SMA-11 - BDI

RACIOCÍNIO PRÁTICO:

Classificação de

Wooldridge

Agentes dedutivos

 Agentes baseados em lógica (já vimos)

Agentes de raciocínio prático

 Esta aula!

Agentes de Raciocínio

Prático

São agentes que separam dois níveis de raciocínio:

1. Deliberar: Decidir qual estado do mundo interessa

2. Raciocínio Means-Ends: Decidir como atingir o

estado

Exemplo humano: escolha da carreira

Agentes de Raciocínio

Prático

Por conta de restrições de tempo, precisa deliberar

em um tempo limitado

 Interrompe mesmo que o estado escolhido não seja ótimo

O raciocínio means-ends é uma forma de

planejamento

 Foge um pouco do escopo desta aula

Nesta aula, vamos falar do paradigma BDI, que é a

forma de raciocínio prático mais utilizada, talvez

Paradigma BDI

BDI se refere a Beliefs – Desires – Intentions

Inspiração: teoria do raciocínio humano prático, do

filósofo Michael Bratman (anos 80)

 Foca no papel das intenções no raciocínio humano

Analogia

 Redes Neurais – modelo fisiológico

BDI

Representação explícita de três elementos

 Crenças (beliefs) – o que o agente acredita ser verdade (informação)

 Desejos (desires) – que estados do mundo interessariam (possíveis

metas)

 Intenções (intentions) – que estados o agente está trabalhando para

realizar (metas)

 Resultado de deliberação

Cuidado: os sentidos dos três fogem um pouco do coloquial

Podem ou não ser representados simbolicamente

Intenções

Sentido coloquial duplo  Explicação de ação realizada

 Dirigida para o futuro (é esta!)

O agente deve acreditar que é possível É um objetivo ativo – está sendo buscado Associadas a um plano para realizá-las

 Mas pode falhar

Deve ser persistente (a menos que haja um bom motivo para desistir) Restringe futuras deliberações (por consistência)

Intenções x Desejos

Desejo não tem plano / Intenção tem

Desejo: sonho / Intenção: meta

Desejos podem ser incoerentes entre si

Principal distinção – comprometimento (commitment)

Deliberação BDI

Variáveis:

 Bel – universo de crenças possíveis

 Int – universo das intenções

 Des – universo dos desejos

Função de revisão de crenças:

brf : P(Bel) x Per  P(Bel)

 Recebe um conjunto de crenças

 As percepções (atuais)

Deliberação BDI

Processo de decisão modelado por duas funções:

Função geradora de opções:

options : P(Bel) x P(Int)  P(Des)

 Gera desejos – opções

 A partir de um conjunto de crenças e um conjunto de intenções

Deliberação BDI

Função de filtragem

filter : P(Bel) x P(Des) x P(Int)  P(Int)

 Seleciona entre opções conflitantes, para que o agente se comprometa com ela

 A partir das crenças, desejos e intenções

 Desejos podem ser escolhidos parar virar intenções

2. BDI – Means-Ends

Reasoning

Means-Ends Reasoning

Means-ends reasoning é o processo de decidir como

atingir o fim (as intenções) usando os meios

disponíveis

 Meios = Ações/Plano

Função de planejamento

plan : P(Bel) x P(Int) x P(Ac)  Ac*

 Retorna uma sequência de ações (= plano linear)

Implementando

Means-Ends Reasoning

Pode ser feito com as técnicas de planejamento vistas

 Base de conhecimento = crenças

 _{Ações especificadas com pré e pós-condições}

 Resultado = intenções

Ou usar uma biblioteca de planos

 _{Planos pré-calculados, antes da execução dos agentes}

Ou usar busca?

Exemplo: Futebol

Um jogador com percepção limitada

Crenças: posições dos outros jogadores

 Jogador fora de visão está na mesma posição? Segue na mesma

direção?

Desejos

 Entrar em formação de defesa?

