《高级人工智能》PPT课件.ppt
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1、高级人工智能第十四章第十四章 分布式人工智能分布式人工智能 史忠植史忠植 中国科学院计算技术所2023/1/211史忠植 高级人工智能内容10.1 概述10.2 分布式问题求解10.3 主体10.4 主体理论10.5 主体结构10.6 主体通信10.7 主体的协调与协作10.8 多主体环境MAGE2023/1/212史忠植 高级人工智能10.1 概述分布式人工智能主要研究在逻辑上或物理上分散的智能系统如何并行的、相互协作地实现问题求解。两种解决问题的方法:自顶向下:分布式问题求解自底向上:基于主体的方法2023/1/213史忠植 高级人工智能分布式人工智能系统的特色1)系统中的数据、知识,以及
2、控制不但在逻辑上,而且在物理上是分布的,既没有全局控制,也没有全局的数据存储。2)各个求解机构由计算机网络互连,在问题求解过程中,通信代价要比求解问题的代价低得多。3)系统中诸机构能够相互协作,来求解单个机构难以解决,甚至不能解决的任务。2023/1/214史忠植 高级人工智能分布式人工智能系统的主要优点1)提高问题求解能力。2)提高问题求解效率。3)扩大应用范围。4)降低软件的复杂性。2023/1/215史忠植 高级人工智能分布式人工智能分布式人工智能的研究可以追溯到分布式人工智能的研究可以追溯到7070年代末期。早期分布式人工智能的年代末期。早期分布式人工智能的研究主要是分布式问题求解,其
3、目研究主要是分布式问题求解,其目标是要创建大粒度的协作群体,它标是要创建大粒度的协作群体,它们之间共同工作以对某一问题进行们之间共同工作以对某一问题进行求解。求解。2023/1/216史忠植 高级人工智能合同网 19801980年年Davis Davis 和和 SmithSmith提出了合同网提出了合同网(CNET)(CNET)CNET CNET使用投标使用投标-合同方式实现任务在多合同方式实现任务在多个节点上的分配。合同网系统的重要贡献个节点上的分配。合同网系统的重要贡献在于提出了通过相互选择和达成协议的协在于提出了通过相互选择和达成协议的协商过程实现分布式任务分配和控制的思想。商过程实现分
4、布式任务分配和控制的思想。2023/1/217史忠植 高级人工智能分布式车辆监控测试系统 DVMT19801980年麻萨诸塞大学的年麻萨诸塞大学的Lesser,Corkill Lesser,Corkill 和和 Durfee Durfee 等人主持研制等人主持研制DVMTDVMT该系统对市区内行驶的车辆轨迹进行监控该系统对市区内行驶的车辆轨迹进行监控,并以此环境为基础并以此环境为基础,对分布式问题求解对分布式问题求解系统中许多技术问题进行研究。系统中许多技术问题进行研究。DVMTDVMT是以是以分布式传感网络数据解释为背景,对复杂分布式传感网络数据解释为背景,对复杂的黑板问题求解系统之间的相互
5、作用进行的黑板问题求解系统之间的相互作用进行了研究,提供了抽象和模型化分布式系统了研究,提供了抽象和模型化分布式系统行为的方法。行为的方法。2023/1/218史忠植 高级人工智能ACTOR模型19831983年年Hewitt Hewitt 和他的同事们研制了基于和他的同事们研制了基于ACTORACTOR模型的并发程序设计系统。模型的并发程序设计系统。ACTORACTOR模型提供了分布式系统中并行计算理论模型提供了分布式系统中并行计算理论和一组专家或和一组专家或ACTORACTOR获得智能行为的能力。获得智能行为的能力。在在19911991年年HewittHewitt提出开放信息系统语义提出开
6、放信息系统语义,指出竞争、承诺、协作、协商等性质应作指出竞争、承诺、协作、协商等性质应作为分布式人工智能的科学基础,试图为分为分布式人工智能的科学基础,试图为分布式人工智能的理论研究提供新的基础。布式人工智能的理论研究提供新的基础。2023/1/219史忠植 高级人工智能MACE系统是一个实验型的分布式人工智能系统开发环境是一个实验型的分布式人工智能系统开发环境(Gasser 1987)(Gasser 1987)。MACEMACE中每一个计算单元都称作主体,它们具有知识表示和中每一个计算单元都称作主体,它们具有知识表示和推理能力,主体之间通过消息传送进行通信。推理能力,主体之间通过消息传送进行
