Функции системы

Функции системы Многоагентные системы зародились на пересечении теории систем и распределенного искусственного интеллекта.С одной стороны, речь идет об открытых, активных, развивающихся системах, в которых главное внимание уделяется процессам взаимодействия агентов как причинам возникновения системы с новыми качествами. С другой стороны, достаточно часто МАС строятся как объединение отдельных интеллектуальных систем, основанных на знаниях. Любая МАС состоит из следующих основных компонентов: 1.множество организационных единиц, в котором выделяются подмножество агентов 1а), манипулирующих подмножеством объектов 1б); 2.множество задач; 3.среда, т.е. некоторое пространство, в котором существуют агенты и объекты; 4) множество отношений между агентами; 4.множество действий агентов (например, операций над объектами). В МАС задачи распределены между агентами, каждый из которых рассматривается как член группы или организации. Распределение задач предполагает назначение ролей каждому из членов группы, определение меры его ответственности и требований к опыту. Многоагентная система (МАС, англ. Multi-agent system) — это система, образованная несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами. Многоагентные системы могут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или монолитной системы. Основная цель обеспечить синергичность действий Примерами таких задач являются онлайн-торговля, ликвидация чрезвычайных ситуаций, и моделирование социальных структур[1]. Можно заметить, что исследователи в области многоагентных систем заходят очень далеко в проведении антропоморфного взгляда на интеллектуальных агентов. Это сходно с позицией первых исследователей в области искусственного интеллекта в 50-60-е годы. И скорее всего это убеждение в ближайшее время постигнет крах. Основные направления исследований в области многоагентных систем 1. теория агентов, в которой рассматриваются формализмы и математические методы для описания рассуждений об агентах и для выражения желаемых свойств агентов; 2. методы кооперации агентов (организации кооперативного поведения) в процессе совместного решения задач или при каких-либо других вариантах взаимодействия; 3. архитектура агентов и многоагентных систем - это область исследований, в которой изучается, как построить компьютерную систему, которая удовлетворяет тем или иным свойствам, которые выражены средствами теории агентов; 4. языки программирования агентов; 5. методы, языки и средства коммуникации агентов; 6. методы и программные средства поддержки мобильности агентов (миграции агентов по сети). 7. Разработка приложений многоагентных систем и инструментальных средств поддержки технологии их разработки. 8. проблемы, связанные с аутентификацией(авторизацией) агентов, обеспечением безопасности и ряд других. Концепция агентов  Концепция агентов подразумевает обращение к ряду новых для специалистов по информатике и ИИ понятий из психологии и социалогии, и, в первую очередь, понятий из теории деятельности и теории коммуникации. При этом деятельность и интеллект понимаются как процессы, рекурсивно зависящие друг от друга, что обеспечивает их порождение и реализацию. Интеллект агента выступает как подсистема управления деятельностью, позволяющая ему организовать и регулировать свои действия или действия другого агента. В то же время, интеллект имеет коммуникативную природу и формируется в процессах взаимодействия (коммуникации) агента с другими агентами, а потребность в коммуникации связана с реализацией целенаправленной деятельности. Теория агентов. Цель – формализация понятий  Теория агентов, вообще говоря, рассматривает агента и многоагентную систему как “интенсиональную систему”.  Интенциона ́ льност ь (от лат. intentio — намерение) — понятие в философии, означающее центральное свойство человеческого сознания: быть направленным на некоторый предмет.  Интенсионал (от лат. intensio - внутреннее натяжение, усиление) - в средневековой логике означал содержание слова-понятия как совокупность мыслимых признаков соответствующего ему предмета.  Противопоставлялся объему, т. е. совокупности обозначаемых (называемых) данным словом-понятием предметов, который назывался экстенсионалом (от лат. extensio протяжение, расширение).  