тарасов

объявлений, связанные с гипотезами, определяющими текущее состояние процесса. На основе механизмов прямого или обратного вывода монитор определяет, какие модули знаний соответствуют текущему состоянию процесса решения задачи. Общая архитектура интегрированной оболочки на основе модели доски объявлений представлена на рис. 8.9.

Среди достоинств архитектуры доски объявлений надо отметить возможность стратификации процесса решения задачи и знаний о процедурах. Здесь имеется возможность единообразно представлять всю информацию о решении задачи и различную метаинформацию в мониторе доски объявлений. Так отдельные символьные и численные процедуры можно рассматривать как источники знаний разных уровней. Вся информация об отдельной процедуре может быть сосредоточена в соответствующем источнике знаний.

2.Рассмотрите классификацию агентов по двум критериям: отношение к себе, отношение к другим агентам. Как формально определить умеренно эгоистичного, умеренно благонамеренного агента?

См билеты номер 4 (нечеткие отношения), 8 (таблица)

Экзаменационный билет №12

1.Дайте классификацию программных агентов. Проведите сравнительный анализ когнитивных и реактивных агентов? Что такое интенциональные агенты? Чем знания отличаются от убеждений, а желания от намерений?

См билет 6

BDI (beliefs – desire - intension) – модель построения архитектуры интеллектуального агента. Основные принципы данного подхода к проектированию – описание убеждений, желаний и намерений агента. Модель BDI впервые была предложена М. Братманом как теория принятия решений. По Братманунамерение и желание являются проактивными, но различие между ними существует в понятии обязательство, которое есть у намерения. Таким образом благодаря обязательствам поведение агента становится стойким во времени. Понятие плана определятет последовательность шагов для достижения намерения. Программная модель BDIреализует данные понятия. Модель BDI для построения интеллектуальных агентов, но не определяет к примеру модель коммуникации агентов. BDIпозволяет планировать поведение агента и выбора целей.

Основные понятия в архитектуре интеллектуального агента:

Убеждения – информационная составляющая агента, описывающая его знания о мире и окружении. Может включать простейшие правила вывода (простейшие логические агенты). Предполагается, что данная информация об окружении может быть ошибочной и неполной.

Желания – множество целей, которых агент хотел бы добиться. При этом цели могут быть противоречивыми. Впоследствии из множества целей формируется множество намерений агента. На

достижимость желаний агента влияет количество ресурсов в системе, а также другие желания. Могут быть противоречивыми.

Намерения – множество целей, которых агент хотел бы добиться. Ключевым является понятие обязательства, взяв на себя которое агент формирует намерение. Множество намерений является подмножеством желаний, и должно быть достижимо в мире агента Намерения играют большую роль в практическом обосновании, и являются стимулом для выбора целей и

средств. Намерения ограичивают будующие рассуждения. То есть если агент из множества желаний выбрал намерение, то он более не стремится воплотить другие (противоречащие) намерения

Ключевым моментом является и то, что на практике агент должен иногда отказываться от своих намерений. В архитектуре агента таким образом должна быть заложена возвможность переоценки намерений. Она также должна удовлетворять некоторым критериям:

- агент, который достаточно часто останавливается для переоценки своих намерений тратит мало времени на собственно достижение целей – отсюда он может никогда не достигнуть собственных целей - агент, который нечасто останавливается для переоценки своих намерений может пропустить момент их обесценивания.

2.Как моделировать взаимодействие агентов на базе теории знаковых отношений? Какие свойства отношений позволяют описывать контрастные и слабоконтрастные взаимодействия?

Смотри билет 16 (транзитивность), 4 (симметричость)

Свойства взаимодействий

направленность

взаимность, многосторонность

избирательность

знак

сила (интенсивность)

динамичность

адаптивность

I Рефлексивность:

E R или R(x,x) = 1, x X

Слабая рефлексивность:

R(x,x) R(x,y), x,y X

II. Симметричность

R = R 1 или R(x,y) = R(y,x), x,y X

III. Транзитивность:

R R R – положительная

R R R – отрицательная

Экзаменационный билет №13

1.Поясните суть трактовки программного агента как интеллектуального посредника и персонифицированного интерфейса пользователя. В чем различия между «слабыми» и «сильными» определениями агентов? Какие архитектуры агентов соответствуют «слабым» определениям. Как можно формально описать поведение реактивных агентов?