7、通信。MACEMACE是是一个类面向对象环境,但避开了并发对象系统中难于一个类面向对象环境,但避开了并发对象系统中难于理解和实现的继承问题。理解和实现的继承问题。MACEMACE的各个机构并行计算的各个机构并行计算,并提供了描述机构的描述语言并提供了描述机构的描述语言,具有跟踪的具有跟踪的demonsdemons机制。机制。该课题研究的重点是在实际并行环境下运行该课题研究的重点是在实际并行环境下运行分布式人工智能系统,保持概念的清晰性。分布式人工智能系统,保持概念的清晰性。2023/1/2110史忠植 高级人工智能分布式运输调度系统DTDS-I19891989年清华大学石纯一等主持研制了分布式
8、年清华大学石纯一等主持研制了分布式运输调度系统运输调度系统DTDS-I(DTDS-I(石纯一石纯一 1989)1989)。该系统以运输调度为背景,提出了分布式问该系统以运输调度为背景,提出了分布式问题求解系统的体系结构,对问题分解、任题求解系统的体系结构,对问题分解、任务分布算法和基于元级通信的协作机制等务分布算法和基于元级通信的协作机制等方面进行了探讨。方面进行了探讨。2023/1/2111史忠植 高级人工智能分布式知识处理系统DKPS19901990中国科学院计算技术研究所史忠植等研中国科学院计算技术研究所史忠植等研究了分布式知识处理系统究了分布式知识处理系统DKPSDKPS。该系统采用逻
9、辑该系统采用逻辑-对象知识模型,研究对象知识模型,研究了知识共享和协作求解等问题。了知识共享和协作求解等问题。2023/1/2112史忠植 高级人工智能多主体系统 90年代,多主体系统年代,多主体系统Multiagent systems)的研究成为分布式人的研究成为分布式人工智能研究的热点。多主体系统主要研究自主的智能主体之间工智能研究的热点。多主体系统主要研究自主的智能主体之间智能行为的协调,为了一个共同的全局目标,也可能是关于各智能行为的协调,为了一个共同的全局目标,也可能是关于各自的不同目标,共享有关问题和求解方法的知识,协作进行问自的不同目标,共享有关问题和求解方法的知识,协作进行问题
10、求解。题求解。基于智能主体的概念,人们提出了一种新的人工智能定义:基于智能主体的概念,人们提出了一种新的人工智能定义:“人工智能是计算机科学的一个分支,它的目标是构造能表现出人工智能是计算机科学的一个分支,它的目标是构造能表现出一定智能行为的主体一定智能行为的主体”。所以,智能主体的研究应该是人工智能的核心问题。斯坦福所以,智能主体的研究应该是人工智能的核心问题。斯坦福大学计算机科学系的大学计算机科学系的 Hayes-Roth在在IJCAI95的特邀报告中谈到:的特邀报告中谈到:“智能的计算机主体既是人工智能最初的目标,也是人工智能最智能的计算机主体既是人工智能最初的目标,也是人工智能最终的目
11、标。终的目标。”2023/1/2113史忠植 高级人工智能多主体系统关于主体的研究不仅受到了人工智能研究人关于主体的研究不仅受到了人工智能研究人员的关注,也吸引了数据通信、人机界面员的关注,也吸引了数据通信、人机界面设计、机器人、并行工程等各领域的研究设计、机器人、并行工程等各领域的研究人员的兴趣。有人认为:人员的兴趣。有人认为:“基于主体的计基于主体的计算(算(Agent-Based ComputingAgent-Based Computing,简称简称ABCABC)将成为软件开发的下一个重要的突破。将成为软件开发的下一个重要的突破。”2023/1/2114史忠植 高级人工智能 分布式问题求
