Web und KI

Web und KI
Intelligente Agenten
Web Site Engineering,
Vorlesung Nr. 14,
Teil 2
Übersicht
1. Agenten
–
–
–
Definition
Eigenschaften
Typen
2. Verwendung
–
–
Persönlicher Assistent
Internetagenten
3. Architekturen
–
–
–
Multiagentensystem
Reaktive und wissensbasierte Agenten
Mobile Agenten
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Agenten und Web-Engineering
Probleme im und mit dem Internet
– Viele verstreute Quellen
– Unstrukturierte Information
– Zeitaufwändige Suche
– Oft weitgehend identischer Rechercheablauf (parametrisiert
nach Region, Domäne oder Anbieter)
⇒
– Internet-basierte Agenten werden immer wichtiger zur
Personalisierung des Informationsangebots
– Agenten bieten Architektur und Strukturkonzepte für
personalisierte Web-Anwendungen
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Definitionen des Agentenbegriffs
•
„Ein Software-Agent ist ein längerfristig arbeitendes Programm,
dessen Arbeit als eigenständiges Erledigen von Aufträgen oder
Verfolgen von Zielen in Interaktion mit einer Umwelt
beschrieben werden kann.“
[GÖRZ 2000]
• „A software agent is a computational entity that is capable of
autonomous behavior in the sense of being aware of the options
available to it when faced with a decision-making task related to
its domain of interest.“
[DALE 2001]
• …
⇒ Verschiedenste (stark unterschiedliche) Definitionen
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Eigenschaften von Agenten
[An agent is] “a hardware or (more usually) software based computer
system that enjoys the following properties:
– Autonomy: Agents operate without direct intervention of humans or
others, and have some kind of control over their actions and internal
state.
– Social Ability: Agents interact with other agents (and possibly
humans) via some kind of agent-communication language.
– Reactivity: Agents perceive their environment (which may be a
physical world, a user via a graphical interface, a collection of other
agents, the Internet, or perhaps all of these combined), and respond
in a timely fashion to changes that occur in it.
– Pro-activeness: Agents do not simply act in response to their
environment, they are able to exhibit goal-directed behaviour by
taking the initiative.”
[WOOLDRIDGE/JENNINGS 1995]
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Eigenschaften von Agenten (2)
• Lernfähigkeit: Löst Probleme mit der Zeit besser
(Weiterentwicklung von Reaktivität)
• Kooperation: Arbeitet mit anderen Agenten
zusammen (Weiterentwicklung von Kommunikation)
• Mobilität: Wandert von Host zu Host (entsprechend
Situation und Zielen)
• Glaubwürdigkeit: Vertritt die Interessen des
Benutzers angemessen
• Intelligenz: Schwer zu formalisieren (ergibt sich als
Konsequenz aus allem anderen)
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Funktionen von Agenten
Agent
Aufgaben
Vordefiniertes
Wissen
Informationssammlung
Informationsfilterung
...
Kommunikation
Wissen
...vom Entwickler
... vom Nutzer
... vom System
... aus Wissensbank
Lernen
Dialogbasiert
Gedächtnisbasiert
Neuronale Netzwerke
Fallbasiert
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Nutzer
GUI
NLP
...
