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1 Architectures dagents intelligents Module Intelligence artificielle P. De Loor - enib - 2001/2002 Procedural Reasoning System (PRS) Belief Desire Intention.

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1 1 Architectures dagents intelligents Module Intelligence artificielle P. De Loor - enib /2002 Procedural Reasoning System (PRS) Belief Desire Intention (BDI)

2 2 zEntités autonomes « intelligentes » : yPro-Activité (but) yAutonomie (refus, échec) yRobustesse yApprentissage yLes autres zComportements complexes Introduction

3 3 zSpécifier un comportement ycode « en dur », ymodèles -> « interpréteur », xbas niveau : équadiff, behavior net, rdn, - physique et biologie- xhaut niveau : règles (IA), script, storytelling - psychologie- xassociation des deux -robotique- Introduction

4 4 I.A Classique (cognitive) capteurs actionneurs modéliserplanifieragir lent global pro-activité, échec ? dynamicité ? Grandeurs physiques SymbolesInférence Grandeurs physiques modèle générique STRIP, Chrdlu, Allen, (Pert ?)

5 5 IA « Comportementale » (réactive) zPas de planification/inférence zPas de représentation symbolique (?) capteursactionneurs Fonction sans mémoire Grandeurs physiques rapide modulaire pro-actif : oui et non la notion déchec n existe pas mais réaction possible pas d inférence dynamicité : au niveau perception, pas comportement

6 6 Problème zA la fois réactif et cognitif ? yabstraction zAdaptation à un environnement dynamique yéchec d une action ymodification d un but zDeux exemples d approches yArchitecture de P. Maës yArchitecture des BDI

7 7 Approche Symbolique : Beliefs Desires Intentions zArchitecture formelle yOrigines xpsychologique, « Practical Reasoning » [BRA 87] xrobotique, « Procedural Reasoning System » [GEO 86] yPuis : xmodèles formels [Coh90], [Woo94], [Rao91] xaspect sociaux [Woo94] xraisonnement des agents rationnels [Woo00]

8 8 Formaliser réel système formel théorie formaliser prédire fonctionne seul

9 9 Mots clés des formalistes concept Interprétation syntaxique Modèle : théorie des modèles Langage formel : syntaxe Axiomatique : théorie de la démonstration Interprétation sémantique

10 10 Les liens modèle- axiomatique modèle axiomatique Notion de vérité {v,f} de validité Notion de preuve : théorèmes complétude adéquation réel

11 11 Procedural Reasoning System Réactif Cognitif planification aspect déclaratif PRS Notion d échecs procédures

12 12 Procedural Reasoning System zCe dont on part : yBut et environnement dynamique. yConnaissance de tâches (processus) xdéclarative (précondition, effet) xprocédurale (plan d actions) zCe que l on fait : yRaisonner sur les processus/état/but x« means ends reasoning» yLancer les processus (donc les actions). yRéévaluer en fonction des succès/échecs

13 13 Exemple de processus zPrecondition : exist(a)... zEffect : position(a,3) zConnaissance procédurale action 1 action 2 action 3 Action : prédicats du 1er ordre formules : (on a b) (on b c), comportements : (WALK a, b) qui peuvent échouer. succes

14 14 Processus yc g le processus P permet d atteindre un but c, s il s exécute avec succès à partir de l état (partiel) c. yun processus est en échec si toutes les solutions possibles ont été évaluées ydifficulté : connaissant P définir c et g de la façon la plus complète

15 15 Planifier = Hiérarchisation de Plans zRaisonner à un niveau donné défini par les circonstances zAbstraire les « détails » non prévisibles à un niveau donné zEtre dynamique : modifier ses intentions (plan d actions) zPréserver un but

16 16 Exécution A but pre:true effect : !A unification pre:true effect : !A C Lien environnement : capable de répondre succès ou échec

17 17 Un P.R.S : Bras manipulateur sur navette spatiale Interface Utilisateur Interpréteur (Raisonnement) Base de données (faits, croyances) (Procedures) process assertion ButsProcedures actives Entrées Monitor Capteurs Actionneurs Shuttle Subsystems Sorties Génération de commande

18 18 P.R.S zInterpréteur yfaits et buts ---> processus « activables » ychoix de l un d entre eux en tête de pile d exécution yajout dynamique de faits et de buts donc de processus « activables » yLISP zProblème : maintient de la cohérence

19 19 P.R.S : exemples d applications zBras manipulateur [GEO 86] zSystème de Control de la réaction de la NASA [ING 92] zRobocup [BER 97]

20 20 Ajout d un niveau supplémentaire zNiveau « méta » yrègles de choix des procédures yauto-création de nouveaux buts ynouveaux désirs, croyances, intentions ymême syntaxe et sémantique que le modèle précédent : même interpréteur yB.D.I.

