Moderne Methoden der KI Prof. Dr. Prof Dr sc sc. Hans Hans-Dieter Dieter Burkhard Vorlesung Sommer-Semester 2011

Multi-Agenten-Systeme (MAS)

MAS vs. Verteiltes Problemlösen Verteiltes Problemlösen: Gemeinsame Arbeit von Agenten an einem Problem • Aufteilung der Arbeit auf die Agenten • Teillösungen erarbeiten • Zusammenführen der Teillösungen (vgl. Problemzerlegung, Und-Oder-Bäume, …) Trade-off: Parallelität vs. Kommunikationsaufwand (Beispiel: Verteilte Suchverfahren) Multi-Agenten-Systeme (allgemeiner): • Individuelle Aufgaben H.D.Burkhard, HU Berlin Sommer-Semester 2011

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MAS als Modelle der Gesellschaft Zahlreiche Untersuchungen (Simulation) von gesellschaftlichen Szenarien (vgl (vgl. Sozionik) Sozionik), zz.B. B • Handel • Verhandlung V h dl • Reputation V Vorgegeben: b • Agenten simulieren Verhalten von Akteuren • Zusammenwirken Z i k (Koordination) (K di ti ) Simulation zeigt Auswirkungen (emergentes System) Vorlesung beschränkt sich auf technische Aspekte H.D.Burkhard, HU Berlin Sommer-Semester 2011

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Koordination Interaktion der Agenten: Konflikte, Nebenläufigkeit, … Kooperation vs. Wettbewerb Kommunikation (Koordination auch ohne Kommunikation möglich) Protokolle: Regeln für Koordination z.B. – Marktähnlich (vgl. Sozionik) – Verhandlungen H.D.Burkhard, HU Berlin Sommer-Semester 2011

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Kontrakt-Netz-Protokoll o a e o o o (Co (Contract ac Net e Protocol) o oco ) Davis, Smith Aufgabenverteilung auf unterschiedliche Problemlöser in Abhä i k it von Fähi Abhängigkeit Fähigkeiten k it und d aktueller kt ll B Belastung. l t Idee: Aufgabenverteilung Id A f b t il auff d der B Basis i von Aussschreibung („task announcement“) B Bewerbung b ((„bids“) bid “) Verhandlung („negotiation“) Zuweisung („contract“)

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Kontrakt-Netz-Protokoll o a e o o o (Co (Contract ac Net e Protocol) o oco ) Menge von „Knoten“ (Problemlösern): – Managerknoten Zerlegung einer Aufgabe in Teilaufgaben Ausschreibung der Teilaufgaben (evtl. selektiv) Entgegennahme von Angeboten von Arbeiterknoten Auswahl eines Angebots, Aufgabenzuweisung Ausführung überwachen, evtl. Entzug/Neuvergabe Teilresultate zur Gesamtlösung zusammenfassen

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Kontrakt-Netz-Protokoll o a e o o o (Co (Contract ac Net e Protocol) o oco ) – Arbeiterknoten bewirbt sich für die Erledigung von Aufgaben (entsprechend Fähigkeiten und aktueller Belastung) füh t zugewiesene führt i A Arbeiten b it aus: eigenständige Erledigung bzw. weitere it Z Zerlegung, l A Ausschreibung h ib usw. (d (dabei b i übernimmt der Knoten die Managerrolle) gibt Berichte/Resultate an seinen Manager Problematisch: Interaktionen zwischen Problematisch ischen Problemlösern eines Niveaus. H.D.Burkhard, HU Berlin Sommer-Semester 2011

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Blackboard-Systeme y L.D. Erman, B.Hayes-Roth, V.R. Lesser, ... Methode zur Kopplung Wissensverarbeitender Systeme entwickelt im Rahmen des HEARSAY-II-Projekts: „cooperative interaction of communicating knowlewdge sources““ Blackboard Bl kb d = G Gemeinsamer i D Datenbereich t b i h + St Steuerung, Ermöglicht koordinierte Arbeit von Moduln. Sched ling von Scheduling on Pro Prozessen essen

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Blackboard-Systeme y Idee: – Aufgaben werden auf „Tafel“ geschrieben, – von Moduln („Wissensquellen“) gelesen/bearbeitet, – Lösungen werden auf Tafel geschrieben, – Interessenten lesen und verarbeiten.

Beispiel Spracherkennung (HEARSAY-II): Experten der Ebenen (Laute, Silben, Wörter, Sätze, ...) bilden „Hypothesen“, die sie anderen Experten mitteilen.