Agenten
AgentenkommunikationsSprachen
(KIF, KQML)
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Klassifikation von Agenten
• Lokalisation und Anwendungstyp
– Persönlicher Assistent (auf dem PC, in einer Applikation)
• Unterstützung des Benutzers
• Management von persönlichen Daten (Terminkalender,
Adressbuch)
– Internetagenten (im Internet)
• Suchagenten: Informationssuche
• Filteragenten: Informationsfilterung
• Architekturprinzip
– Einzelagenten vs. Multiagentensysteme
– Reaktive vs. Symbolische, wissensbasierte Agenten
– Ortsfeste vs. mobile Agenten
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Persönlicher Assistent
•
Unterstützung des Nutzers
– Bewältigung von Routineaufgaben
– Hilfe beim Einsatz komplexer Applikationen
– Filterung der Informationsflut
•
Eigenschaften
–
–
–
–
–
•
Direkte Interaktion mit dem Benutzer
Anpassung an die Vorlieben, Sprache und Bedürfnisse des Benutzers
Ständige Verfügbarkeit
Autonome Arbeitsweise
Verbesserung der Arbeitsergebnisse und der Performanz (z.B. durch
Maschinelles Lernen)
Beispiele: Bookmark- oder Mailverwaltung, Termin-/Ressourcenverwaltung,
Anwendungsassistenten, Informationsfilter
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Internetagenten
•
Informationssuche
– Interaktion des Agenten mit Volltextsuchmaschinen
– Verwendung eigener Relevanzgewichtungen
– Verbesserung der Ergebnisse (z.B. durch Stemming, Thesaurus,
Kombination mit anderen Suchverfahren, kaskadierte Suche)
•
Informationsfilterung
– Integration verschiedener Suchmaschinen (Schnittstellen)
– Bereitstellung aktueller Information
– Personalisierung für den Nutzer
•
Ermittlung von Diensten über …
– … Directories: Verzeichnis von Diensten nach Namen
– … Trader: Verzeichnis von Diensten nach Typ („Gelbe Seiten“)
– … Broker: Vermittelt Dienste aufgrund komplexer Bedingungen
(verallgemeinerter Trader)
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Bestandteile eines Internetagenten
•
•
•
•
•
•
Sensor: Umgebungswahrnehmung (z.B. Laden von Webseiten)
Effektor: Schnittstelle zum Benutzer (z.B. Mitteilen der
Such/Verhandlungsergebnisse)
Kommunikationsmodul: Nachrichtenaustausch mit anderen
Agenten
Organisationsmodul: Verwalten der Adressen anderer
Agenten
Koordinationsmodul: Generierung von Ausschreibungen,
Erzeugung von Kontrakten, Übermittlung von Angeboten an
andere Agenten
Wissensbasis: Kompetenzen, Ressourcen, Annahmen, Ziele
[nach STOYAN]
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Gründe für Multi-Agenten-Systeme
(MAS)
•
•
Lösen von Problemen, die für einen einzelnen, zentralisierten
Agenten zu komplex sind
Einsatzgebiete mit …
… verteilten Problemen (z.B. Logistik)
… verteilten Fachkenntnissen (z.B. Medizin)
… verteilten Informationsquellen (z.B. Online-Ressourcen)
•
Vorteile bei …
–
–
–
–
•
… Geschwindigkeit
… Verlässlichkeit
… Erweiterbarkeit
… Umgang mit unsicheren Daten/unsicherem Wissen
Konzeptionelle Klarheit und Einfachheit des Designs bei MAS
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DPS vs. MAS oder:
Wie verteilt man Objekte?
Typ
DPS
MAS
Problemanalyse top-down
bottom-up
Problemklasse a priori festgelegt unbegrenzt
zentral
dezentral
Steuerung
Autonomie
Fokus
nicht vorhanden
Problemlösung
inhärent
Koordination
nach [MÜLLER]
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Kommunikation in MAS
•
Art der Nachrichten
– Keine oder primitive Kommunikation mit Ad-hoc-Nachrichten
– Standardisierte Agenten-Kommunikations-Sprachen (z.B. KQML)
•
Art der Koordination
– Zentralisiert: Agenten schicken ihre Pläne zu einem zentralen
Koordinator, der sie analysiert und potentielle Konflikte aufdeckt
– Verteilt: Agenten modellieren ihre Pläne gegenseitig, bis alle
Konflikte beseitigt sind (Verhandlung)
•
Konfliktlösung
– Kompetitiv (z.B. E-Commerce)
– Kooperativ (z.B. Flugsteuerung)
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Reaktive Agenten
• Nächste Aktion nur von der aktuellen Wahrnehmung
abhängig
• Subsumtionsarchitektur
• Nachteile
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–
–
Kein Umgebungsmodell
Kein interner Zustand
Keine Planung von Aktionen
Spezifikation des Verhaltens schwierig
• Vorteile
– Geringer Berechnungsaufwand
– Einfachheit und Robustheit
– Unvorgesehenes Verhalten kann sich leicht entwickeln
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Wissensbasierte Agenten
•
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•
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Hintergrundwissen: internes, symbolisches Modell ihrer Umgebung
Innerer Zustand
Komplexe Struktur aus mehreren Schichten
Entwurf und Verfolgen von Plänen zum Erreichen der Ziele
Aktionen des Agenten auf Zielzustand seines Modells gerichtet
Im MAS
– Abstimmung der Agenten untereinander
– Zuweisung von Unteraufgaben
Beispiel: Belief-Desire-Intention-(BDI-)Systeme
– Aufteilung in Überzeugungen, Wünsche und Absichten
– Grundlage der BDI-Architektur: „praktisches Denken“
• Welche Annahmen?