Различные определения понятия “агент” подразделяются на “слабые” и “сильные”, программистские и антропоморфные. Слабые определения фактически смыкаются с чисто программистскими взглядами на природу агента, когда стремятся ответить на вопрос, какими минимальными свойствами надо наделить компьютерную программу, чтобы она приобрела статус агента. Подобные определения идут от объектного полюса. Напротив, антропоморфные определения проистекают из трактовки агента как “квазисубъекта”: в них пытаются снабдить агента как можно большим числом человеческих атрибутов.

Искусственные агенты понимаются как программные единицы (модули), поддерживающие локальные состояния и параллельные вычисления, а также способные в процессах коммуникации достигать состояния других агентов, и автоматически выполнять действия в некоторых условиях среды. Соответственно, интеллектуальными агентами называются программные системы, создаваемые для оказания услуг пользователю на основе своих интеллектуальных интерфейсов и характеризующиеся определенным поведением (правилами и стратегиями поведения). Они выполняют некое множество операций для пользователя или другой программной системы, обладая определенной степенью автономности или независимости, и используя при этом знания или представления о целях или желаниях пользователя.

Одной из наиболее популярных архитектур первого класса является архитектура агента на базе продукционной системы, которая задается набором правил вида: если “список условий”, то “список действий”, где список условий связан с элементами из базы фактов, а список действий содержит элементарные действия, например, добавить или исключить элементы из базы фактов.

Более сильные определения полнее отражают когнитивные, коммуникативные, поведенческие, а особенно, интенциональные аспекты агентов. Вообще, в антропоморфных определениях агентов ведущее место отводится ментальным свойствам. Как правило, особое внимание обращается на главное отличие агентов от объектов, связанное с наличием у первых внутренних механизмов мотивации и целеполагания. Тогда ядро агента задается тройкой “интенции — ресурсы — поведение”: любой агент, имеющий определенные цели и предпочтения, нуждается в ресурсах для их достижения и демонстрирует некоторое поведение. Агент есть целостная единица, описание состояния которой включает такие психические компоненты как убеждения, способности, обязательства и решения. Иными словами, каждый агент имеет встроенные механизмы мотивации (формирования предпочтений).

Достаточно сильное и развернутое определение интеллектуального агента дано в [Sycara et al., 1996]. Здесь выделены следующие характеристики:

способность решения задач, поставленных людьми или другими компьютерными агентами;

активность, т.е. способность инициировать решение задачи и предлагать свои услуги пользователю;

сетевая “среда обитания” и способность самоорганизации в ней;

полуавтономность (у пользователя есть возможность управлять уровнем автономности агента);

антиципация, т.е. способность предвидеть запросы пользователя;

надежность;

способность сотрудничать с людьми или другими компьютерными агентами в интересах решения задачи;

гибкость, проявляющаяся в способности работать с неоднородными агентами и удаленными информационными ресурсами;

адаптивность, способность оперативно приспосабливаться к смене потребностей пользователя и факторов среды;

настойчивость в решении задачи.

2.Что такое искусственная жизнь? Приведите пример компьютерного моделированияпроцессов жизни и эволюции. Как формально описываются потребности и желания агента?

Искусственная жизнь в широком смысле есть очень обширная междисциплинарная научно-техническая область, в которой проводятся работы по созданию и исследованию искусственных организмов и систем, реализующих принципы и механизмы организации живого.

Ресурсы-восприятие-действие

Модели искусственной жизни:

Модель «Кузнечик» (М.С.Бурцев, В.Г.Редько и др.)