Полагается, что агент наилучшим образом описывается именно в интенсиональном стиле, для которого требуется непротиворечивое описание с использованием подмножества перечисленных ранее ментальных понятий. По этой причине теория агентов в настоящее время -это прежде всего формальные модели ментальных понятий и правил манипулирования с ними, но не только это. Дополнительный и очень важный раздел теории- это представление динамических аспектов функционирования как отдельного агента, так и сообщества агентов, при этом последняя задача выводит проблему за те пределы, которые исследуются традиционно в искусственном интеллекте в рамках темпоральных и других логик. Динамические аспекты функционирования многоагентной системы столь специфичны и новы, что они образуют специальный раздел исследований, который можно было бы назвать теорией кооперативного (коллективного) поведения Модель агента  Большинство исследователей в области теории и архитектур агентов считают обязательным включение в модель агента некоторого подмножества ментальных свойств, по крайней мере, таких, как знания, убеждения и цели. Модель агента  Агентно-ориентированный подход в информатике и ИИ представляет собой развитие известных подходов, основанных на понятиях объектов и акторов  Понятия объект и актор представляют собой единицы программных систем, задаваемые некоторой структурой и механизмом взаимодействия. Объект  Объект (как реализация фрейма по М.Минскому) имеет единое имя и свои собственные данные и процедуры. Объект может состоять из нескольких так же определенных объектов и в свою очередь быть частью более крупного объекта. Объекты содержат слоты, которые в свою очередь могут состоять из фактов. Слот может быть просто атрибутом или отношением. Все действия в ООП выполняются через сообщения (однако сообщения указывают объекту, что делать, но не как делать). В целом, понятие объекта определяется с помощью 4 признаков: а) инкапсуляция; б) отношение «класс-пример»; в) свойство наследования; г) прохождение сообщений, допускающее определение полиморфных процедур, т.е. процедур, код которых может различаться в зависимости от приемника сообщения.  Объекты не могут анализировать свое поведение, определять характер своих связей с другими объектами или природу адресованных им сообщений.Их механизм получения сообщений сводится к вызову процедуры. А главное, они не могут самостоятельно формировать цели. Акторы  акторы – развитые, интерактивные, параллельно функционирующие объекты, которые взаимодействуют путем посылки асинхронных сообщений, не могут проводить рассуждения о содержании этих сообщений. Сама модель акторов организована, исходя из двух простых принципов: посылки сообщений и локальной обработки. На локальном уровне актор содержит три составляющие: а) знания о своей среде; б) знания о других акторах; в) множество данных и действий. Эти составляющие определяют его локальное поведение в зависимости от поступающего сообщения. Когда актор получает некоторое сообщение, он может передавать его другим акторам. Помимо этого, актор способен создавать новых акторов и изменять свое внутреннее состояние. Это означает, что в ряде случаев акторы могут рассматриваться как своего рода подагенты.  Наличие у агента механизма целеобразования обеспечивает принципиально новый уровень автономии. Это значит, что он необязательно выполняет распоряжения какого-либо другого агента или пользователя, а просто зависит от условий среды, включая цели и намерения других агентов. В отличие от объекта агент может принять на себя определенные обязательства или, наоборот, отказаться от выполнения некоторой работы, мотивируя это отсутствием компетентности, занятостью другой задачей и т.п. В то же время агент может выполнять такие действия как порождение, подавление и замена других агентов, активизация функций (как своих, так и у других агентов), активизация сценария деятельности, запоминание текущего состояния других агентов и пр. Свойст ва агентов и терминология Различные определения понятия «агент» подразделяются на «слабые» и «сильные» программистские и антропоморфные[16] . Вначале остановимся на некоторых наиболее слабых определениях, а затем постепенно перейдем к более сильным. “Агент -это сущность, которая находится в некоторой среде, от которой она получает данные и которые отражают события, происходящие в среде, интерпретирует их и исполняет команды, которые воздействуют на среду. Агент может содержать программные и аппаратные компоненты… Отсутствие четкого определения мира агентов и присутствие большого количества атрибутов, с ним связанных, а также существование большого разнообразия примеров агентов говорит о том, агенты это достаточно общая технология, которая аккумулирует в себе несколько различных областей”. Принято различать два определения интеллектуального агента — “слабое” и “сильное”[www:15, 58]. Слабое определение  Под интеллектуальным агентом в слабом смысле понимается     программно или аппаратно реализованная система, которая обладает такими свойствами: -автономность - способность ИА функционировать без вмешательства человека и при этом осуществлять самоконтроль над своими действиями и внутренним состоянием; -общественное поведение (social ability) — способность функционировать в сообществе с другими агентами, обмениваясь с ними сообщениями с помощью некоторого общепонятного языка коммуникаций; -реактивность (reactivity) — способность воспринимать состояние среды и своевременно отвечать (реагировать) на те изменения, которые в ней происходят; -про-активность 2 (pro-activity) — способность агента брать на себя инициативу, т.