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Blackboard-Systeme: y Realisierung g • gemeinsamer Datenbereich • Administrationsmethoden • zentrale Datenstruktur (blackboard), unterteilt in Regionen („Niveaus“) • unabhängige Prozesse mit Lese-/Schreibzugriff auf gewisse Regionen der Datenstruktur • Steuerungssystem

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Kommunikation • technische Aspekte (Bit-Protokolle etc. ) • inhaltliche Aspekte (Protokolle auf höheren Schichten) Schichten-Konzepte: Kapselung von Funktionalitäten Bereitstellung von Funktionalitäten für darüber liegende Schicht(en) Klare Schnittstellen

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Protokolle Standards für koordiniertes Verhalten vorgeschriebene Abläufe Vorgaben (Einschränkungen) für das Verhalten: effizientere Arbeit Voraussage des Verhaltens Kommunikation beschränken Konflikte vermeiden

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Protokolle häufig in Schichten organisiert „unterste“ technische Ebene: Signalaustausch Nachrichtenaustausch „soziale Ebene“ Koordinationsprotokolle, z.B. Kontrakt-Netz-Protokoll,, „soziale Normen“, Spielregeln, g Marktmechanismen. H.D.Burkhard, HU Berlin Sommer-Semester 2011

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Inhaltliche a c e Ges Gesichtspunkte c spu e de der Kommunikation o u a o • Ziel der Kommunikation (beabsichtigte Wirkung) • Inhalt der Nachricht • Ergebnis der Kommunikation (tatsächliche Wirkung, auch vom Zustand des Empfängers abhängig)

Problem: „reiner“ Inhalt normaler Ausdrücke ist oft mehrdeutig

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Beispiel p für Mehrdeutigkeit g process(agent, query) kann z.B. bedeuten: • • • •

Aufforderung an Agent agent, die Anfrage query zu bearbeiten (direktiver Gebrauch), Bereitschaft von Agent agent, die Anfrage query zu bearbeiten (kommisiver Gebrauch), Frage, ob Agent agent die Anfrage query bearbeitet (interrogativer Gebrauch), Information, dass Agent agent die Anfrage query bearbeitet (assertiver Gebrauch) H.D.Burkhard, HU Berlin Sommer-Semester 2011

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Sprech-Akte Sp ec e (Speec (Speech ac acts), s), Sea Searle e Unterscheidung in – Aussprechen (locutionary act) – beabsichtigte Wirkung (illocutionary act) – tatsächliche Wirkung (perlocutionary act) 5 grundlegende „illocutionary illocutionary acts“ acts – Assertiva (Die Tür ist offen.) – Direktiva ((Öffne die Tür!)) – Kommisiva (Ich will die Tür öffnen.) – Deklarativa ((Das Gespräch ist beendet.)) – Expressiva (Entschuldigung). H.D.Burkhard, HU Berlin Sommer-Semester 2011

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Sprech-Akte Sp ec e (Speec (Speech ac acts), s), Sea Searle e Konsequenz Beabsichtigte Wirkung in Nachricht explizit deklarieren INFORM, REQUEST, COMMAND, QUERY, DEMAND, ANNOUNCE, ACCEPT, REFUSE, PROPOSE, …

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Standardisierungen g KQML („Knowledge Query and Manipulation Language“) ACL („Agent Communication Language“, FIPA) orientiert an KQML Implementationen in JADE = Java Agent DEvelopment Framework

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((D)ARPA-Projekt ) oje „„Knowledge o edge S Sharing a g Effort“ o Bereits Mitte der 90er Jahre: „…message format and a message handling protocol to support run-time knowledge-sharing among agents…“ KSE: Knowledge Sharing Effort KIF Knowledge KIF: K l d IInterchange t h Format: F t Wissensrepräsentationssprache, basierend auf PK1 KQML K KQML: Knowledge l d Q Query and dM Modeling d li L Language Sprache und Protokoll (sprechakt-orientiert) Ontolingua: gemeinsame Nutzung von Ontologien

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FIPA Foundation of Intelligent Physical Agents (FIPA) - gegründet 1996 - (11.) Standards Committee of the IEEE Computer Society.

