Conclus˜oes da Literatura

Tendo em vista as restric¸ ˜oes impostas por problemas tratados por SMA atualmente, os mode- los apresentados falham especialmente no que se refere ao tratamento de sistemas que demandam h´ıbridos de soluc¸ ˜oes al´em de uma diversidade de tipos de conhecimento. O rigor obtido por um modelo quanto aos processos de verificac¸˜ao ´e alcanc¸ado ao custo de sua aplicabilidade, geralmente, em sistemas de baixa complexidade. Al´em disso, via de regra, est˜ao associados a representac¸ ˜oes de conhecimento baseadas apenas nos diferentes tipos de l´ogica. J´a as estrat´egias para especificac¸˜ao multiagente n˜ao apresentam meios para a descric¸˜ao do sistema global em um n´ıvel de abstrac¸˜ao ape- nas social. Os modelos apresentados descrevem o sistema multiagente a partir do somat´orio das suas entidades individuais, no caso, seus agentes.

Os problemas atuais demandam abordagens aptas a manipular grande quantidade de conhe- cimento, nos mais diversos aspectos, seja planejamento, coordenac¸˜ao de ac¸ ˜oes ou classificac¸˜ao de estados do ambiente. Seria tamb´em interessante, a representac¸ ˜ao do sistema global a partir de uma especificac¸˜ao abstra´ıda das atividades e tarefas individuais, mas focado apenas no conjunto de ac¸˜oes necess´arias para a realizac¸˜ao das metas do ambiente. Nesse sentido, os agentes deliberariam de forma autˆonoma suas metas e ac¸˜oes individuais, independente das metas e ac¸˜oes dos demais agentes, es- colhidas ao encontro da meta global do sistema. N˜ao obstante, seria interessante que estes modelos permitissem a especificac¸˜ao do sistema em seu n´ıvel de conhecimento, a partir de estruturas gen´ericas viabilizando a utilizac¸˜ao de diversos formalismos de conhecimento, e n˜ao apenas as diferentes formas de l´ogica.

3.6

Considerac¸˜oes Finais

As RP, tema deste cap´ıtulo, devem ser vistas como o n´ucleo da abordagem para especificac¸˜ao de conhecimento, ou seja, parte da soluc¸˜ao que ´e proposta deste trabalho. ´E por meio delas que descreve-se as relac¸ ˜oes entre o n´ıvel multiagente e o n´ıvel individual, bem como as relac¸ ˜oes entre os diferentes n´ıveis de decis˜ao interagentes de um sistema. N˜ao obstante, as RP tˆem ainda o poder de especificar, dentro de cada n´ıvel, o conhecimento existente e as sua relac¸ ˜oes, apresentando-se, desta forma, como uma ferramenta ´unica para a especificac¸˜ao, modelagem, an´alise e validac¸˜ao de SMA cognitivos, desde sua concepc¸˜ao social, at´e o n´ıvel de atuac¸˜ao no ambiente.

Para que esta abordagem seja poss´ıvel, um sistema multiagente cognitivo deve ser caracterizado como um sistema a eventos discretos, classe de sistemas aos quais uma RP se prop˜oe a tratar. Intui- tivamente, um SED descreve sistemas onde as mudanc¸as de estados s˜ao dirigidas, n˜ao pelo tempo,

mas sim por eventos. Deste modo, um sistema ´e descrito pelos eventos, atividades e processos que o comp˜oem. Dentre as suas caracter´ısticas est´a a possibilidade de representac¸ ˜ao de atividades que envolvam cooperac¸ ˜ao, competic¸ ˜ao, e paralelismo.

Dada a natureza de um sistema multiagente, as RP adequam-se perfeitamente a sua representac¸ ˜ao. Em sua concepc¸˜ao b´asica, um sistema multiagente congrega uma sociedade de agentes com o prop´osito de cooperar no sentido de atender as demandas de um ambiente. Este processo de cooperac¸˜ao deve ser estabelecido pela sincronizac¸ ˜ao de atividades, sejam elas seq¨uenciais ou paralelas, entre os agen- tes constituintes da sociedade. J´a internamente ao agente, as relac¸ ˜oes entre os n´ıveis de decis˜ao, sejam elas de cooperac¸˜ao, paralelas, ou at´e mesmo, de competic¸˜ao entre recursos, tamb´em encontram nas RP uma ferramenta idealizada para a sua especificac¸˜ao.