е. способность генерировать цели и действовать рационально для их достижения, а не только реагировать на внешние события. Слабое определение  С.Расселом и П.Норвигом[19], под агентом понимается «любая сущность, которая находится в некоторой среде, воспринимает ее посредством сенсоров, получая данные, которые отражают события, происходящие в среде, интерпретирует эти данные и действует на среду посредством эффекторов». Таким образом, здесь вычленяются четыре исходных агентообразующих фактора – среда, восприятие, интерпретация, действие. Среды функционировани  Согласно П.Маэс[14], «автономные я агенты – это компьютерные системы, функционирующие в сложной, динамической среде, способные ощущать и автономно действовать на эту среду и, таким образом, выполнять множество задач, для которых они предназначены». Здесь предложены два ограничения на среду агентов – «сложная и динамическая». Среды  Подробный анализ возможных типов сред и соответствующих требований к агентам дан Д.А.Поспеловым[12]. У него все среды функционировани подразделяются на три больших класса –  замкнутые, я  открытые  и трансформируемые.  Замкнутые среды допускают конечное исчерпывающее описание (детерминированное или вероятностное). При этом агенты могут обладать полным априорным знанием о среде и ее свойствах или получать оперативную информацию в ходе своего взаимодействия с ней (как в моделях коллективного поведения автоматов). Но главная идея – полнота их знаний (в детерминированном или статистическом смысле) остается. Понятие «открытых сред» предполагает отказ от постулата полноты знаний у агента и введение локальных описаний среды. Наконец, трансформируемые среды могут менять свои характеристики в зависимости от действий агентов (например, агенты могут порождать новые объекты в среде и, в частности, новых агентов). Автономные агенты  Ключевыми характеристиками любых агентов как «искусственных деятелей» являются автономность и целенаправленность. Речь идет об автономном выполнении некоторых действий на основе целенаправленных проблемноориентированных рассуждений. Подчас в качестве главных признаков агента берутся интеллектуальность и автономность, где интеллектуальность связывается с восприятием и рассуждениями, а автономность - с принятием решений и действием на среду. Сильное определение  Сильное определение агента подразумевает дополнительно к только что перечисленным свойствам ряда дополнительных. В частности, главным из них является наличие у агента хотя бы некоторого подмножества так называемых “ ментальных свойств”, называемых также интенсиональными понятиями, к которым относятся следующие:  -знания (knowledge) — это постоянная часть знаний агента о себе, среде и других агентах, т.е. та часть, которая не изменяется в процессе его функционирования;  -убеждения (beliefs, вера) — знания агента о среде, в частности, о других агентах; это те знания, которые могут изменяться во времени и становиться неверными, однако агент может не иметь об этом информации и продолжать оставаться в убеждении, что на них можно основывать свои выводы;  -желания (desires) — это состояния, ситуации, достижение которых по разным причинам является для агента желательным, однако они могут быть противоречивыми и потому агент не ожидает, что все они будут достигнуты;  -намерения (intentions) — это то, что агент или обязан сделать в силу своих обязательств по отношению к другим агентам (ему “это” поручено и он взял эту задачу на себя), или то, что вытекает из его желаний (т.е. непротиворечивое подмножество желаний, выбранное по тем или иным причинам, и которое совместимо с принятыми на себя обязательствами);  -цели (goals) — конкретное множество конечных и промежуточных состояний, достижение которые агент принял в качестве текущей стратегии поведения;  -обязательства по отношению к другим агентам (commitments) — задачи, которые агент берет на себя по просьбе (поручению) других агентов в рамках кооперативных целей или целей отдельных агентов в рамках сотрудничества.  