Многоагентные системы (обзор) В. И. Городецкий, М. С. Грушинский, А. В. Хабалов - страница 3

^ 3. Теория агентов

Теория агентов, вообще говоря, рассматривает агента и многоагентную систему как “интенсиональную систему”, полагая, 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 многоагентных систем. В данном обзоре этот раздел теории агентов рассматривается отдельно(см. раздел 4).

Рассмотрим вопрос о моделях ментальных понятий. Первые попытки построить такие модели базировались на языках исчисления предикатов первого порядка, однако они не оказались удачными. Можно привести пример, из которого становится очевидным неадекватность исчисления предикатов первого порядка для формализации ментальных понятий4. Например, мы хотим представить формальную модель утверждения "Агент А убежден, что агент Б имеет информацию X“:


Bel( Aгент_А, Имеет(Агент_Б, X)).

Очевидно, что приведенная формула не является правильно построенной формулой исчисления предикатов первого порядка, поскольку вторым аргументом предиката Bel(*,*) является, в свою очередь, предикат. Однако это чисто синтаксическая проблема и она преодолевается, например, использованием мета-языка. Но есть потенциально и еще гораздо более серьезная семантическая проблема. Например, предположим, что некий третий агент имеет информацию Y, имя которой является другим именем той же информации X. Тогда допустимое для предикатов первого порядка равенство (X=Y) приводит в нем к выводу:


Bel( Aгент_А, Имеет(Агент_Б, Y)).


что по сути совсем не то, что первое убеждение. Аналогичные, если не более сложные проблемы возникают при попытках формализации в рамках исчисления первого порядка и других ментальных понятий.

Очевидно, что отмеченные выше трудности объясняются тем, что ментальные понятия, вообще говоря, сами по себе являются, как отмечено в работе [58], относительно “темными”, “неясными”, “в которых стандартные правила подстановки исчисления предикатов первого порядка вообще не работают”.

При выборе формализмов для описания ментальных понятий, как следует из вышесказанного, нужно решать два класса проблем: синтаксическую проблему и семантическую, а любой формализм представления ментальных понятий (как и для представления любой другой информации) должен иметь два отдельных аспекта: свой язык формализации и свою семантическую модель.

Как отмечается в работе [58], среди известных к настоящему времени результатов относительно невелик выбор подходов к описанию синтаксиса и семантики. Для описания синтаксиса автор этой работы видит только два варианта:

-использование мета-языков (имеется в виду многосортная логика первого порядка с термами, которые обозначают формулы других языков, при этом ментальные понятия представляются предикатами мета-языка);

-использование расширений известных модальных логик, содержащих специальные модальные операторы (имеющие “не истинностные” значения), применяемые к формулам.

Первый из вариантов представления синтаксиса достаточно традиционен и по сути его использование является чисто технической проблемой. Второй вариант более интересен и, как представляется, обладает более мощными выразительными возможностями. Однако, ввиду динамического характера функционирования агента и многоагентной системы, эти логики должны дополняться средствами описания темпоральных аспектов ментальных понятий, а зачастую, и средствами описания свойств, связанных с реальным временем. Далее в качестве иллюстрации использования расширений модальных логик для формализации ментальных понятий будет приведен подход, предложенный в работах [19, 20].

Что касается семантического аспекта языка формализации ментальных понятий, то здесь тоже выбор относительно невелик, их тоже два. Наиболее известный (и для теоретиков наиболее привлекательный)- это семантика, представляемая множеством возможных миров. Другой вариант- это интерпретация символических структур с помощью поставленных им в соответствие функций (алгоритмов) и структур данных. Оба подхода получили свое развитие и применение в области искусственного интеллекта.

