Znalosti a multiagentn

1
Znalosti a multiagentní systémy

• Vladimir Marík, Olga Štepánková, Michal
  Pechoucek
• Gerstnerova laborator
• CVUT FEL

2
Gerstnerova laborator

• Dnešní Gerstnerova laborator pro inteligentní
  rozhodování a rízení vznikla v roce 1991 jako
  Spolecné pracovište FAW J. Kepler University Linz
  a CVUT FEL
• V letech 1996-2000 podporena projektem Podpora
  výzkumu na VŠ (250)
• V roce 1999 zaclenena do katedry kybernetiky,
  která je v roce 2000 oznacena jako EU Center of
  Excellence MIRACLE
• Dnes 14 vedeckovýzkumných pracovníku, 11
  pedagogu, cca 20 doktorandu
• Reší mj. 8 projektu EU,výzkumné kontrakty s
  prumyslem (Grundfos, Rockwell Automation,
  U.S.AirForce Research Lab, Vitatron, TDE
  Durmersheim)

3
Gerstnerova laborator

• Zamerení
• reprezentace a využívání znalostí, znalostní
  systémy
• strojové ucení, data-mining, induktivní logické
  progr.
• evolucní algoritmy, softcomputing
• datawarehousing
• mobilní robotika
• biokybernetika
• distribuovaná u.i., multi-agentní systémy
• ECCAI/AgentLink European Summer School ACAI01
  Multi-agent Systems and their Applications)
• 2.-13.7.2001, Praha

4
Rešení složitých a rozsáhlých úloh

• 70. Léta Rozhodující význam znalostí - expertní
  systémy
• Problémove orientované znalosti uchovávány v bázi
  znalostí oddelene od vyvozovacího mechanismu
• Pozdeji z duvodu zvládnutelnosti gt více bází
  znalostí, datová a rídící struktura typu tabule
• Tabule centrální prvek obsahující mj. znalost,
  jak kombinovat využívání znalostí v dílcích
  bázích znalostí, tj. metaznalost
• Pozdeji Využívání mj. tzv. hloubkových znalostí
  a ruznorodých vyvozovacích mechanismu gt
  expertní systémy 2. generace
• ES 2. generace - napevno propojené moduly, a tedy
  velice obtížné zmeny a rekonfigurace

5
Rešení složitých a rozsáhlých úloh

• Zvýšení flexibility - jen zvýšením autonomnosti
  jednotlivých zdroju znalostí v rámci modulární
  architektury
• Volná integrace modulu prostrednictvím komunikace
  formou zasílání zpráv (peer-to-peer)
• Redukce role centrálního prvku
• Tak vznikají tzv. multiagentní systémy

6
Charakteristiky agenta

• autonomnost - agenti jsou proaktivní,
  cílove-orientované moduly schopné samostatného
  rešení urcitých úloh bez nezbytnosti komunkace s
  okolím, avšak schopní komunikace, event.
  koordinace cinnosti ci dokonce kooperace s jinými
  agenty v rámci urcité komunity. Agenti mají
  možnost se dobrovolne hlásit ke komunite, opuštet
  ji, poskytovat jí výsledky ci výsledky jiných
  požadovat
• reaktivita - agenti jsou aktivováni událostmi
  (event-driven), schopni reagovat v souladu s
  vnímáním reálného casu

7
Charakteristiky agenta

• intencionalita - schopnost mít na pameti
  dlouhodobé cíle, organizovat své chování tak, aby
  smerovalo k temto cílum, formulovat vlastní plány
  a používat urcitých typu vlastního usuzování
• schopnost sociálního chování - schopnost agentu
  spolupracovat s cílem dosahovat spolecne
  sdílených cílu, schopnost udržovat si informaci o
  jiných agentech a uvažovat nad nimi, cílevedome
  se sdružovat do koalic a týmu, z nichž lze
  ocekávat vzájemný prospech

8
Sociální znalosti

• Znalosti agenta lze rozdelit na
• problémove-orientované znalosti (problem oriented
  knowledge) asociální typ znalostí sloužící k
  lokálnímu, samostatnému rešení úloh (napr.
  poskytování expertizy, hledání ve vlastní
  databázi agenta atd.)
• znalosti o sobe samém (self knowledge) znalosti
  o vlastním chování, vnitrním stavu, závazcích
  apod.
• sociální znalosti (social knowledge) znalosti o
  chování jiných agentu, o jejich schopnostech,
  zatížení, zkušenostech, závazcích, o jejich
  znalostech, zámerech a víre
• Soustredíme se na oblast softwarové integrace a
  na problémy agentifikace zameríme se na roli
  sociálních znalostí pri zaclenování již
  existujícího softwarového modulu do multiagentní
  komunity

