Мультиагентные технологии

Агенты

Как отмечено в [ 2.7 ] , первоначально идея создания интеллектуального посредника (агента ) "возникла в связи с желанием упростить стиль общения конечного пользователя с компьютерными программами, поскольку доминирующий, в основном, и ныне стиль взаимодействия пользователя с компьютером предполагает, что пользователь запускает задачу явным образом и управляет ее решением. Но это совершенно не подходит для неискушенного пользователя". Иначе говоря, сначала идея интеллектуального посредника возникла как попытка интеллектуализации пользовательского интерфейса.

Развитие методов искусственного интеллекта позволило сделать новый шаг к изменению стиля взаимодействия пользователя с компьютером. Возникла идея создания так называемых "автономных агентов", которые породили уже новый стиль взаимодействия пользователя с программой. Вместо взаимодействия, инициируемого пользователем путем команд и прямых манипуляций, пользователь вовлекается в совместный процесс решения [ 2.8 ] . При этом, как пользователь, так и компьютерный посредник, оба принимают участие в запуске задачи, управлении событиями и решении задачи. Для такого стиля используется метафора персональный ассистент [ 2.7 ] , который сотрудничает с пользователем в той же рабочей среде.

Словари дают следующее толкование слова агент: "некто или нечто, прикладывающее усилия для достижения эффекта". Такое самое общее определение указывает на первый признак агента — агенты совершают действия. Часто утверждается, что агенты не просто совершают действия, но они действуют автономно и рационально. Под автономностью обычно понимают, что агент действует без прямого вмешательства человека или другой управляющей сущности. Под рациональностью понимают стремление агента оптимизировать значение некоторой оценочной функции. Мера рациональности неявно указывает на то, что агент имеет цели (желания англ. desires), которых агент "хочет" достичь, и представления о внешнем мире (убеждения, англ. beliefs), на которые агент опирается при выборе действия (реализации намерений, англ. intentions — множество избранных, совместимых и достижимых желаний).

Еще одним важным свойством агента является то, что он помещен во внешнюю среду, с которой он способен взаимодействовать. Обычно, среда не контролируется агентом, он лишь способен влиять на нее. Разделение намерений и желаний необходимо, так как агент может иметь несовместимые желания или желания могут быть недостижимы. Поскольку агент ограничен в ресурсах и не может достичь всех желаний одновременно, естественно выбирать наиболее значимые цели — намерения. Итак, агент — разумная сущность, помещенная во внешнюю среду, способная взаимодействовать с ней, совершая автономные рациональные действия для достижения целей, т. е. Интеллектуальный агент — это агент, обладающая следующими свойствами:

• реактивность (англ. reactivity) — агент ощущает внешнюю среду и реагирует на изменения в ней, совершая действия, направленные на достижение целей;
• проактивность (англ. pro-activeness) — агент показывает управляемое целями поведение, проявляя инициативу, совершая действия направленные на достижение целей;
• социальность социальность (англ. social ability) — агент взаимодействует с другими сущностями внешней среды (другими агентами, людьми и т. д.) для достижения целей.

При разработке системы каждое из первых двух свойств достигается достаточно легко. Наибольшую сложность представляет совмещение в системе обоих свойств в нужных пропорциях. Будет не слишком эффективно, если агент жестко следует сценарию достижения цели, не реагируя на изменения во внешней среде и не обладая способностью заметить необходимости корректировки плана. Но также не эффективно будет и поведение, ограниченное лишь реакцией на поступающие из вне стимулы, без какого-либо планирования целенаправленных действий. На самом деле описанная проблема настолько сложна, что даже далеко не все люди способны эффективно ее решать. Очень часто можно увидеть человека, который кидается на каждую подвернувшуюся возможность, но никогда не доводит ничего до конца, т. к. не концентрируется на этой возможности достаточное время, чтобы полноценно ее реализовать. Но также часто встречаются люди, которые, однажды поставив цель и сформировав план, будут пытаться принципиально ему следовать, не замечая изменений в ситу ации, требующих пересмотра целей или планов.

Достичь свойства социальности тоже нелегко. Социальность — это не просто обмен данными. Помимо коммуникации, социальное поведение должно включать кооперацию с другими сущностями, заключающуюся в разделении целей между отдельными сущностями, совместном планировании и координации действий, направленных на достижение общих целей. Социальное поведение, как минимум, предполагает наличие у агента представлений о целях других сущностей и том, как они планируют этих целей достичь.

Сложность формулирования содержательных практически значимых задач и невозможность априорного точного задания всех условий функционирования выдвигают адаптивные постановки проблем, отдельно выделяя такую особенность агентов, как адаптивность — способность автоматически приспосабливаться к неопределенным и изменяющимся условиям в динамической среде.

Таким образом, предшественниками программных агентов можно считать сложные адаптивные системы, которые умеют подстраиваться под ситуацию или обстоятельства и принципиальным образом менять свое поведение или характеристики, чтобы обеспечить решение стоящих перед ними задач. Однако в случаях, когда агент функционирует в сложной, постоянно изменяющейся среде, взаимодействуя при этом с другими агентами, такая мультиагентная система значительно сложнее просто адаптивной системы, так как она быстрее обучается и может действовать эффективнее за счет перераспределения функций или задач между агентами.