Семантика множества возможных миров хорошо известна и восходит к работам [24, 27]. В этой семантике ментальные понятия интерпретируются множеством возможных миров и отношением достижимости (доступности) между ними. С каждым возможным миром ассоциируется некоторая теория (множество формул и атомарных предикатов- фактов, про которые известно, что они истинны). Например [58], если один их игроков в покер получил какую-то карту, скажем, пиковую даму, то он может сделать некоторые выводы о допустимых н недопустимых раскладах карт у других игроков, и множество всех допустимых раскладов карт образует возможный мир игрока (агента) А для теории “Игрок (агент) А получил пиковую даму”. Другое дело, что построить такое множество раскладов и им руководствоваться в своей стратегии для игрока (агента) А нереально.

Представляется, что семантика возможных миров сложна для применения в практических задачах многоагентных систем, что видно уже из приведенного только что примера. Семантика множества возможных миров предполагает по умолчанию так называемое “логическое всеведение” (“logical omniscience’), т.е. предположение о том, что агенту на любом шаге выбора решения доступно все, что истинно в каждом возможном мире (может быть выведено из теории). Тем не менее, в ряде формализаций, одна их которых рассматривается ниже в данном разделе, используется именно такой подход к заданию семантики.

Альтернативные варианты задания семантики языка, как уже отмечалось, связаны с использованием интерпретации символических структур с помощью ассоциированных с символами или их цепочками алгоритмов и структур данных. Этот подход у прикладников пользуется большей популярностью и достаточно хорошо известен.

С эволюцией взглядов на формализацию синтаксиса и семантики языков описания ментальных понятий можно познакомиться кратко по работе [58], хотя с автором можно соглашаться не во всем.

Дополнительно к уже сказанному на эту тему, опишем в качестве примера подход к формализации ментальных понятий, предложенный в работах [19,20], который базируется на синтаксисе предложенного авторами варианта многомодальной логики ветвящегося времени и на семантике в форме множества возможных миров.

Эта работа интересна в том отношении, что, во-первых, рассматривает в рамках единой логики формализацию трех основных ментальных понятий агента: убеждений, желаний и намерений; во-вторых, формализует динамику внешней среды и поведения агента с помощью так называемой логики ветвящегося времени; в третьих, в этой работе вводится строго семантика на базе множества возможных миров и доказываются, что введенная логика полна. Наконец, в работе приводится конструктивная процедура тестирования формул на выполнимость и тождественную истинность на основе таблиц. В некотором смысле эта работа является наиболее продвинутой в области методов формального описания ментальных состояний агента и представляется весьма полезной как для понимания смысла ментальных понятий агента, так и для формализации и конструирования сложных многоагентных систем.

Авторы называют убеждения информационной компонентой состояния агента, желания- мотивационным состоянием (компонентой), а намерения - его “рассудительной” (deliberative)5 компонентой. Приведем небольшой пример, построенный по аналогии с примером из работы [19], для того, чтобы пояснить с помощью семантики возможных миров содержание названных компонент ментального состояния агента.

Пусть некий месье Жилизю, который в настоящее время является Председателем оппозиционной партии, имеет желание перейти в Правительство. При этом может заручиться поддержкой партии или действовать самостоятельно. Партия может поддержать его действие (“Да”) или не поддержать (“Нет”), причем при удаче он должен будет покинуть место председателя партии, а при неудаче “товарищи по партии” могут не простить ему такую попытку, и тогда месье Жилизю должен будет покинуть политику вообще.

На рис.1 представлено дерево решений. В этом дереве имеются три вида вершин:

-детерминированные, в которых решения принимает сам претендент (они обозначены кружками);

-недетерминированные, в которых решения принимает “внешняя среда” (они обозначены квадратами) и

-терминальные (обозначены кружками), около них проставлены числа, имеющие смысл “дохода” претендента от реализации того или иного варианта, отраженного последовательностью вершин-решений и дуг, их связывающих.


На рисунке показаны также вероятности и условные вероятности событий в вершинах, соответствующих недетерминированным действиям среды. Жирными линиями показаны оптимальные варианты действий претендента Варианты, связанные с уходом месье Жилизю из политики, на схеме не показаны, далее будет ясно, почему это сделано.

