高级人工智能分布式人工智能系统的主要优点.ppt

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
2019-8-17
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反应主体
主体
传感器
当前世界
环
条件-动作
动作
境
规则
效应器
2019-8-17
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反应主体程序
function Reactive-Agent(percept) returns action static: rules, /* 一组条件-动作规则 */
drop-impossible-attitudes(B,G,I);
until quit
2019-8-17
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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。
2019-8-17
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主体基本结构
环境
感知 作用 黑箱软件主体
Hale Waihona Puke 主体2019-8-17谢谢观赏
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智能主体的工作过程
感知
交互
环境
信息融合 信息处理
作用
作用 交互
2019-8-17
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主体骨架程序
function Skeleton-Agent(percept) return action static: memory /* 主体的世界记忆 */
搜集和索引主体，如Google）
2019-8-17
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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
2019-8-17
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主体的定义
在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。
2019-8-17
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 Hayes-Roth在IJCAI'95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201终9-8-的17 目标。”
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多主体系统
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 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：“基于主体的计 算（Agent-Based Computing， 简称ABC）
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。
2019-8-17
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BDI解释器
BDI-Interpreter
initialize-state();
do
options := option-generator(event-queue, B, G, I);
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
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：
“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”。
高级人工智能
第十四章 分布式人工智能
中国科学院计算技术所
2019-8-17
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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MAGE
2019-8-17
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10.1 概述
memory ← Update-Memory(memory,percept) action ← Choose-Best-Action(memory) memory ← Update-Memory(memory,action) return action
2019-8-17
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主体的分类
根据人类思维的层次模型，可以将主体分 成四类：
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
2019-8-17
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3
分布式人工智能系统的特色
1) 系统中的数据、知识, 以及控制不但在 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。
Smith 和Davis 提出了任务分担方式。 在任务分担系统中, 结点之间通过分担 执行整个任务的子任务而相互协作, 系统 中的控制以目标为指导, 各结点的处理 目标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 次结构的任务, 如工厂联合体生产规划、 数 字逻辑电路设计、 医疗诊断。
2019-8-17
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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 混合结构类
2019-8-17
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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
2019-8-17
将成为软件开发的下一个重要的突破。”
2019-8-17
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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。
2019-8-17
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分布式问题求解
两种协作方式： 任务分担 结果共享
2019-8-17
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16
任务分担
2019-8-17
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主体
多主体系统主要研究在逻辑上或物理上 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。
2019-8-17
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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
行为的方法。 2019-8-17
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ACTOR模型
1983年Hewitt 和他的同事们研制了基于 ACTOR模型的并发程序设计系统。
ACTOR模型提供了分布式系统中并行计算理论 和一组专家或ACTOR获得智能行为的能力。 在1991年Hewitt提出开放信息系统语义, 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 布式人工智能的理论研究提供新的基础。
2019-8-17
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规划库的形式化表示
环境状态：
State = { P1, P2, … Pn } 目标：
Goal=<State, weightiness> 动作模板：
Act_template = <name, roles, preconditions,
effects, resources> 主体能力：
2019-8-17
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理性主体（BDI主体）
Belief——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。
2019-8-17
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BDI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；
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。
2019-8-17
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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。
2019-8-17
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分布式车辆监控测试系统
DVMT
1980年麻萨诸塞大学的Lesser, Corkill 和
Durfee 等人主持研制DVMT 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, 对分布式问题求解 系统中许多技术问题进行研究。DVMT是以 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作用进行 了研究，提供了抽象和模型化分布式系统
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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
2019-8-17
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27
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
2019-8-17
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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。
2019-8-17
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分布式运输调度系统DTDS-I
1989年清华大学石纯一等主持研制了分布式 运输调度系统DTDS-I(石纯一 1989)。