Contudo as vantagens da utilizac¸˜ao de RP n˜ao se resumem aos mecanismos de modelagem e especificac¸˜ao de sistemas, incluem tamb´em os m´etodos de an´alise e validac¸˜ao. Inicialmente, em redes ordin´arias, h´a uma s´erie de m´etodos que buscam a verificac¸˜ao das chamadas boas propriedades de um sistema: vivacidade, limitabilidade e reiniciabilidade. A an´alise ´e feita a partir de dois modelos b´asico: uma an´alise de comportamento, que depende diretamente da marcac¸˜ao inicial da rede, e uma an´alise estrutural que independe de M0.

Por´em, a complexidade estrutural de alguns sistemas n˜ao encontra suporte suficiente no modelo ordin´ario de RP. A limitac¸˜ao quanto ao poder de representac¸ ˜ao de uma ficha restringe uma eventual necessidade de especificac¸˜ao conjunta de dados e controle do sistema. N˜ao obstante, esta dificuldade ´e transposta, quando poss´ıvel, pela modelagem de uma rede grande, implicando um dif´ıcil, e at´e mesmo intrat´avel, processo de an´alise. Nestes casos sugere-se a utilizac¸˜ao das redes de alto-n´ıvel, cuja vantagem est´a na associac¸˜ao de informac¸˜ao `a ficha o que implica a capacidade de dobramento de alguns elementos da rede. Redes de alto n´ıvel prevˆeem a utilizac¸˜ao de vari´aveis e substituic¸ ˜oes de forma a simplificar o modelo final. A forma como se d˜ao estas simplificac¸ ˜oes dos elementos, e o tipo de estrutura de informac¸˜ao que se associa as fichas ´e o diferencial entre os modelos de alto n´ıvel.

A simplificac¸˜ao obtida nos modelos de alto n´ıvel agregam uma complexidade extra aos meca- nismos de an´alise. Supondo agora a utilizac¸˜ao de vari´aveis, e as respectivas substituic¸ ˜oes que as ins- tanciam, uma an´alise comportamental deve levar em considerac¸ ˜ao diferentes conjuntos de parˆametros. Para cada conjunto de parˆametros utilizados, uma nova an´alise deve ser gerada. Para o caso de uma an´alise estrutural, a dificuldade de an´alise ´e diretamente proporcional ´a complexidade associada a estrutura de dados utilizada. ´E poss´ıvel afirmar, portanto, que a simplicidade obtida no modelo de alto n´ıvel ´e compensada pelo complexo trabalho de an´alise feito na etapa seguinte.

3.6. Considerac¸ ˜oes Finais 75

de RP, ´e poss´ıvel a utilizac¸˜ao de redes hier´arquicas. Para isso, provˆe-se uma s´erie de construc¸ ˜oes hier´arquicas que viabilizam a relac¸˜ao formal entre redes de diferentes contextos de abstrac¸˜ao, agre- gando modularidade ao modelo.

Inserindo as RP no contexto da tese, a literatura apresenta um grande n´umero de trabalhos que a utilizam, seja na especificac¸˜ao do sistema multiagente, ou na especificac¸˜ao individual do conheci- mento dos agentes. Na especificac¸˜ao social, os trabalhos apresentados tˆem em comum a especificac¸˜ao a partir da representac¸ ˜ao das capacidades individuais dos agentes. O modelo global ´e descrito pela sincronizac¸ ˜ao de atividades espec´ıficas entre os agentes, e n˜ao por um modelo de organizac¸ ˜ao ou coordenac¸˜ao coletiva. Por outro lado, no n´ıvel de especificac¸˜ao individual, os trabalhos existentes utilizam RP como mecanismo para verificac¸˜ao e validac¸˜ao estrutural de sistemas de regras. S˜ao es- sencialmente voltados para sistemas cuja representac¸ ˜ao de conhecimento ´e baseada em algum tipo de l´ogica, proposicional, de primeira ordem ou at´e mesmo nebulosa. N˜ao obstante, s˜ao aplic´aveis a sistemas com poucas regras, ou com baixo encadeamento entre regras, dada a limitac¸˜ao de uma RP, mesmo em um modelo de alto n´ıvel, para o gerenciamento de grandes sistemas. Observa-se, de ma- neira geral, a ausˆencia de mecanismos que prevejam a manipulac¸˜ao de diferentes n´ıveis de abstrac¸˜ao do conhecimento de um sistema. E finalmente, n˜ao h´a referˆencias a modelos que integrem os meca- nismos de especificac¸˜ao social e individual, de forma que um mesmo modelo de rede conceba todo o sistema, em seus diversos n´ıveis.

