Methoden der KŸnstlichen Intelligenz

(1)

8 Einführung in Agentensysteme

24. Vorlesung: Softwareagenten;

Konstruktion von Agentensystemen

Methoden der KŸnstlichen Intelligenz

Ipke Wachsmuth ÊWS 2000/2001

24. Vorlesung Methoden der KŸnstlichen Intelligenz 2

ãSoftwareagentÒ

u Ein Programm, dessen Arbeit als das eigenständige Erledigen von Aufträgen oder Verfolgen von Zielen in Interaktion mit einer Umwelt beschrieben werden kann u benötigt:

l Fähigkeiten der Wahrnehmung (z.B. Eingaben)

l des Handelns (Aktionen)

l der Kommunikation (über Nachrichten) und Kooperation

u Anwendungsfelder z.B:

l verteilte Systeme

l Netzwerke (Internet)

l Mensch-Maschine-Schnittstellen

UniversitŠt Bielefeld

(nach Wooldridge & Jennings)

• Autonomie: Agenten operieren ohne direkten Eingriff durch Benutzer- oder andere Steuerung und haben irgendeine Form der internen Kontrolle über ihre Aktionen und inneren Zustände.

• "Soziale" Fähigkeiten: Agenten interagieren mit anderen Agenten (und evtl. Menschen) mittels einer Form von Agenten- Kommunikationssprache.

• Reaktivität: Agenten nehmen ihre Umgebung wahr (das könnte die physikalische Welt sein oder ein Benutzer über ein Interface oder andere Agenten oder das Internet oder eine Grafikwelt oder all dies zusammen) und reagieren darauf.

• "Pro-Aktivität" (im Kontrast zu Reaktivität) : Agenten handeln nicht nur in Reaktion auf ihre Umgebung, sondern können ziel- orientiertes Verhalten zeigen und Initiative übernehmen.

Eigenschaften von Agenten

Weitergehende Eigenschaften

u „Mentalistische“

Eigenschaften:

l Wissen

l Überzeugung

l Intention

l Verpflichtung

Beispiel: BDI-Architektur

u Lernfähigkeiten

l in einzelnen Agenten

l in Multiagentensystemen

u Sichtbare Erscheinung

(anthropomorphe Agenten)

l Persönlichkeit

l Gesichtsausdrücke

l Körpergesten

l gesprochene Sprache

l Emotionsmodelle...

Nicht alle genannten

Eigenschaften müssen

jeweils vorhanden sein.

(2)

Vorteil von ãVerteiltheitÒ

Modularität

• rüste autonome Problemlöser (Spezialisten) mit Expertenwissen für Teilaufgaben aus und füge sie “im Team” zusammen

Multiagentensysteme

Idee: Jeder Agent hat gerade soviel Wissen, wie benötigt wird, um seine Spezialaufgabe zu lösen.

Interaktion zwischen mehreren Agenten mit einfachem Verhalten kann genutzt werden, um komplexe Aufgaben zu lösen.

Kooperierende Agenten

Agentenhaben

– Basisfunktionalität (können bestimmte, ihnen zugeteilte Aufgaben lösen)

– kooperativen Überbau (zur Teilnahme an Ko- operationsverfahren mit anderen Agenten) – Kommunikationsfähigkeit (durch Zugriff auf

Kommunikationskanäle zu anderen Agenten)

gestaffelteS y s t e m e :

auf der obersten Ebene lediglich zwei Agenten:

menschlicher Benutzer - künstliches System, Aufgliederung in Gesellschaft weiterer Agenten bis hin zu primitiven (nicht weiter zerlegbaren) 'Höhere' Agenten

können Wissen über andere Agenten haben.

Kein Agent hat Überblick über das zu lösende Gesamtproblem (keine zentrale Kontrolle).

Agentensystem-Konstruktion

u „Mikro-Aspekt“:

Wie entwirft und baut man einen Agenten, der die Fähigkeit zum autonomen Handeln hat?

u „Makro-Aspekt“:

Wie erzielt man effektiv eine Kooperation einer Agentengemeinschaft?

l Kommunikationssprachen und -protokolle

l Kooperationsverfahren und -protokolle

Agenten-Kommunikation

Transport

l Wie ist die Kommunikation technisch realisiert?

(Formale) Sprache:

l Wie sind Nachrichten aufgebaut (Syntax)?

l Was bedeuten die Nachrichten (Semantik)?