21 21 B.D.I zPrincipe de P.R.S zFormalisation des concepts B.D.I (BGI) zRègles de mise à jours liées aux concepts yCaractérisation d un agent zPreuves zAspects « multi » : ypartage de croyances yappartenance à un groupe

22 22 Croyances zAffirmation : yconnaissance … ysur l environnement. ysur soi (croyances(intentions)..

23 23 Désirs yButs pouvant être atteints. ypeuvent être contradictoires. y« moteurs » de l agent.

24 24 Intentions ([Brat87]) yBut(s) ou désirs non contradictoires yPlan à exécuter pour satisfaire un désir yRéside d un choix à partir des croyances et des désirs. yinfluent sur des délibérations à venir. yre-considération «régulière» (réactif-pro- actif )

25 25 BDI [Wei 99] brf Capteur/entrée beliefs generate options desires filter intentions action sortie délibération Processus itératif maj

26 26 Architecture abstraite : zInterpréteur de base yétats = formules (différentes logiques) yfile d événements (externes/internes) yretour : événement échec ou succès d actions yune option : fonction, plan, règle, tache, automate...

27 27 Architecture Abstraite [Sin 99] zInterpréteur BDI initialize-state(); do options:= option-generator(event-queue, B,G,I); selected-options = deliberate(option, B,G,I); update-intention(selected-options,I); execute(I); get-new-external-events(); drop-successful-attitudes(B,G,I); drop-impossible-attitudes(B,G,I); until quit. Maj = prise en compte d événements : belief-add, belief-remove… + compatibilité : belief-compatible, goal-compatible, intention-compatible état

28 28 Formaliser les BDI zFormaliser : préciser ??? ysyntaxe x« grammaire » + « formules acceptables » x« proof theory » : liens et substitutions entre formules (axiomes et règles d inférences) ysémantique x« model theory » : lien avec la réalité (simplifiée) yles systèmes formels sont à « l exécution » ce que les méthodologies objets sont à la P.O.O.

29 29 Formaliser les BDI zAxiomes des BDI ycaractéristiques « statiques » ydéduction et inférence (B G I) xcompatibilité entre-eux xajout, retrait : interpréteur xmise à jour «dynamique» yvers l action yvers la « personnalisation » (esprit simple, ouvert)

30 30 Formalisation des BDI zDifférentes Propositions xLogique du premier ordre : Intention/Engagement [Gen 87] Bel(Janine,Father(Zeus,Chronos)) problème d expressivité xLogiques Modales : mondes possibles buts/désirs [Coh90], [Woo94] buts/désirs/intentions/croyances/plan [Rao91] « social plan » [Rao92] zVoire annexes

31 31 Exemple de spécification en BDI BEL(inevitable (have-soda;fill-glass;drink) quenched-thirst) BEL(inevitable (open-tap;fill-glass;drink) quenched-thirst) BEL(inevitable (open-fridge;remove-soda) have-soda) BEL(optional (have-soda;fill-glass;drink)) BEL(optional (open-tap;fill-glass;drink)) BEL(optional (open-fridge;remove-soda)) BEL(inevitable (¬(soda-in-fridge) inevitable¬ (remove-soda)) GOAL(inevitable (quenched-thirst))

32 32 Exemples d interprétation zAxiomes en annexes zagent aveugle : l agent n accepte pas (comme but) quon lui demande de ne pas remplir son verre si dans ses buts il veut boire. Il n accepte pas (comme croyance) quil n y ait plus de soda non plus ! zEsprit simple : si il n y a plus de soda dans le frigo, l agent le croit et garde l option de l eau. N accepte pas quon lui demande de ne pas remplir son verre. zEsprit ouvert : accepte de ne plus boire si on lui demande de ne pas remplir son verre.

33 33 Implémenter les BDI zInterface avec l environnement ymondes ? (taille) yenvironnement -> état « cognitif » yétat cognitif-> action -> environnement yReprésentation des buts … zPrimitives exécutables ? z...