9
Organizace sociálních znalostí

• Sociální znalosti mohou být organizovány
• centrálne
• lokálne
• kombinovane
• Základní otázky pri lokální organizaci sociálních
  znalostí
• rozumný rozsah globálních znalostí
• rozumný rozsah znalostí o kooperujících agentech
• jak zabezpecit aktualizaci znalostí

10
Architektura agenta

• Agent obvykle sestává z
• obalu a
• vlastního tela
• pro úlohy integrace telo nemá informace o
  komunite, obal je zodpovedný za plánování a
  realizaci sociálních interakcí v širším slova
  smyslu
• obal tak sestává z
• komunikacní vrstvy
• modelu sociálního chování (acquaintance model)

Komunikacní vrstva
Model sociálního chování
telo
11
Úloha sociálních znalostí

• Sociální znalosti umožnují agentum
• delegovat odpovednost,
• dekomponovat úlohu na podúlohy,
• kontrahovat optimálne spolupracující agenty,
• formovat týmy a koalice,
• vyhledávat chybející informace.
• Tyto úlohy jsou casto rešeny s využitím centrálne
  organizovaných znalostí tedy pomocí facilitátoru
  a informacních brokeru, mediátoru, matchmakeru
  nebo middle-agentu tyto agenti jsou obvykle
  soucástí multiagentních platforem, díky
  centrálnímu uložení predstavují citlivý
  bottleneck celé komunity
• Užití lokálne reprezentovaných sociálních
  znalostí zarucuje vyšší stupen autonomnosti
  chování agentu a tím robustnost celé komunity,
  ale zejména snižuje komunikacní provoz v rámci
  komunity

12
Typy sociálních znalostí

• Znalosti v obalu (lokálne umístené sociální
  znalosti)
• permanentní
• semi-permanentní
• docasné
• Otázky
• jak detailních znalostí je potreba?
• jak od sebe tyto typy znalostí oddelit?
• jak udržovat sociální znalosti trvale v
  aktualizované podobe?

13
Model sociálních znalostí

• Tri zpusoby komunikace
• centrální komunikacní jednotka
• všesmerové šírení zpráv (spojené napr. s
  metodikou kontrahování agentu na bázi
  contract-net-protocol)
• komunikace s využitím lokálne umístených
  sociálních modelu (acquaintance-model-based
  contract-bidding strategies) - je cílená, opírá
  se o znalosti udržované prubežnou, nenárocnou
  komunikací v nekritických casových intervalech
• Komunikace probíhá v ACL (Agent Communication
  Language) - Jak ho standardizovat??

14
Základní problémy

• Principy komunikace mezi agenty, standardizace a
  interoperabilita
• (Lokální) modely pro správu sociálních znalostí,
  jejich aplikace

15
Jazyky pro komunikaci mezi agenty

• ACL - jazyk vyšší úrovne urcený pro vzájemné
  domlouvání, koordinaci a kooperaci
• Obvykle se opírají o tzv. teorii recového aktu
  (performativy vyjadrující, že nejaká operace se
  opravdu vykonala nebo bude vykonána)
• Sdílení informace na trech úrovních syntaktické,
  sémantické a pragmatické
• Syntaktická úroven problém jednoduchý, syntaxi
  lze snadno definovat
• Hlavní problém sémantická úroven - tvroba
  znalostních ontologií
• Pragmatická úroven s kým hovorit, kde dotycného
  nalézt, jak iniciovat komunikaci mezi agenty -
  není složité

16
Jazyk KQML

• KQML (Knowledge Query and Manipulation Language)
  - první pokus o formalizaci a standardizaci
• zameren na pragmatické a sémantické aspekty
  komunikace
• základní principy
• zavedení performativu jako základních
  komunikacních aktu
• zavedení facilitátoru, tj. centrálních agentu
  poskytujících urcité komunikacní služby
• Každá zpráva sestává ze jména performativu a jeho
  parametru, vlastní obsah zprávy muže být zapsán v
  libovolném jazyce a predstavuje obsah jednoho
  parametru