Сложные системы часто рассматривают как среду действия агентов. С понятием сложных систем связаны следующие фундаментальные идеи, которые непосредственно влияют на функционирование MAS.

• в сложных системах существуют автономные объекты, которые взаимодействуют друг с другом при выполнении своих определенных задач;
• агенты должны иметь возможность реагировать на изменяющиеся условия среды, в которой они функционируют и, возможно, изменять свое поведение на основе полученной информации;
• сложные системы характеризуются возникающими структурами – логически связанными схемами, которые формируется в результате взаимодействия между агентами;
• сложные системы с возникающими структурами часто существуют на грани порядка и хаоса;
• при создании сложных систем на базе агентов имеет смысл рассматривать биологические аналогии, такие как: паразитизм, симбиоз, репродукцию, генетику, митоз и естественный отбор (например, компания British Telecom при формировании сети направления звонков использует модель деятельности колонии муравьев).

Концепция агентов, разработанная в рамках мультиагентных технологий и мультиагентных систем (MAS), предполагает наличие активного поведения агентов, т.е. способности компьютерной программы самостоятельно реагировать на внешние события и выбирать соответствующие действия. Сегодня агентные технологии предлагают различные типы агентов, модели их поведения и свойства, семейство архитектур и библиотеки компонентов, ориентированные на современные требования.

В настоящее время не существует устоявшегося определения агента. Ниже перечислены некоторые из них:

"Агент – это аппаратная или программная сущность, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных пользователем".

"Под агентом можно понимать самостоятельную программную систему, состоящую из программ-объектов, имеющую возможность принимать воздействие из внешнего мира, определять свою реакцию на это воздействие и в соответствии с этим формировать ответное действие. Такие агенты способны действовать, "рассуждать" и обмениваться данными друг с другом в сети для формирования индивидуальных или коллективных решений".

По определению Кристиана Доннегара (директор по технологии компании Living Systems, занимающейся созданием систем совместной коммерции на основе технологии агентов): "агенты – программные объекты, которые выполняют определенные упреждающие и корректирующие действия в соответствии с заданиями, делегированными человеком".

Алан Кэй, который начал первым развивать теорию агентов, определил агент как "программу, которая после получения задания способна поставить себя на место пользователя и действовать по адаптивному сценарию. Если же агент попадает в тупик, он может задать пользователю вопрос, чтобы определить, каким образом ему необходимо действовать дальше".

Простая компьютерная программа отличается от агента тем, что "не утруждает" себя целевым поведением и анализом достигнутых результатов. Напротив, агент, представляющий интересы пользователя, "заинтересован" в том, чтобы задание было выполнено. В случае неудачи или какого-то сбоя он должен повторить попытку позднее или иметь про запас альтернативный вариант решения проблемы. Агенты в процессе отработки заданий всегда формирует список выполненных действий, результаты тестирования и верификации и отсылают его в управляющую систему.

Отметим, однако, что вопрос по определению того, что такое агент не закрыт до сих пор, и обсуждение этого вопроса периодически выносится на конференции самого высокого уровня. На рис. 3.2 показаны области знания и технологии, с помощью которых формируются механизмы искусственного интеллекта и применения мультиагентных систем.

Рис. 3.2. Области знания и технологии, используемые интеллектуальными агентами

На основании изложенного выше можно скомпилировать следующее определение: агент – это самостоятельная программная система [ 2.11 ] :

• имеющая возможность принимать воздействие из внешнего мира;
• определяющая свою реакцию на это воздействие и формирующая ответное действие;
• изменяющая свое поведение с течением времени в зависимости от накопленной информации и извлеченных из нее знаний,
• обладающая мотивацией и способная после делегирования полномочий пользователем поставить себя на его место и принять решение, соответствующее ситуации".

Интеллектуальный агент должен обладать следующими свойствами:

• автономность – способность функционировать без вмешательства со стороны своего владельца и осуществлять контроль внутреннего состояния и своих действий;
• адаптивность – агент обладает способностью обучаться;
• коллаборативность – агент может взаимодействовать с другими агентами несколькими способами, играя разные роли;
• способность к рассуждениям – агенты могут обладать частичными знаниями или механизмами вывода, а также специализироваться на конкретной предметной области;
• коммуникативность – агенты могут общаться с другими агентами;
• мобильность – способность передачи кода агента с одного сервера на другой;
• социальное поведение – возможность взаимодействия и коммуникации с другими агентами;
• реактивность – адекватное восприятие среды и соответствующие реакции на ее изменения;
• активность – способность генерировать цели и действовать рациональным образом для их достижения;
• наличие базовых знаний – знания агента о себе, окружающей среде, включая других агентов, которые не меняются в рамках жизненного цикла агента;
• наличие убеждений – переменная часть базовых знаний, которые могут меняться во времени;
• наличие цели – совокупность состояний, на достижение которых направлено текущее поведение агента;
• наличие желаний – состояния и/или ситуации, достижение которых для агента важно;
• наличие обязательств – задачи, которые берет на себя агент по просьбе и/или поручению других агентов;
• наличие намерений – то, что агент должен делать в силу своих обязательств и/или желаний.

Иногда в этот же перечень добавляются и такие человеческие свойства, как рациональность, правдивость, благожелательность.