Модель ПолиМир - одна из типичных моделей искусственной жизни, в которой проведено компьютерное моделирование поведения организмов. Представим себе некое ограниченное пространство (скажем, большой стол), на котором могут жить искусственные организмы. По краям стол-мир ограничен барьерами так, чтобы организмы не падали со стола. На столе могут вырастать лужайки зеленой пищи. Организмы могут двигаться прямолинейно, поворачиваться, поглощать пищу. Они обладают цветовым зрением. Одни организмы могут вступать в борьбу с другими, при этом побежденные организмы умирают, и их каркас превращается в пищу. Организмы могут скрещиваться, давая потомков. Если организм вступает в борьбу, то он краснеет, если испытывает желание скреститься – синеет. Организмы имеют нервную систему, состоящую из искусственных нейронов. Нейронная сеть организма управляет его поведением. А именно, нейронная сеть дает команды, определяющие действия организма: есть, двигаться, скрещиваться, бороться, поворачиваться, фокусировать зрение на окружающих организм объектах. Поедая пищу (зеленые лужайки или каркасы мертвых особей), организмы пополняют свой ресурс энергии. Проявляя активность (движение, повороты, борьба, скрещивание), организмы расходуют энергию. Если ресурс организма становится ниже определенного предела, то организм умирает (и, естественно, превращается в пищу). Популяция организмов эволюционирует. Размножение организмов происходит в результате скрещивания, гибель - в результате борьбы или от голода. Параметры организма (размер, скорость движения, бойцовская сила, основной цвет и т.п.), а также структура нейронной сети определяются геномом организма. Потомки организмов наследуют гены родителей (часть генов от одного родителя, часть - от другого), при переходе от родителей к потомкам гены испытывают также малые мутации.

В модели КУЗНЕЧИК имеется популяция агентов (искусственных организмов), обладающих естественными потребностями: потребность в ресурсах (энергии) и потребность в размножении. Популяция эволюционирует в простой клеточной среде, причем в клетках может эпизодически вырастать трава (пища агентов). Каждый агент имеет внутренний энергетический ресурс, который пополняется при съедании травы и выполнении каких-либо действий. Уменьшение ресурса до нуля приводит к смерти агента. Агенты могут скрещиваться, рождая новых агентов. Каждая потребность выражается количественно величиной мотивации. Например, если энергетический ресурс агента мал, то появляется мотивация найти пищу и пополнить ресурс. Поведение агента управляется его нейронной сетью, которая имеет входы от мотиваций. Если имеется определенная мотивация, то поведение агента может меняться с тем, чтобы удовлетворить соответствующую потребность. Такое поведение будем называть целенаправленным (цель связана со способом удовлетворения потребности).

Для простоты предполагается, что агенты живут в одномерной среде. Агенты могут перемещаться в соседние клетки или перескакивать через несколько клеток. В силу способностей агентов «прыгать» они называются «кузнечиками». В каждой клетке может находиться только один агент.

Предполагается, что время дискретно, и в каждый момент (такт) времени каждый агент популяции может выполнять только одно действие. Его возможные действия таковы:

Бионика (вчера) Искусственная жизнь, эволюциология искусственных систем, экобионика (сегодня).

Искусственная жизнь – междисциплинарная, комплексная область, посвященная созданию и исследованию искусственных организмов и систем, реализующих принципы и механизмы организации живого.

Искусственная жизнь в широком смысле есть очень обширная междисциплинарная научно-техническая область, в которой проводятся работы по созданию и исследованию искусственных организмов и систем, реализующих принципы и механизмы организации живого.

Критерии жизни

1. Организация в пространстве и времени*

Живая система – это скорее структура в пространстве и времени, чем специфический материальный

объект

2. Самовоспроизведение*

Жизнь предполагает наличие механизма самовоспроизведения

3. Самореферентность (самоопределение)*

Живой организм содержит описание самого себя, которое использует для самоопределения в окружающей среде и самовоспроизведения.

4. Взаимодействие со средой

Живое существо функционально взаимодействует со своей средой

5. Реактивное поведение*

Ответы на стимулы, предвидение изменений окружающей среды, управление внутренней средой.

6. Адаптация*

Приспособление к среде: форма живого остается устойчивой, несмотря на возмущения среды.

7.Метаболизм (обмен веществ, который превращает материю или энергию из среды в формы и функции, полезные организму)

8.Индивидуальность*

Живая система состоит из множества сложных взаимосвязанных структур, определяющих ее индивидуальность 9. Эволюция*

Живые существа имеют способность эволюционировать на уровне последовательных поколений

вида.

Искусственная жизнь (ИЖ) в узком смысле есть раздел теории и приложений многоагентных систем, где изучаются вопросы возникновения интеллектуального поведения на основе локальных взаимодействий агентов. При этом сами агенты могут быть необязательно интеллектуальными (а чаще всего, и не являются таковыми). В этом плане термин «искусственная жизнь» относится к децентрализованным системам коллективного поведения.

Основы поведения обучающихся автоматов, способных адаптироваться к среде, можно представить следующим образом. Автомат может воспринимать два входных сигнала: поощрение (удовлетворительное состояние агента в среде) и наказание (неудовлетворительное состояние агента в среде). Состояние автомата соответствует некоторому решению, принимаемому им в процессе взаимодействия со средой (другими автоматами). В процессе адаптации на основе откликов внешней среды автомат переходит в состояние, соответствующее лучшему решению.