Vorgehensweise:

l Welchem Schema folgt der Ablauf der Kommunikation?

Systemarchitektur:

l Wie ist das gesamte System strukturiert?

(3)

ãQuasistandardÒ KQML

u KQML ist eine Kommunikationssprache und ein Protokoll für den Austausch von Informationen

u KQML ist keine Wissensrepräsentationssprache u KQML kann beliebige Informationen so „verpacken“,

daß jeder Agent von außen als eine Wissensbasis mit einheitlicher Schnittstelle gesehen werden kann

u KQML besitzt eine erweiterbare Menge von Kommunika- tionsprimitiven (Performatives) mit definierter Semantik

Knowledge Query and Manipulation Language

Nachrichten in KQML

u Syntax (vereinfacht):

<KQML-Message> ::= (<Performative> <Attribute-Value-Pairs>)

<Attribute-Value-Pairs> ::= <Attribute> <Value> |

<Value> ::= (beliebiger string mit passender Klammerung)

u Semantik:logikartige Beschreibung der Vor-, Nach- und Erfüllbarkeits- bedingungen für Performatives

Agenten-Kommunikation im OSI-Modell

Problemschicht

Aufgabenschicht

Interaktionsschicht

Anwendungsschicht Transportschicht

Problemschicht

Aufgabenschicht

Anwendungsschicht Transportschicht

= OSI-Schichten (nach: von Bechtolsheim 1993)

Problemschicht

Aufgabenschicht

Anwendungsschichten

Transportschicht

Interaktionsschicht:

Agenten sind nebenläufige Prozesse mit nachrichtenorientierter Steuerung.

Funktionale Schichten eines Agentensystems

Aufgabenschicht:

Verteilung von Aufträgen an Agenten und Synthese von Teilergebnissen.

Problemschicht:

Verteilte Problemlösung durch Austausch

(4)

Interaktionsschicht

Ag1

Ag2

Ag3

Ag4

M1 M2

M3

M4

Agentensystem definiert als endliche Menge aktiver nebenläufiger Elemente, die über ein Nachrichtentransportsystem kommunizieren

(nach: von Bechtolsheim 1993)

Aufgabenschicht

Ag1

Ag2

Ag3

Ag4

Auftrag

Ergebnis

Verteilung von Teilaufgaben an andere Agenten und Synthese von Teil- ergebnissen. Empfänger können auch ohne Auftrag Ergebnisse erhalten.

Alternative Abstimmungstypen

Auftrag- geber

Auftrag- nehmer

Auftrag- geber

Auftrag- nehmer

Auftrag- geber

Auftrag- nehmer

Auftrag- nehmer Auftrag

Auftrag Annahme

Auftrag

Annahme Annahme Auftrag

unilateral bilateral multilateral

Problemschicht

Ag1

Ag2

Ag3

Ag4

Teilproblem Teillösung

Teillösung

Konkreter Problemlösungsprozeß stellt sich im Agentensystem als ein Austausch von Teilproblemen und Teillösungen dar.

(5)

Kooperationsverfahren

u Master-Slave

l ein zugeteilter Auftrag ist auszuführen

u Contract-Net

l Verhandlungsverfahren: Aufträge werden von Auftraggebern ausgeschrieben, Auftragnehmer machen Angebote, Angebote können abgelehnt oder zugeteilt werden, Auftragsergebnis ist zurückzuliefern bzw. auszuführen

u Abwicklung

l z.B. über unilateralen, bilateralen oder multilateralen Nachrichtenaustausch oder auch global („Blackboard“)

Algebraische Terme werden über hinzugezogene „Spezialisten“ ausgerechnet.

Laufbeispiel für eine über ein Blackboard gesteuerte Kooperation/

Kommunikation (visualisiert mit WBS AgentVis)

Laufbeispiel: Kommunikation der Agenten des SGIM-Gestenerkenners (realisiert mit WBS Agents;

visualisiert mit WBS AgentVis)

Zwischen-ResŸmee

u Realisierung komplexer heterogener Softwaresysteme durch ein System kooperierender Agenten transparent und konzeptionell vorteilhaft

u Komplexe Agenten können als „Agenturen“ konzipiert und als Multiagentensystem realisiert werden

u Einzelnen Komponenten können aktive Rollen zugewiesen werden, Interaktionen sind intuitiv modellierbar

vertiefende Literatur (Buch neu!)

u Kap. 24 „Software-Agenten“ in Görz et al. „Handbuch der KI“