Предположим, что эту непростую задачу ввиду занятости партийными делами и для снятия с себя ответственности месье Жилизю поручает интеллектуальному агенту. Представим задачу в терминах ментальных понятий этого агента.

Рассмотрим сначала возможные миры для убеждений агента. Будем преобразовывать дерево решений таким образом. Начиная с корня дерева, будем фиксировать все пути в терминальные вершины, удаляя при этом вершины, отвечающие




Рис.1. Обычное дерево решений

недетерминированным действиям среды (“склеивая дуги” входящую в такой узел и выходящую из него) и фиксируя вероятности соответствующих исходов как вероятности возможных миров. Эти возможные миры с сопоставленными им вероятностями представлены на рис.2.




Рис.2.Возможные миры для убеждений




Рис.3. Возможные миры для желаний





Рис.4.Возможные миры для намерений


Множество возможных (достижимых) миров для желаний отличается от таковых для убеждений тем, что, во-первых, отлучение от политики (соответствующий узел помечен на рис.2 меткой “пенсия”) не является желаемым состоянием для месье Жилизю, а во-вторых, в этих мирах терминальным узлам ставится в соответствие еще значение функции выгоды. Множество возможных (достижимых) миров для желаний изображено на рис.3.

Что касается намерений, то в возможных мирах для желаний им отвечает тот стиль поведения, который приводит к оптимальным значениям функции выгоды. Эти миры иллюстрируются на рис.4.

Особенность поиска решения агентом, в отличие от дерева решений, состоит в том, что агенту неизвестны вероятности, приписываемые возможным мирам ментальных понятий и потери от выбора той или иной стратегии. Именно это является причиной и оправданием перехода от численной задачи к логической.

Приведем краткие сведения о мультимодальной логике, введенной в комментируемой работе для формализации ментальных состояний агента.

Язык этой логики включает в себя традиционные компоненты:

-непустое множество примитивных пропозиций ;

-пропозициональные связки и Ø;

-модальные операторы (“агент убежден, верит”), (“агент желает”) и (“агент намерен”);

-временные операторы (“следующий”), ("до тех пор, пока"), (“когда-нибудь в будущем”), (“некоторый путь в будущем”).

Все остальные связки, например, , É, º, (“всегда в будущем”), (“раньше”), (“неизбежно в будущем”), могут быть выражены через уже введенные.

Правильно построенные формулы языка вводятся практически обычным образом с некоторыми особенностями, которые к цели данного описания особого отношения н имеют. Далее авторы вводят семантику возможных миров, на формальной стороне которой здесь нет смысла останавливаться, а суть ее может быть пояснена вышеприведенным примером (см. рис.2-4). Не будем также останавливаться на той части аксиоматизации, которая относится к правилам манипуляций с временными операторами. Остановимся лишь на аксиоматике модальных операторов.

Аксиоматика на операторах убеждения, желания и намерения включает в себя следующие группы аксиом.

K-аксиомы:







G-аксиомы (аксиомы обобщения - “каждая тождественно истинная формула содержится в убеждениях, желаниях и намерениях агента”):

|- then |-,

|- then |-,

|- then |-.

Следующие три аксиомы выражают непротиворечивость убеждений (D-аксиома), позитивную (4-аксиома - в терминологии авторов) и негативную (5-аксиома - тоже в терминологии авторов) способность агента к интроспекции (убеждений о своих убеждениях):

(D) Ø

(4)

Ø

Непротиворечивость желаний и намерений выражается следующей парой так называемых D-аксиом:

Ø,

Ø.

Эти аксиомы здесь приводятся только для того, чтобы показать путь, который используется для формализации ментальных понятий в терминах модальных операторов с соответствующей аксиоматикой. Естественно, что это лишь очень малый фрагмент описания мультимодальной логики ветвящегося времени, которая в цитируемой работе продвинута достаточно далеко.