 Marcar gol?

Intenção: um dos desejos

Means-ends reasoning: “comportamentos”

pré-implementados

Pseudo-Código v1

(incompleto)

3. Comprometimento no

BDI

Comprometimento

O código mostrado têm comprometimento exagerado

da execução)

O código vai ficar mais “complicado” para garantir

níveis adequados de comprometimento

 com intenções

Sobre Comprometimento

Comprometimento implica persistência temporal

 Uma vez adotada uma intenção, ela não deve ser descartada tão

cedo

Três tipos

 Cego – mantém até atingir a intenção

 Single-minded – mantém até atingir ou até ser impossível

 Open-minded – mantém enquanto ele acreditar que vale a pena,

mas pode considerar alternativas (def. minha)

O pseudo-código v1 tem comprometimento cego para

ambos!

Pseudo-Código v2

(incompleto)

Comprometimento com

os Meios (Planos)

Na segunda versão, o segundo loop garante um

comprometimento mais equilibrado quanto ao plano

Muda o plano não apenas quando totalmente

executado (quando fica vazio), mas também

 Se atingir a intenção (por mudança no mundo, talvez)

 Ou se ficar inconsistente com as crenças (if interno)

Comprometimento com

os Fins (Intenções)

Na versão 2, se o plano é interrompido, as intenções

mudam (ok). Mas, e durante a execução do plano?

Se nunca reconsiderar as intenções

 A intenção adotada pode deixar de ser relevante ou tornar-se impossível

 Mesmo assim, manteria as intenções e o plano (ruim)

Se sempre reconsiderar

 Pode mudar de intenção com frequência e nunca atingir nenhuma

intenção

 É custoso deliberar (e mudar intenção pode requerer replanejar!)

Comprometimento com

os Fins (Intenções)

Ideia 1: mudar intenções (e plano) imediatamente se

elas se tornarem impossíveis de serem atingidas

 Função booleana impossible(I,B)

Ideia 2: controle de alto nível ajustado pelo projetista

 Em função das intenções e crenças atuais

 Função booleana reconsider(I,B)

 Se as crenças mudarem (por conta das percepções), uma outra

intenção pode se tornar mais interessante

Pseudo-Código v3

(completo)

Comprometimento com

os Fins (Intenções)

Função reconsider(I,B) – retorna booleano

 Indica o momento de mudar de intenções, por critérios subjetivos do projetista

 O projetista deve implementar e ajustar conforme necessário

 Deve ser coerente com o processo de deliberação (escolher intenções) – retorna true somente se as intenções forem mudar

Comprometimento com

os Fins (Intenções)

Ambientes mais estáticos (que mudam pouco)

 Agentes fortemente comprometidos com as intenções têm melhor desempenho

Ambientes dinâmicos (que mudam muito rápido)

saem melhor

Projetista deve ajustar reconsider(...)

adequadamente

Considerações sobre o

Pseudo-Código

reconsider(...) direto na condição do 2º loop ?

impossible(...) como parte de reconsider(...) ?

impossible(...) em um if interno, antes de

reconsider(...) ?

 Evita que sound(...) seja chamada inutilmente

PRS (Procedural

Reasoning System)

O primeira sistema com o paradigma BDI

PRS

Aplicações

 Sistema de controle de tráfego OASIS

 Sistema de simulação SWARMM

 Sistema de gerenciamento de processos de negócio

Surgiu nos anos 80 e sua ideia foi reimplementada

várias vezes, inclusive em Java

Conclusão

Paradigma BDI é influente – ajuda a subdividir o

problema de criar um agente

 Ainda assim, é um tanto complexo

“Mas a hora vem, e agora é, em que os verdadeiros

adoradores adorarão o Pai em espírito e em verdade;

porque o Pai procura a tais que assim o adorem.

Deus é Espírito, e importa que os que o adoram o

adorem em espírito e em verdade.”