34 34 Une Implémentation [Sin 99] zrestrictions (temps/mémoire) zcroyance de « faits », pas de conséquence zcroyances et buts courant = prédicats sans disjonctions ou implications zformules de logique modale = plan = graphe ypour atteindre un but : « means-end reasoning » zplans hiérarchiques zcroyances de plans zintentions = plans

35 35 Interpréteur « réalisable » zMise à jour I,G,B zbuts à atteindre yajoutés à la liste des intentions / hiérarchie yexécution des buts atomiques zbut atteints yretirés des intentions yajoutés aux croyances ymise à jour des intentions encore « réalistes »

36 36 Conclusions sur les BDI zNombreux travaux zApproche formelle yIdées sur les concepts yDifficulté de leur mise en œuvre yRéaliste ?

37 37 Conclusions sur les BDI zAspect « multi » peu traité (Rao 92) yMutual BEL … yJoint GOAL.. zLangages logiques SMA : yCongolog yMetateM

38 38 Annexe BDI : Unification : décomposition dactions zProblème d unification but->processus zexemple : si le but est : ! (p q) unification avec deux sortes de processus c (!p) c (!q) c f (#c) c (!(p q))

39 39 Annexe : Exemple : CTL BDI [Rao91] zEtats (propositions) zChemins ynext O yeventually yalways yuntil U optionnels, inévitables Logique CTL BDI BEL( ) GOAL( ) INTEND( ) succeeded(e) failed(e) done(e) does(e) occured(extern)

40 40 Annexe : Formalisation des BDI zModèle des BDI yM = yB W x T x W yG W x T x W yI W x T x W yMonde w de W = yplus sub-world, sémantique, et …. j arrête là mondesévénements instants relation de succession entre instants univers du discourt ! Lien entre formules du premier ordre (pour chaque monde à chaque instant) et U Sous ensemble de T Sous ensemble de Tw x Tw E = événements réussis Tw x Tw E = événements échecs

41 41 Annexe : Formalisation des BDI zExemples d axiomes « statiques » zAI1 : GOAL( ) BEL( ) un nouveau but ne peut être possible que s il est cru (goal-compatible). zAI2 : une intention ne peut être possible que si elle fait partie des buts (intention- compatible) zAI3 : INTEND(does(e)) does(e) : un agent tente une action a si does(a) fait partie de ses intentions. zAI4 : un agent ayant l intention Ø ajoute cette intention dans ses croyances (BEL(INTEND(Ø)) zAI5 : un agent ayant le but Ø ajoute celui ci dans ses croyances (BEL(GOAL(Ø)) zAI7 : un agent ajoute à ses croyances le fait quil tente une action zAI8 : INTEND( ) inevitable (¬INTEND( )) un agent peut changer d avis.

42 42 Annexe : Formalisation des BDI zExemple d axiome de déduction ysi INTEND(inevitable( INTEND(does(e)))) alors BEL(optional( INTEND(does(e))) et BEL(optional( BEL(does(e))))

43 43 Annexe : Axiomes du changement zAveugle : AI9a xGarde le but dans ses intentions jusquà ce quil le croit atteint. xRefuse de croire des choses incompatibles avec ses intentions xINTEND(inévitable( )) (inévitable(INTEND(inévitable ))U(BEL( )) (notons l axiome done(e) BEL(done(e)) drop-impossible-attitude met dans les croyances le but associé à l intention retirée. belief-compatible retourne false sur belief-add(Ø) si on a tel que INTEND( ) et que BEL(Ø) implique BEL(¬ )

44 44 zEsprit simple AI9b, xEngagement par les buts, ouverture sur les croyances xLes intentions persistent tant quon les croit atteignables xL agent accepte de croire des choses en contradiction avec ses intentions et donc de les retirer xINTEND(inevitable ( )) (inévitable(INTEND(inévitable ))U(BEL( ) ¬BEL(optional ))) belief-compatible : toujours vrai drop-impossible-attitudes : retire les intentions qui ne sont plus en accord avec les croyances Annexe : Axiomes du changement

45 45 zEsprit ouvert AI9c xaccepte de changer de buts (en fonction de croyances) xmaintient des intentions tant quelles font parties des buts. xINTEND(inevitable ( )) (inévitable(INTEND(inévitable ))U(BEL( ) ¬GOAL(optional ))) goal-compatible : toujours vrai (sauf si en contradiction avec AI1) drop-impossible-aptitude : retire les intentions qui ne sont plus des buts ou qui sont exclues des croyances Annexe : Axiomes du changement