Первые два из перечисленных понятий называют “позицией агента”, его “точкой зрения” (attitudes), остальные характеризуют в англоязычной литературе общим термином “proattitude”, суть которого в том, что они “направляют” поведение агента таким образом, Определение интеллектуального агента по К.Сикара и  Здесь выделены следующие характеристики: • способность решения задач, поставленных соавторы[20] • • • • • • • • • . 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 иинформационными ресурсами; адаптивность, способность оперативно приспосабливаться к изменению потребностей пользователя и факторов среды; настойчивость в решении задачи. Дополнительные свойства  Некоторые авторы считают, что агент должен обладать также рядом других свойств. К ним относятся [www:15, 58]  -мобильность (mobility) — способность агента мигрировать по сети в поисках необходимой информации для решения своих задач, при кооперативном решении задач совместно или с помощью других агентов и т.д.,  -благожелательность (benevolence) — готовность агентов помочь друг другу и готовность агента решать именно те задачи, которые ему поручает пользователь, что предполагает отсутствие у агента конфликтующих целей;  -правдивость (veracity) — свойство агента не манипулировать информацией, про которую ему заведомо известно, что она ложна;  -рациональность (rationality) — свойство агента действовать так, чтобы достигнуть своих целей, а не избегать их достижения, по крайней мере, в рамках своих знаний и убеждений. Классификации агентов Классификации «естественное–искусственное». натуральные агенты (животные, агентов люди, группы организмов, коллективы людей) и искусственные агенты (роботы, коллективы автоматов, сложные компьютерные программы). «материальное–идеальное». Все искусственные агенты подразделяются на: 1) материальных, физически существующих и работающих в реальном пространстве, например, интегральные роботы) и 2) виртуальных, существующих лишь в программной среде (виртуальном пространстве); нередко такие «программные роботы» (software robots) называют сокращенно софтботами (softbots) [12] . Классификация по дихотомии «сосредоточенноераспределенное» и «неподвижное-подвижное»  Примером неподвижного агента служит стационарный [3][5] [6] . манипуляционный робот, а примером мобильного– поисковый агент, мигрирующий по сети в целях отыскания нужной информации. Подчас мобильные софтботы (моботы) могут трактоваться как распределенные, чисто коммуникативные агенты, которые не имеют собственных средств восприятия и действий (поэтому они не манипулируют никакими объектами), а лишь используют располагаемые ресурсы для коммуникации с другими агентами и миграции по сети в поисках релевантных данных и процедур. Наоборот, четко локализованные агенты в определенном смысле противоположны коммуникативным: они не могут двигаться по сети и обычно не обладают способностью к представлению среды, а их общение с другими агентами происходит не напрямую, а косвенно, через механизмы восприятия и действия. Классификация по наличию (отсутствию) у агентов характеристик обучаемости или адаптивности.  У обучаемых агентов поведение основано на предыдущем опыте. Классификация по тип среды, уровень «свободы воли» (по В.А.Лефевру) и уровень развития социальных отношений.  Так для простейших замкнутых сред достаточно агентов автоматного уровня сложности (модели коллективного поведения автоматов), а в случае более сложных замкнутых сред имеем дело с агентами, основанными на конечных наборах правил и сценариев их применения (например, нечеткие регуляторы). Агенты, основанные на правилах, активно используются в компьютерных сетях, действуя в рамках «клиент-серверного» подхода. В целом, когда среда замкнута, пара «среда-агент» может быть в принципе задано формальной системой, т.е. действия агента здесь могут быть описаны в рамках подходящего логического исчисления (например, модальные логики или логики предикатов высокого порядка). Для открытых сред требуется переход к семиотическому моделированию. Классификация связаная с классической проблемой взаимодействия «субъект – объект»  Уровень субъектности агента непосредственно зависит от того, наделен ли он символьными представлениями, требующимися для организации рассуждений, или в противоположность этому он работает только на уровне образов (субсимвольном), связанных с сенсомоторной регуляцией. Соответствующую классификацию агентов можно построить по следующим двум признакам: а) степень развития внутреннего представления внешнего мира и б)способ поведения. Классификация по степени развития внутреннего представления внешнего мира выделяются интеллектуальные (когнитивные, рассудочные) и реактивные агенты[15].