12、解分布式问题求解特点:数据、知识、控制均分布在系统的各节点上,既无全局控制,也无全局数据和知识存储。2023/1/2115史忠植 高级人工智能 分布式问题求解分布式问题求解两种协作方式:两种协作方式:任务分担任务分担 结果共享结果共享2023/1/2116史忠植 高级人工智能任务分担任务分担 Smith Smith 和和Davis Davis 提出了任务分担方式。提出了任务分担方式。在任务分担系统中在任务分担系统中,结点之间通过分担执结点之间通过分担执行整个任务的子任务而相互协作行整个任务的子任务而相互协作,系统中系统中的控制以目标为指导的控制以目标为指导,各结点的处理目标各结点的处理目标是为
13、了求解整个任务的一部分。是为了求解整个任务的一部分。任务分担的问题求解方式适合于求解具有层任务分担的问题求解方式适合于求解具有层次结构的任务次结构的任务,如工厂联合体生产规划、如工厂联合体生产规划、数数字逻辑电路设计、字逻辑电路设计、医疗诊断。医疗诊断。2023/1/2117史忠植 高级人工智能结果共享结果共享 Lesser Lesser 和和 Corkill Corkill 提出了结果共享方式。在提出了结果共享方式。在结果共享方式的系统中结果共享方式的系统中,各结点通过共享部分结果各结点通过共享部分结果相互协作相互协作,系统中的控制以数据为指导系统中的控制以数据为指导,各结点在各结点在任何时
14、刻进行的求解取决于当时它本身拥有或从其它任何时刻进行的求解取决于当时它本身拥有或从其它结点收到的数据和知识。结点收到的数据和知识。结果共享的求解方式适合于求解与任务有关的各结果共享的求解方式适合于求解与任务有关的各子任务的结果相互影响子任务的结果相互影响,并且部分结果需要综合才能并且部分结果需要综合才能得出问题解的领域。如分布式运输调度系统、分布式得出问题解的领域。如分布式运输调度系统、分布式车辆监控实验系统车辆监控实验系统DVMTDVMT 2023/1/2118史忠植 高级人工智能分布式问题求解系统分类分布式问题求解系统分类根据组织结构,分布式问题求解系统可以分为三类:层次结构类 平行结构类
15、 混合结构类2023/1/2119史忠植 高级人工智能分布式问题求解过程分布式问题求解过程分布式问题求解过程可以分为四步:任务分解 任务分配 子问题求解 结果综合2023/1/2120史忠植 高级人工智能任务分解任务分解 合同网络合同网络 动态层次控制动态层次控制 自然分解自然分解,固定分配固定分配 部分全局规划部分全局规划2023/1/2121史忠植 高级人工智能分布式问题求解系统中协作的分类 按节点间协作量的多少,协作分为三类:全协作系统 无协作系统 半协作系统常用的通信方式有:共享全局存储器 信息传递 黑板模型2023/1/2122史忠植 高级人工智能 主主 体体多主体系统主要研究在逻辑
16、上或物理上分离的多个主体协调其智能行为,即知识、目标、意图及规划等,实现问题求解。可以看作是一种由底向上设计的系统。2023/1/2123史忠植 高级人工智能主体的思想主体的思想智能主体的几个典型的实例:Microsoft的Office助手计算机病毒(破坏主体)计算机游戏或模拟中的智能角色贸易和谈判主体(如Ebay的拍卖主体)网络蜘蛛Web Spider(搜索引擎中的数据搜集和索引主体,如Google)2023/1/2124史忠植 高级人工智能主体程序设计主体程序设计面向过程的方法面向实体的方法面向对象的方法面向主体的方法软件开发方法的进化2023/1/2125史忠植 高级人工智能主体的定义在
17、计算机和人工智能领域中,主体可以看作是一个实体,它通过传感器感知环境,通过效应器作用于环境。2023/1/2126史忠植 高级人工智能主体的特性主体的特性主体弱概念:自治性交互性协作性可通信性长寿性2023/1/2127史忠植 高级人工智能主体的特性主体的特性主体强概念:知识、信念、意图、承诺等心智状态其它属性:移动性推理能力规划能力学习和适应能力诚实、善意、理性2023/1/2128史忠植 高级人工智能 主体理论智能主体的理论模型研究主要从逻辑、行为、心理、社会等角度出发,对智能主体的本质进行描述,为智能主体系统创建奠定基础。2023/1/2129史忠植 高级人工智能理性主体(BDI主体)B