46 46 Bibliographie [All 94] J.M Alliot et T. SCHIEX, Intelligence artificielle& Informatique théorique, cépadues édition, ISBN [Arb 81] M.A. Arbib, Perceptual strucutures and distributed motor control, Handbook of Physiology -- The nervous System II, ed. V. Brooks, [Arb 95] M.A. Arbib, Schema Theory, The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, ed M. Arbib, MIT Press, Cambridge MA, pp , [Ark 87] R.C. Arkin, Motor schema based navigation for a mobile robot: an approach to programming by behavior, proceedings of the 1987 IEEE International Conferenceon Robotics and Automation, pp , [Ark 98] R.C. Arkin, Behavior-based robotics, MIT Press, Cambridge MA, [Arn 00] P. Arnaud, Des moutons et des robots, Presses Polytechniques et universitaires romandes, [BER 97] Bersano-Begey et al. Multi-Agent Teamwork, Adaptative Learning and Adversial Planning in Robocup Using a PRS Architecture », in IJCAI97. [Bra 87] M.E Bratman, Intentions, Plans and Practical Reason, Havard University Press, Cambridge, MA, [BRO 86] R. Brooks, A robust layered control system for a mobile robot, IEEE Journal of Robotics and Automation, RA-2/1, pp , mars [Cav 01] M. Cavazza, F. Charles and J.M. Steven, Characters in Search of an Author: AI-Based Virtual Storytelling, ICVS 2001, LNCS 2197, pp ,2001. [Del00] De Loor Pand Chevaillier P, Generation of Agent Interactions from Temporal Logic Specifications, 16 th IMACS World congress on Scientific Computation, Applied Mathematics and Simulation, Lausanne, [Don 01] S. Donikian, HPTS : a behaviour modelling language for autonomous agents. In: Fifth International Conference on Autonomous Agents. Montreal, Canada, mai [Coh 90] Cohen and Levesque, Intention is choice with commitment. Artificial Intelligence, 42(3), [GBR 95] J.P. Granieri et al Behavioral control for real-time simulated human agents. Symposium on Interactive 3D Graphics, pp , 1995.

47 47 Bibliographie (suite) [Geo 86] M.P. Georgeff, A. L. Lansky, Procedural Knowledge, Proceedings of the IEEE Vol 74, N° 10, October [Gen 87] Genesereth, M.R. and Nilson N. Logical Foundations of Artifical Intelligence. Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, CA, [Hay 95] Haye-Roth, B., An Architecture for Adaptive Intelligent Systems, Artificial Intelligence : Special Issue on Agents and Interactivity, (72), [Hin 62, J. Hintikka, Knowledge and Belief, Cornell University Press: Ithaca, NY. [Kri 63 Semantical analysis of modal logic. Zeitschrift für Mathematische Logik und Grundlagen der Mathematik, 9: [MAES 89] P. Maes, The dynamics of action selection, Proceedings of the international Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI-89, [Mat97] M. Mateas An Oz-Centric Review of Interactive Drama and Believable Agents, Internal report CMU-CS , [PG 96] K. Perlin, A. Golderg, Improv: A system for scripting interactive actors in virtual worlds. In SIGGRAPH [Rao92] Rao A.S. Georgeff M.P and Sonenberg E.A. SOCIAL PLANS: A PRELIMINARY REPORT, decentralized A.I - 3, [Sin 99] Singh M P. Rao A.S. and Georgeff M.P. Formal Methods in DAI : Logic-Based Representation and Reasoning, in « Multiagent Systems », edited by Gerhard Weiss, The MIT Press. [TOP99] X. Topin, C. Régis, MP. Gleizes et P. Glize, Comportement individuels adaptatifs dans un environnement dynamique pour l exploitation collective de ressources, Intelligences arrificielle située, Hermes, [Van 91] K.VanLehn, Architectures for Intelligence. Lawrence Erlbaum Associates, New Jersey, [Woo 94] Wooldridge, M. Coherent social action. In Proceedings of the Eleventh European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-94), pages , Amsterdam, [Woo 95] M. Wooldridge and R.Jennings, Intelligent Agents : Theory and practice. The knowledge Engineering Review, 10(2), p , 1995.


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