• Welche Ziele?
• Geeignete Mittel?
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Mobile Agenten
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•
•
•
•
Migration in Netzwerken
(unterscheide Migration von RPC und Remote Execution!)
Ausführung ihrer Aufgaben auf verschiedenen Hosts
Erhaltung ihres Zustands
Benachrichtigungen über das Netzwerk
Im allgemeinen vorgegebene Infrastruktur (Agent Places)
Beispiele
– Aglets, www.trl.ibm.com/aglets/index_e.htm
– Beegent, www2.toshiba.co.jp/beegent/
– Gasshopper, www.gasshopper.de
(Entwicklungs- und Laufzeitumgebung für mobile Agenten)
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Mobile Agenten (2)
• Idee: Programmablauf wird unterbrochen, Code wird
verschickt und am Zielort fortgeführt
• Vorteile mobiler Agenten
– Effizienz
– Verringerung des Netzwerk-Belastung
– Verringerung der Server-Belastung
• Probleme
– Heterogenität der Systeme
– Sicherheit
– Wiederfinden von mobilen Agenten v. a. in MAS
(Nachsendeantrag, Agentenverzeichnisse)
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Mobile Agenten (3)
• Mobile Agenten bestehen aus …
– … Code (Mobile Code Entities)
– … und zusätzlich …
• … innerem Zustand (Variablenbelegung)
• … Ausführungszustand (Stacks, Zähler)
• Mobile Agenten …
– … entscheiden über ihre Lokalität selbst und
migrieren
– … kommunizieren mit Foreign Hosts
– … interagieren mit „fremden“ Agenten
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Einsatzgebiete mobiler Agenten
•
•
•
•
•
Optimierung der Netzwerkauslastung
Kooperation in unzuverlässigen Netzen
Überwachung von Netzen
Optimierung der Rechnerauslastung
Berücksichtigung der Geheimhaltungs- und
Sicherheitsbedürfnisse der
Informationsanbieter
• Integration heterogener Umgebungen
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Beispiel:
„Traditionelle“ Suchmaschine
• Nachteile
– Aufwändige
Skalierung
– Hohe
Netzwerklast
• Bottlenecks
– Bandbreite des
Netzwerks
– Kapazität der
Suchmaschine
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Beispiel:
Suchmaschine mit mobilen Agenten
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Literatur
•
•
•
•
Russell, S.; Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern
Approach. Prentice Hall, 1995
Wooldridge, M. J.; Jennings, N. R. Intelligent Agents. Springer
Lecture Notes in AI 890. 1995
Görz, G. et al. (ed). Handbuch der KI. Oldenbourg Verlag, 2000
Stoyan, H. Internet-Agenten. Vorlesungsskript,
www.fh-deggendorf.de/doku/fh/meile/bachelor/lehre/ws/f14/gliederung.htm
•
Schneeberger, J. Software-Agenten. Vorlesungsskripte,
www.fh-deggendorf.de/doku/fh/meile/bachelor/lehre/ws/f12/gliederung.htm,
www.fh-deggendorf.de/doku/fh/meile/bachelor/lehre/ws/f13/gliederung.htm
•
Mattern, F. Agenten im Internet, Seminarausarbeitung:
Programmieren für das Internet,
www2.informatik.uni-erlangen.de/IMMD-II/Lehre/SS97/internet/www/vortrag3/fkmatter/
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Literatur (2)
•
•
Dale, J.; Mamdani, E. Open Standards for Interoperating
Agent-Based Systems. www.fipa.org/docs/input/f-in-00023/f-in-00023.html
Rao, A. S.; Georgeff, M. P. Formal Models and Decision
Procedures for Multi-Agent Systems.
www.cs.bham.ac.uk/~sra/People/Ghi/Georgeff/
•
•
Breu, M. Intelligente Agenten, Vorlesungsreihe: WebEngineering und verteilte Systeme. www.fast.de/~breu/Vorlesung/
Faltings, B. Intelligent Agents.
liawww.epfl.ch/~faltings/intelligent-agents.html
•
Müller, G. Grundlagen autonomer Agenten. Vorlesungsskript,
www.iig.unifreiburg.de/telematik/lehre/vorlesungen/material/tel3/12_grundlagen_a
genten.pdf
•
Grasshopper – Basics and Concepts.
www.grasshopper.de/download/doc/BasicsAndConcepts2.2.pdf
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