17
Jazyk KQML

• Typická zpráva
• (ask-one
• sender agent A
• receiver server_ceník
• language PROLOG
• ontology SCP_seznam
• content cena(unipetrol,CENA).)
• Obsahem performativu muže být další perfomativ
  jako požadovaná forma odpovedi, muže dokonce
  docházet k vícenásobnému vnorování

18
Jazyk KQML

• Tri typy perfomativu
• Performativy pro vedení diskuse ask-if, ask-all,
  ask-one, tell, untell, deny, insert, uninsert,
  delete-one, delete-all, undelete, advertise,
  unadvertise, subscribe
• Performativy pro zasahování do diskuse error,
  sorry, standby, ready, next, rest, discard
• Performativy pro sítování a podporu facilitátora
  register, unregister, broadcast, forward,
  transport-address, broker-one, broker-all,
  recommend-one, recommend-all, recruit-one,
  recruit-all

19
Jazyk KQML

• Jazyk KQML predpokládá, že vetšina dohadovacích
  procedur mezi agenty probíhá neprímo,
  prostrednictvím facilitátora
• Každý facilitátor zodpovídá za jednu doménu,
  veškerá komunikace vne domény jde výlucne pres
  príslušné facilitátory
• Velmi casto se používá kombinace performativu
  advertise-subscribe
• Nejcasteji tri dohadovací mechanismy -
  odpovídající role agentu
• matchmaker
• broker
• mediator

20
Matchmaker
21
KQML Matchmaker
22
Broker
23
KQML-Broker
24
Mediator
25
Jazyk FIPA-ACL

• Sdružení FIPA (Foundation for Physical
  Intelligent Agents) navrhlo svuj vlastní ACL
• Tento vychází z principu KQML opet se používá
  performativu a jejich syntaxe je témer stejná
  jako v KQML
• Obsah performativu je však jiný, FIPA jich
  stanovila pouze uzavrenou množinu (20) a nové
  perfomativy mohou vzniknout jen prípustnou
  kombinací tech základních
• Sémantika jazyka striktne formalizována pomocí
  výrazových prostredku modální logiky v rámci
  FIPA-SL
• agenti však nebývají vybaveni príslušnými
  vyvozovacími algoritmy
• sémantika zavisí na informacích typu belief,
  které nebývají prístupné jiným agentum a casto se
  mení

26
Jazyk FIPA-ACL

• Ve FIPA-ACL nejsou k dispozici performativy pro
  sítování a administraci zpráv, FIPA tento problém
  prenechává implementátorum
• FIPA vydává standardy
• a) normativní FIPA-AA (Abstract Architecture),
  FIPA-ACL, FIPA-SL, FIPA-KIF (Knowledge
  Interchange Format), FIPA-RDF (Resource
  Description Framework), FIPA-AMT (Agent Message
  Transport)
• b) informativní Agent SW Integration, Personal
  Travel Assistance, Personal Assistant,
  Audio-visual Entertainment and Broadcasting,
  Network Management and Provisioning, AgentCities,
  úsilí v oblasti holonických výrobních systému

27
Holonic Manufacturing Systems Consortium HMS II
FIPA
FIPA
FIPA
FIPA
...
28
Jazyk FIPA-ACL

• Open-source implementace
• JADE
• FIPA-OS
• APRIL
• ZEUS

29
Protokoly spolupráce agentu

• FIPA-ACL podporuje standardní protokoly
  spolupráce agentu
• Contract Net Protocol
• anglická dražba
• holandská dražba
• obálková metoda
• aukce typu Vickrey

30
Modely pro správu sociálních znalostí

• Dva základní modely
• twin-base model (Cao, Hartwigsen)
• tri-base model
• Tri-base acquaintance model (3bA)
• kooperacní báze permanentní/semipermanentní
  znalosti (adresa, jazyk, schopnosti agentu)
• báze úloh sestává ze sekce problémové (obecné
  znalosti pro dekompozice úloh) a ze sekce
  plánovací (konkrétní instance pravidel s ohledem
  na aktuální zatížení a schopnosti)
• báze stavu obsahuje stále se menící informace o
  spolupracujících agentech a o stavu rešení úloh

31
Tri-base Acquaintance Model (3bA)
agents problem-solving neighbourhood ?
agents cooperation neighbourhood ? ? ?
32
Správa znalostí