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KQML Q Nachrichten-Inhalt innerhalb von strukturiertem „wrapper“:

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KQML Informationen durch Attribut Attribut-Werte-Paare Werte Paare spezifiziert: ( :sender :receiver :l :language :ontology :content t t < i > …

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…)

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KQML Q Nachrichtentyp(), z.B.: B i query: evaluate, ask-one, ask-all, … Basic Multiresponse query: stream-all, … Response: reply, sorry, … Generic Information: tell, achieve, cancel, untell, unachieve, … Generator: standby, ready, next, rest, … Capability definition: advertise, subscribe, monitor, … Networking: register, unregister, forward, broadcast, … H.D.Burkhard, HU Berlin Sommer-Semester 2011

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KQML Q Weitere Festlegungen (Protokolle): Vorschriften für Reaktionen des Empfängers

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Soziale Protokolle Ausgangssituation: egoistische Agenten kein maximaler Nutzen für alle Agenten erzielbar Interessenausgleich: Verhandlung notwendig Täuschung bei Verhandlung vermeiden Beispiel: Terminvergabe durch Agenten Jeweils spezifizieren beim Entwurf: Insgesamt zu betrachtende mögliche Vereinbarungen Formen der Verhandlung H.D.Burkhard, HU Berlin Sommer-Semester 2011

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Soziale Protokolle Mögliches Vorgehen: • simultane Angebote • neue Angebote nur zulässig ohne Verschlechterung • Abbruch, sobald keine Änderung: letztes Angebot wird automatisch Vereinbarung, alternativ: ursprüngliche ü li h Sit Situation ti ffalls ll kkeine i Ei Einigung i

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Analyse a yse mit Sp Spieltheorie e eo e Nutzensmatrizen für zwei Agenten A / B xA bedeutet: Agent A führt Handlung x aus vA/vB bezeichnet Gewinn für A bzw. B

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Analyse a yse mit Sp Spieltheorie e eo e Beispiel 1 (Kooperation benötigt keine Kommunikation)

Beispiel 2 (Kooperation benötigt Kommunikation)

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Analyse a yse mit Sp Spieltheorie e eo e

Beispiel 3 (G f („Gefangenen-Dilemma“) Dil “)

Iteriertes Spiel: vgl. R. Axelrod

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Analyse a yse mit Sp Spieltheorie e eo e Beispiel 4 („Kampf der Geschlechter“)

KonzertFrau(B) ( ) KonzertMann(A) FußballMann(A)

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3/1 0/0

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FußballFrau(B) ( ) 0/0 1/3

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Platonia-Dilemma ao a e a ((nach ac Hofstadter) o s ad e ) (x,y) bedeutet: Spieler A erhält x €, € Spieler B erhält y €.

Lotterie mit s Spielern: Wenn k Spieler kooperieren ( d.h. m = s - k mogeln), wird wie folgt ausgezahlt: Jeder Mogler erhält 5k + 1m €. J d K Jeder Kooperierer i erhält hält 3k + 0m 0 €. € Fragen: g Wieviel muss insgesamt ausgezahlt werden? ausz(k,m)= … Unter welchen Bedingungen würden Sie eine Lotterie übernehmen? H.D.Burkhard, HU Berlin Sommer-Semester 2011

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Soziale Protokolle: Balance Idee: Agenten + Umgebung in geeigneter Weise festlegen. Programmierer einigen sich über Protokoll. Koordination der Agenten hat gewünschte Eigenschaften. individuelles Interesse vs. Kompromisse: - kein k i G Gewinn i d durch h unseriöses iö V Verhalten h lt - zusätzliche „Kosten“ bei Verstößen

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Beschreibung esc e bu g von o Vereinbarungen e e ba u ge Menge von Agenten: A1, ..., An Agent Ai hat Menge von Optionen Oi = { oi1 ,…,oimi } Jeder Agent kann ein Ziel gi  Oi auswählen Absprache über Ziele: Vereinbarung: g := [g1, …, gn] , gi Worauf können sich Agenten einigen?

Oi

Ausgangspunkt: jeweiliger Nutzen Ui(g) = Ui ([g1, …, gn]) für den Agenten Ai H.D.Burkhard, HU Berlin Sommer-Semester 2011

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Eigenschaften g von Vereinbarungen g Globale Optimalität (Social Welfare): Gesamtnutzen (Summe über alle Agenten) ist optimal (evtl. auf Kosten einzelner Agenten). g ist g global optimal, p falls g gilt

g': Ui ( g)  Ui ( g' ) i

i

Pareto-Optimalität P t O ti lität (Gruppenrationalität): (G ti lität) Bei jeder anderen Vereinbarung g‘ wird ein Agent benachteiligt ((folglich g p protestieren). ) g ist pareto-optimal, falls gilt

': g´)≠U( ')≠U(g) g g i' )(g ( gi (g)  g ´:gU(g U( ) ( ´))U