1. Агенты в искусственном интеллекте, информатике и программной инженерии.
Интеллектуальный агент
По классификации ACM многоагентные системы (МАС) являются разделом распределенного искусственного интеллекта (Distributed Artificial Intelligence) и представляют собой системы, с взаимодействующими интеллектуальными агентами. Термин «интеллектуальный агент» (ИА) имеет два значения, и из-за этого иногда возникает путаница:
в ИИ под интеллектуальным агентом понимается разумная сущность, наблюдающая за окружающей средой и действующая в ней, способная воспринимать среду посредством рецепторов и взаимодействовать с ней. При этом ИА способен к пониманию, а его действия направлены на достижение какой-либо цели. Такой агент может быть как роботом, так и встроенной программной системой, взаимодействующей со средой примерно так же, как человек. ИА в смысле ИИ должен быть независимым, выполняя свои задачи.
в информатике и программной инженерии ИА - это программа, самостоятельно выполняющая некоторое задание. Например, задание по постоянному поиску и сбору необходимой информации в Интернете (компьютерные вирусы, боты, поисковые роботы). Хотя такие агенты имеют строгий алгоритм, их «интеллектуальность» предполагает некоторую способность приспосабливаться и обучаться.
Характеристики агентов в многоагентной системе
Характерной чертой МАС является то обстоятельство, что она может быть использована для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или монолитной системы. Агенты в МАС должны обладать:
Автономностью – агенты работают без непосредственного вмешательства со стороны
Интерактивностью – взаимодействуют с другими агентами
Реактивностью – воспринимают окружающую среду и взаимодействуют с ней
Проактивностью – сами являются источником возмущения для окружающей среды, проявляя целеустремленное поведение
Целеустремленностью – агенты способны выполнять высокоуровневые задачи и проявлять интеллектуальное поведение при достижении цели.
Обычно в МАС действуют программные агенты. Однако агентами МАС могут также быть роботы, люди или команды людей.
В МАС может проявляться самоорганизация и сложное поведение, даже если стратегия поведения каждого агента достаточно проста. Это лежит в основе так называемых алгоритмов роевого интеллекта.
Агенты могут обмениваться полученными знаниями, используя некоторый специальный язык и подчиняясь установленным правилам «общения» (протоколам) в системе. Примерами таких языков являются Knowledge Query Manipulation Language (KQML) и FIPA’s Agent Communication Language (ACL).
Современные направления изучения МАС
знания, желания и намерения (BDI);
координация;
самоорганизация;
мультиагентное обучение;
надежность и устойчивость к сбоям.
Агенты в искусственном интеллекте
В ИИ принято различать физических и временных агентов. Физический агент воспринимает окружающий мир через сенсоры и действует с помощью манипуляторов. Временной агент использует изменяющуюся с ходом времени информацию, предлагает действия или предоставляет данные компьютерной программе или человеку, а также может получать информацию через программный ввод.
Простая агентная программа может быть математически описана как агентская функция:
f:
P (результат восприятия)
A (действия).
Иными словами, программный агент проецирует результат восприятия на действия. В зависимости от типа обработки воспринимаемой информации принято различать агентов с простым поведением, агентов с поведением, основанным на моделях, целенаправленных, практичных и обучающихся агентов.
Агенты с простым поведением действуют только на основе текущих знаний. Их агентская функция основана на схеме продукционных правил типа «условие-действие»:
IF (условие) THEN действие.
Агенты с поведением, основанным на модели, могут взаимодействовать со средой, лишь частично поддающейся наблюдению.
Целенаправленные агенты хранят информацию о тех ситуациях, которые для них желательны. Это дает агенту способ выбрать среди многих путей тот, что приведет к нужной цели.
Практичные агенты различают, когда цель достигнута, и когда не достигнута, а также насколько желательно для них текущее состояние с помощью «функции полезности».
Обучающиеся агенты (автономные интеллектуальные агенты) должны обладать некоторой независимостью, способность к обучению и приспособлению.
Чтобы активно выполнять свои функции, интеллектуальные агенты имеют иерархическую структуру, включающую много «субагентов», выполняющих низкоуровневые функции. Например, субагенты для принятия оперативных решения; сенсорные агенты, агенты типа распознавания речи; агенты, создающие базы данных для других интеллектуальных агентов; и др.
Американские ученые из Политехнического института Ренсcелера совместно с компанией IBM создали программу-интеллектуального агента Эдди (Eddie). В агенте реализованы технологии ИИ и методы моделирования, в результате чего Эдди обладает интеллектом четырехлетнего ребенка и способен обучаться.
Для того чтобы процесс обучения происходил в естественных условиях, ученые создали для него аватар, который живет в среде компьютерной игры SecondLife. Специалисты полагают, что, общаясь с другими аватарами, которые созданы реальными людьми, Эдди многое узнает и поймет. Архитектура ИА имеет вид:
Агенты в информатике и программной инженерии
В компьютерной науке различают достаточно ограниченное число агентов, которые могут считаться полуинтеллектуальными. Например, роботы по закупкам, пользовательские или персональные агенты, управляющие и наблюдающие агенты, добывающие информацию агенты.
Роботы по закупкам, просматривают сетевые ресурсы, собирают информацию о товарах и услугах. Например, Amazon.com является отличным примером такого робота. Веб-сайт предложит Вам список товаров, основываясь на том, что Вы покупали в прошлом.
Пользовательские или персональные агенты это агенты, которые действуют в ваших интересах, от вашего имени. Например, проверяют почту, сортируют еѐ по важности, оповещают о поступлении важных писем; играют в компьютерной игре как ваш оппонент; собирают новости; и т.п.
Управляющие и наблюдающие агенты, например, ведут наблюдение за компьютерными сетями и следят за конфигурацией каждого компьютера, подключенного к сети, или управляют ботами компьютерных игр (Quake, Robot soccer, Hoshimi).
Агенты, добывающие информацию, действуют в хранилищах данных, собирая информацию, и предупреждая Вас о наличии новой информации.