• Kooperacní báze - permanentní znalosti
• Báze úloh problémová sekce je permanentní a
  sekce plánovací je spravována v prubehu
  preplánování
• Báze stavu je udržována bud formou
• periodických revizí jedná se o pravidelnou
  výmenu informací v casových úsecích, kdy není
  komunikacní infrastruktura príliš zatížena
• nebo za pomoci performativu avdertise-subscribe
  (asynchronní údržba)

33
Vylepšování znalostí

• Vylepšování znalostí na úrovni jednotlivých
  agentu agent se sám ucí, optimalizuje,
  reorganizuje svoji cinnost, samostatne vyvozuje a
  mení i permanentní znalosti
• Vylepšování na meta-úrovni realizuje se za
  pomoci nezávislého agenta, tzv. meta-agenta, jenž
  pozoruje aktivity celé komunity nebo její cásti,
  zobecnuje posbíraná data a poté zobecnuje yískané
  poznatky
• Vylepšování znalostí je jednou z forem
  sociálního uvažování

34
Typy aktivit meta-agenta

• Nenahrazuje žádnou z forem centrálního agenta
  (facilitátora, brokera, middle-agenta atd),
  nebot bez nej komunita dále funguje, byt
  nezlepšuje celkovou efektivitu svého chování
• meta-agent muže být bud
• aktivním meta-agentem, jenž svými závery, které
  zasílá formou zpráv, reviduje obsah sociálních
  modelu (konkrétne problémovou sekci báze úkolu)
  jednotlivých agentu
• pasivním meta-agentem, jenž neovlivnuje životní
  cyklus dané komunity, pouze cinnost komunity
  pozoruje a své závery predkládá uživateli (ten
  pak uzavírá zpetnou vazbu zásahem do komunity)

35
Typy revizí z úrovne aktivního meta-agenta

• Možné typy meta-agentem odhalených skutecností (a
  následných revizí)
• agent odumrel
• agent ztratil cást svých schopností
• nový agent
• agent získal další, nové schopnosti
• agent zmenil míru své spolehlivosti
• u agenta se zmenila míra jeho zatížení
• zmenily se podmínky aplikovatelnosti nekteré
  cásti pravidel
• agent obvykle kooperuje s jistou cástí komunity
  (prirozená koalice)

36
Aplikace 3bA modelu

• Systém ProPlanT pro plánování výroby ve výrobních
  úsecích orientovaných na projektove orientovanou
  výrobu - projekt Euréka PVS98 (CZ/CH/F)
• Prototyp pro TESLU Hloubetín a.s.
• Tríúrovnová architektura multi-agentní komunity

37
System ProPlanT
38
Aplikace 3bA modelu

• Systém ExPlanTech je FIPA-kompatibilní systém na
  platforme JADE pro rízení zásobovacího retezce
  (3typy agentu agenti-zákazníci, dekomponující
  a., zdrojoví a.) - Evropský projekt IST (CZ/GR)
• FIPA-kompatibilní systém CPlanT pro
  automatizované plánování koalic v rámci mírových
  operací (4 typy agentu potrební agenti, ydrojoví
  agenti, agenti humanitární, a. koordinacní) -
  projekt financovaný U.S.AirForce Res. Lab
• Systém MASIC pro detekci napadení distribuovaného
  informacního systému - projekt U.S.AirForce
  Res.Lab

39
Záver

• Prirozený trend v oblasti umelé inteligence
  Dekompozice monolitních rešení do podoby
  distribuovaných a posléze multi-agentních systému
• V souvislosti s multi-agentními systémy - dva
  nové typy znalostí znalosti sociální a znalosti
  ontologické
• Tyto dva nové typy znalostí je nutno udržovat
  oddelene od znalostí pro (lokální) rešení úloh,
  obvykle v tzv. obalu agenta
• Sociální znalosti.modely pro správu sociálních
  znalostí
• Ontologické znalosti. sdílené znalostní
  ontologie v rámci komunikacních standardu

40
Záver

• Perspektivním modelem - 3bA model
• oddelené spravování permanentních,
  semipermanentních a promenných znalostí
• silná redukce meziagentové komunikace
• prirozené zavedení meta-uvažování (meta-agentu)
• Z hlediska ACL - nejzávažnejší problém
  standardizace
• Zatím KQML a FIPA
• Úsilovná snaha o tvorbu informativních standardu
  (formát zpráv, sdílené ontologie, doporucené
  služby)