Общая концептуальная схема работы коллектива автоматов такова. Имеется коллектив из k автоматов, взаимодействующих со средой. Каждый из них делает это самостоятельно, не зная не только о действиях других членов коллектива, но и об их существовании (фактически, это означает условие безразличия агентов друг к другу). Для подобного агента остальные участники коллектива как бы растворяются в окружающей среде, выступая по отношению к данному автомату как ее часть. В то же время коллектив автоматов может пониматься как единое целое. Его удобно интерпретировать как многоклеточный организм, который, будучи составленным из большого числа клеток, казалось бы независимых друг от друга, все же выступает как единое целое, объединенное общими целями и задачами. При этом совместное функционирование простых автоматов в сложной среде способно обеспечить устойчивое существование всего коллектива, который можно рассматривать как организацию, формируемую взаимодействующими предприятиями.

2.Четырехзначные логики в искусственном интеллекте. В чем заключается различие между логикой вопросов и ответов и логикой аргументации? Как можно описывать неточность, противоречивость и неопределенность знаний агентов?

будем различать “серые” и “черно-белые” шкалы взаимодействия. В случае “серых” шкал у агентов и .

переход от отношения к противоположному отношению может происходить плавно, постепенно и описываться значениями непрерывной функции . Подобные шкалы обычно удовлетворяют условиям:

1.взаимной компенсации между отношениями и (чем в большей степени проявляется , тем в меньшей степени

проявляется , и наоборот );

2.наличия нейтральной точки , интерпретируемой как точка наибольшего противоречия, в

которой отношения и присутствуют в равной степени, т.е. ,

приходим к базовой логике неопределенности с четырьмя значениями истинности (логике аргументации В. К. Финна [Финн, 1996]) , с помощью элементарных преобразований:

Логика вопросов и ответов:

Развитие научных и практических знаний протекает как переход от ранее установленных суждений к новым, более точным и более богатым по содержанию суждениям. Этот переход представляет собой

3) формирование ответа на поставленный вопрос.

В форме вопроса осуществляется постановка новых проблем в науке, с помощью вопросов получают новую информацию в социальной, производственной и ежедневной практике. Познавательная функция вопроса связана с восполнением, уточнением и конкретизацией ранее полученных общих представлений о предметах и явлениях действительности. Грамматической формой выражения запроса мысли в языке выступает вопросительное предложение.

Вопрос - это выраженный в форме вопросительного предложения и реализуемый в виде ответа запрос мысли, направленный на развитие - уточнение или дополнение знаний.

В процессе познания вопросы не возникают самостоятельно, без всяких на то оснований. Любой вопрос всегда опирается на уже известное знание, которое выступает его базисом и выполняет роль предпосылки вопроса (datum questionis).

Познавательная функция вопроса реализуется в форме ответа на поставленный вопрос. Ответ представляет собой новое суждение, уточняющее или дополняющее в соответствии с поставленным вопросом прежнее знание.

Поиск ответа предполагает обращение к конкретной области теоретических или эмпирических знаний, которую называют областью поиска ответа. Полученное в ответе знание, расширяя либо уточняя исходную информацию, может служить базисом для постановки новых, более глубоких вопросов о предмете исследования.

Если в качестве ответа приводят хотя и истинные, но содержательно не связанные с вопросом суждения, то их расценивают как ответы не по существу вопроса и обычно исключают из рассмотрения. Появление таких вопросов в дискуссии или в процессе допроса - либо результат заблуждения, когда отвечающий не уловил смысл вопроса, но пытается отвечать на него, либо сознательное стремление уйти от невыгодного ответа на поставленный вопрос.

Среди ответов различают:

-истинные и ложные;

-прямые и косвенные;

-краткие и развернутые;

-полные и неполные.

По гносеологическому статусу, т.е. по отношению к действительности, ответы могут быть истинными и ложными. Ответ расценивается как истинный, если выраженное в нем суждение правильно, или адекватно отражает действительность. Ответ расценивается как ложный, если выраженное в нем суждение неверно, или неадекватно отражает положение дел в действительности.

Прямые и косвенные ответы - это два вида ответов, различающихся способом выражения информации.

Логика аргументации: