Aprendem
Sensores
Atuadores
Crítica
Aprendizado
Gerador de
Problemas
Graduação do
Desempenho
Padrões de Desempenho

25. Conclusões
• Constituem um paradigma especialmente
adequado para a modelagem de sistemas de IA
• A racionalidade dos agentes é seu principal
atributo e corresponde ao seu componente
inteligente,
• Apresentam-se em diferentes graus de complexidade
e sempre são capazes de aprender.

26. Sistemas Multiagentes
Refere-se à sub-área da Inteligência Artificial
Distribuída (IAD) que investiga o
comportamento de um conjunto de
agentes autônomos objetivando a solução
de um problema que está além das capacidades
de um único agente.

27. Sistemas Multiagentes
É uma rede de solucionadores
de problemas que interagem para solucionar
problemas que estão além das capacidades ou
conhecimento de cada solucionador de
problemas individualmente.
Solucionadores de problemas = agentes

28. Por que Sistemas Multiagentes?
• Problemas reais são muito grandes e complexos para
serem resolvidos por um único agente
• Agentes individuais são limitados por seu
conhecimento, recursos computacionais e perspectivas
• Sistemas multiagentes são modulares
• Problemas reais envolvem sistemas dinâmicos
distribuídos

29. Características de SMA
Cada agente possui informação e/ou capacidades
incompletas.
Não há um sistema de controle global.
Dados descentralizados
Computação assíncrona

30. SMAAbertos e Fechados
•Sistemas Abertos
– Os agentes são projetados por diferentes
pessoas com intenções variadas.
•Sistemas Fechados
– Os agentes são tipicamente projetados
para atender um objetivo comum.

31. Projetar e construir sistemas multiagentes é
uma tarefa difícil:
Apresenta todos os problemas já
conhecidos dos sistemas distribuídos
e concorrentes.
Dificuldades adicionais surgem da
flexibilidade e complexidade das
interações.

32. Dois principais impedimentos técnicos:
– Inexistência de uma metodologia sistemática
para claramente especificar e estruturar todas
as fases de construção de aplicações SMA.
– Inexistência de ferramentas e ambientes de
desenvolvimento de SMA com
qualidade industrial.

33. Objetivos
Fontes Tarefa Link de dependencia
agente
Modelagem i*

34. Tutorial
• http://www.din.uem.br/~ia/vida/agentes/