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E vi´avel, portanto, a utilizac¸˜ao de RP no aux´ılio `a construc¸˜ao de SMA cognitivos. A proposta ´e utiliz´a-la na etapa de aquisic¸˜ao de conhecimento, portanto, na especificac¸˜ao do planejamento so- cial, e das bases de regras dos agentes. Para este fim, as RP justificam-se por duas vias distintas. Primeiro, pode servir como uma linguagem comum ao engenheiro de conhecimento e ao especialista no dom´ınio, prestando-se como um mecanismo gr´afico-cognitivo ´unico. Por outro lado, auxilia na estruturac¸˜ao do dom´ınio, provendo meios formais para a especificac¸˜ao dos seus objetos e relac¸ ˜oes. A complexidade do dom´ınio pode ainda ser vencida pela conveniente estruturac¸ ˜ao de dados, e ainda, pela divis˜ao hier´arquica de designac¸ ˜oes cognitivas, sejam sociais ou individuais.

Cap´ıtulo 4

Especificac¸˜ao de Conhecimento para

Sistemas Multiagentes Cognitivos

4.1

Introduc¸˜ao

Ap´os a revis˜ao da literatura sobre o tema deste trabalho - Engenharia do Conhecimento em Sistemas Multiagentes (SMA) - e sobre a base formal da soluc¸˜ao sugerida - Redes de Petri (RP) - este cap´ıtulo descreve a abordagem proposta para especificac¸˜ao de conhecimento em SMA Cognitivos, utilizando um modelo espec´ıfico de RP de Alto N´ıvel como linguagem de especificac¸˜ao.

Esta abordagem estrutura-se sobre duas vis˜oes de desenvolvimento do sistema: a primeira ´e uma vis˜ao externa, em que o sistema ´e especificado no seu n´ıvel social e os respectivos n´ıveis indivi- duais do conhecimento. A segunda ´e uma vis˜ao interna, em que o conhecimento de cada um dos n´ıveis correspondentes a vis˜ao externa ´e refinado segundo um ciclo de conceitualizac¸ ˜ao-operacionalizac¸ ˜ao- implementac¸˜ao, de acordo com as diretrizes b´asicas de um processo de aquisic¸˜ao de conhecimento. Este ciclo ´e implementado com o aux´ılio de uma linguagem de especificac¸˜ao baseada em um modelo espec´ıfico de RP. Com as RP ´e poss´ıvel estruturar o conhecimento em m ´ultiplos n´ıveis de abstrac¸˜ao, segundo a vis˜ao externa do sistema, al´em de prover mecanismos gen´ericos para a utilizac¸˜ao dos dife- rentes formalismos de representac¸ ˜ao de conhecimento existentes.

Este cap´ıtulo ´e estruturado da seguinte forma. A sec¸˜ao 4.2 apresenta um modelo de cognic¸˜ao com base nas func¸ ˜oes executivas do c´erebro, e algumas arquiteturas de Sistemas Baseado em Co- nhecimento (SBC) aptas a sustentar tal modelo. A seguir, a sec¸˜ao 4.3 descreve as diferentes vis˜oes da abordagem de especificac¸˜ao de conhecimento para o desenvolvimento de SMA Cognitivos. Na

sec¸˜ao 4.4 descreve-se formalmente o modelo de RP que possibilita a especificac¸˜ao dos agentes do sistema, considerando uma estruturac¸ ˜ao de conhecimento em m ´ultiplos n´ıveis de abstrac¸˜ao. A sec¸˜ao 4.5 apresenta uma discuss˜ao sobre a abordagem proposta dentro do contexto de utilizac¸˜ao das RP, estabelecida no item 3.5, e dos formalismos existentes para construc¸˜ao de SBC e SMA apresentados nos itens 2.3 e 2.5. Finalmente, as conclus˜oes do cap´ıtulo s˜ao apresentadas na sec¸˜ao 4.6.