Интересным является вопрос о формальных отношениях, в которых могут находиться ментальные понятия. Принято [19] различать два типа отношений между ними. Одно из них- это теоретико-множественное отношение порядка, а другое- структурное отношение порядка. Возможные варианты теоретико-множественных отношений для пары ментальных понятий - “убеждения- желания” приведены на рис.5 а,б,в,г.




а) б) в) г)

Рис.5.Теоретико множественные отношения миров ментальных понятий


Рис.5а отвечает случаю, когда множество желаемых миров является подмножеством тех, в возможности которых агент убежден. Например, агент убежден, что он может “разбогатеть”, если будет играть в “Русское лото” и стать “бедным”, если вложит средства в разведение винного сорта кукурузы в условиях вечной мерзлоты6. Очевидно, что второй путь для него не включается в множество его желаний. Вариант б) отвечает случаю, когда не все желаемые миры таковы, что агент убежден в их достижимости. Например, агент может желать разбогатеть, играя в “Русское лото” или победив на выборах в губернаторы г.Москвы. Однако, он не убежден, что второй вариант для него достижим. Аналогичные примеры можно привести и для двух других оставшихся вариантов- в) и г), хотя последний из них не имеет практического смысла. Очевидно, что такие же теоретико-множественные отношения могут быть заданы и для пар “желания- намерения” и “убеждения-намерения”.

Рассмотрим теперь структурные отношения порядка. Эти отношения определяются в связи с тем, что убеждения, желания и намерения могут представлять собой древовидные структуры, последовательность ветвей которых отвечает последовательности дискретных моментов времени, т.е. ментальные понятия в возможном мире являются временными деревьями. Четыре варианта таких отношений приведены на рис. 6 а, б, в и г (рисунок заимствован из работы [19]).




а) б)




в) г)


Рис.6. Структурные отношения на ментальных понятиях - временных деревьях


На рис. 6а представлен вариант, когда Desire- возможный мир является под-миром возможного мира убеждений. Рис. 6б отвечает обратному отношению. В случае, представленном на рис.6в, эти миры совпадают, а на рис.6г миры несравнимы.

Все возможные варианты соотношений множества миров убеждений и миров желаний включают в себя различные комбинации, которые получаются при разных сочетаниях теоретико-множественного порядка и структурного порядка. Всего их девять, если не рассматривать варианты несравнимости. Обычно такие отношения рассматриваются для всех трех ментальных понятий. Различные варианты, которые при этом получаются, служат основой для классификации задач представления ментальных понятий [19].

В настоящее время теория (ментальных понятий) агентов, к сожалению, не выходит за пределы логической парадигмы. В этом смысле исследователи в данной области повторяют предпочтения, путь и ошибки, которые были характерны для исследователей в области искусственного интеллекта в 60-70х годах. Представляется, что обращаясь к таким сугубо антропоморфным понятиям, как убеждения, желания, намерения и др., следовало бы учесть уже достаточно большой (положительный и отрицательный) опыт по формализации человеческих рассуждений, накопленный в области искусственного интеллекта. Теория агентов, к сожалению, пока полностью игнорирует достижения в области представления и обработки неполной, недопределенной и нечеткой информации. Однако, рано или поздно, к таким вариантам формализации придется обратиться и в теории агентов, если не будет предложено нечто более эффектное и эффективное. Практики, разрабатывающие прикладные многоагентные системы уже начали использовать подходы на основе нечетких множеств, не дожидаясь продвижения в теории в эту сторону, и в разделе 5 будет описана одна из архитектур многоагентной системы - “архитектура для распределенных медицинских приложений”, которая уже активно “эксплуатирует” идею нечеткости.



7703617678561955.html
7703771015877984.html
7703916012483954.html
7703937940591020.html
7704007887100682.html