18、elief信念,主体对环境的基本看法。Desire愿望,主体想要实现的状态,即目标。Intention意图,目标的子集。2023/1/2130史忠植 高级人工智能 BDIBDI主体模型主体模型BDI主体模型可以通过下列要素描述:一组关于世界的信念;主体当前打算达到的一组目标;一个规划库,描述怎样达到目标和怎样改变信念;一个意图结构,描述主体当前怎样达到它的目标和改变信念。2023/1/2131史忠植 高级人工智能BDIBDI解释器解释器BDI-Interpreterinitialize-state();dooptions:=option-generator(event-queue,B,G,I)
19、;selected-options:=deliberate(options,B,G,I);update-intentions(selected-options,I);execute(I);get-new-external-events();drop-successful-attitudes(B,G,I);drop-impossible-attitudes(B,G,I);until quit2023/1/2132史忠植 高级人工智能 动作理论情景演算是描述动作的主要的形式框架。在情景演算中引入了状态和动作的概念,并利用两条逻辑公理来描述动作与状态的关系。一条公理描述一个动作在满足什么条件的状态之
20、下可能发生,另外一条描述在一个状态之下某个动作发生以后当前状态如何改变。2023/1/2133史忠植 高级人工智能规划库的形式化表示规划库的形式化表示环境状态:State=P1,P2,Pn 目标:Goal=动作模板:Act_template=主体能力:Ability=2023/1/2134史忠植 高级人工智能主体结构主体结构需要解决的问题包括:主体由那些模块组成,模块之间如何交互信息,主体感知到的信息如何影响它的行为和内部状态,如何将这些模块用软件或硬件的方式组合起来形成一个有机的整体。2023/1/2135史忠植 高级人工智能主体基本结构主体基本结构环境主体感知作用黑箱软件主体2023/1/
21、2136史忠植 高级人工智能智能主体的工作过程智能主体的工作过程环境交互信息融合信息处理作用交互感知作用2023/1/2137史忠植 高级人工智能主体骨架程序主体骨架程序function Skeleton-Agent(percept)return actionstatic:memory /*主体的世界记忆*/memory Update-Memory(memory,percept)action Choose-Best-Action(memory)memory Update-Memory(memory,action)return action2023/1/2138史忠植 高级人工智能主体的分类 根
22、据人类思维的层次模型,可以将主体分成四类:反应主体形象思维主体抽象思维主体复合式主体 形象思维主体和抽象思维主体也可以合称为认知主体2023/1/2139史忠植 高级人工智能 反应主体反应主体环境当前世界传感器动 作效应器条件-动作规则主体2023/1/2140史忠植 高级人工智能反应主体程序反应主体程序function Reactive-Agent(percept)returns action static:rules,/*一组条件-动作规则*/state Interpret-Input(percept)rule Rule-Match(state,rules)action Rule-Acti
23、onrule return action2023/1/2141史忠植 高级人工智能认知主体认知主体环境信息融合传感器动 作效应器主体规 划知识库目标内部状态2023/1/2142史忠植 高级人工智能认知主体程序认知主体程序function Cognitive-Agent(percept)returns actionstatic:environment,/*描述当前世界环境*/kb,/*知识库*/environment Update-World-Model(environment,percept)state Update-Mental-State(environment,state)action
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