Agreement Technologies and Social Neuroscience

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Los días 18 y 19 de  febrero tendrá lugar el workshop Agreement Technologies and Social Neuroscience, organizado dentro del proyecto Agreement Technologies. Se trata de un workshop multidiciplinar para tratar de comprender mejor cómo se pueden modelar acuerdos dentro de un contexto social entre

El año pasado asistí y la verdad es que resultó muy interesante: hablar con expertos de áreas que no tienen que ver nada con la mía... ni siquiera con la informática, descoloca un poco pero es muy enriquecedor. Si te gustan estas cosas te recomiendo que vayas. Si hay hueco, yo pretendo ir.

Si quieres saber algo más, aquí tienes el programa y los resúmenes de las ponencias.... y no voy a escribir más frases que empiecen con "si".

Sistemas Multiagente Normativos

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Natalia nos va a contar cosas sobre agentes y normas.

La base lógica de las normas son lógicas deónticas, que permite abordar conceptos normativos: básicamente obligaciones, permisos y prohibiciones.

Los SMA normativos aparecen de la intersección de SMA con sistemas normativos que vienen de teorías legales. En primer lugar, debe definirse un modelo normativo, a partir del cual se definen los estados por los que pueden pasar las normas y las relaciones que existen entre distintas normas.

Una de las propuestas más recientes son la metáfora de agente: ver el sistema como un agente que tiene como objetivo el definir y vigilar el cumplimiento de las normas.

Basado en estos sistemas, se detecta la necesidad de definir un lenguaje normativo, que debe ser suficientemente general para representar los mecanismos básicos y lo suficientemente concreto para que sea ejecutable.

Cuestiones abiertas:

  1. desarrollo de un lenguaje computacional para especificar sistemas normativos
  2. razonamiento normativo individual (incorporar razonamiento sobre normas)
  3. herramientas para la implementación de SMA normativos

Ahora empieza lo interesante: uso en una arquitectura para sistemas multiagente abiertos a gran escala para el modelado de organizaciones virtuales. Se basa en SOA.

Las normas definen los 3 conceptos deónticos básicos, extendidos con restricciones temporales (basadas en intervalos -before, after....-) y con la posibilidad de definir sanciones y recompensas.

Las normas están clasificadas en dos grandes grupos:

  1. normas organizacionales, relacionadas con los servicios ofrecidos por la arquitectura (p. ej., cardinalidad)
  2. normas funcionales, definidas dentro el dominio de aplicación y soportadas por los agentes.

Disponemos de un sistema que permite traducir las normas a sintaxis BFN y se inserta en una base de hechos (utilizando Jess como motor de razonamiento). Aunque ha comentado que las reglas tienen dos partes (LHS y RHS), realmente tienen 3 (evento, condición, acción) e incluso cuatro (añadiendo una sanción/recompensa).

Con esto (muy resumido) se ofrece un lenguaje normativo para regular organizaciones virtuales, centrada en el acceso a servicios. Os dejaré una referencia para que os enteréis con más detalle de qué va.

El problema que le veo es que la base formal es un poco débil. Para la inclusión de los servicios y de restricciones temporales habría que usar directamente mecanismos más complejos, basados en lógicas modales o lógicas de acción, que ofrecen las abstracciones necesarias para razonar ton los conceptos deónticos, con los servicios (modelados con acciones) y con restricciones temporales. Particularmente, creo que con TLA (Temporal Logic of Actions -PDF-) podríamos hacer casi todo lo que necesitamos, incluyendo además de las normas la gestión de servicios con un único formalismo y también un lenguaje único, que facilitaría los desarrollos.

[Metaversos] Sistemas multiagente en mundos virtuales

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Bueno, este ha sido el tema del que yo he hablado. Y como no creo que nadie escriba de mi, os cuento aquí un poco qué es lo que conté y lo que pienso de este tema. De paso os dejo aquí mis transparencias y dejo para otra anotación mis impresiones generales del Congreso.

En primer lugar hablé de qué es un agente y de las posibilidades para su implementación. He trabajado bastante con sistemas inteligentes de tiempo real. Y como le comentaba a Fredi a la hora de comer, se parece mucho a las necesidades de entidades artificiales en los metaversos. En los dos casos disponer de respuestas acotadas es imprescindible, el mundo evoluciona constantemente y no podemos pararlo mientras pensamos. Un problema de los sistemas reales (por ejemplo en robótica) es el ruido y la imprecisión existentes en las señales o en los sistemas de posicionamiento. Esto no existe en los mundos virtuales. A cambio, en un sistema real no es necesario modelar las leyes físicas del entorno (inercia, rozamiento, gravedad...), mientras que necesitamos un modelo del mundo en el caso de los metaversos.

Un aspecto muy importante en los agentes es la comunicación. Se basa en las ilocuciones que caracterizan a las comunicaciones humanas, que se producen con la finalidad de conseguir algún tipo de comportamiento en el receptor. J. Searle identifica seis tipos de verbos. Pero los mensajes no se intercambian de forma aislada, sino que se agrupan en conversaciones. Los protocolos son la herramienta de que disponen los agentes para gestionar estas conversaciones.

Por último, un sistema multiagente es un conjunto de agentes heterogéneo, cada uno con una visión parcial de su entorno y conoicimiento limitado, que interactúan entre sí sin que sea necearia la presencia de un control global que los coordine.

Los metaversos son para los agentes un entorno más en los que desenvolverse, pero con unas características que los hace muy interesantes: son el escenario perfecto para que personas y máquinas se encuentren y puedan colaborar de forma sencilla. Los mundos virtuales proporcionan a los agentes un entorno controlado y monitorizado continuamente. Pero no se pueden robarciclos de CPU a la visualización debido a que es neceario un refresco constante para conseguir la sensación de realidad (al menos 10 fps).

El agente seguiría un ciclo percepción-cognición-acción tipico. De todas las arquitecturas de agentes, las híbridas por capas parecen las más adecuadas: una parte centrada exclusivamente en la interacción con el entorno, percibiéndolo y actuando sobre él. Una primera capa calcularía una respuesta rápida y tendría disponible una acción en un periodo corto de tiempo (y acotado). Si hay más tiempo disponible o en el caso de tareas a más largo plazo, una capa deliberativa puede refinar la primera solución y es la que aporta la inteligencia al proceso.

Las aproximaciones del paradigma de agente a los mundos virtuales son básicamente 5:

  • agentes como objetos dentro de los mundos virtuales, para aquellos objetos que tengan cierta capacidad de percibir su entorno y actuar de forma autónoma. Muy útil también para la construción de clientes para metaversos.
  • aproximación basda en agentes, donde el diseño se centra en agentes individuales. Empleada habitualmente en videojuegos
  • aproximación abstracta que se centra en las propiedades emergentes del sistema
  • topologías de agentes, que buscan optimizar los modelos de distribución de los agentes en redes, y
  • aproximaciones completas, que incorporan todas las visiones anteriores

Y para acabar, algunos ejemplos interesantes. JGomas: un sistema multiagente orientado a juegos, desarrollada inicialmente con fines docentes (para enseñar a programar agentes) en dónde sólo hay que programar la inteligencia de los agentes que forman un equipo. Son muy interesantes también las aportaciones de Dimitri Terzopoulos tanto en el modelado de seres vivos como en el comportamiento de peatones individuales o multitudes. Por último, las instituciones virtuales 3D permiten establecer una serie de normas que limitan las interacciones entre los participantes en una organización, modelada como un edificio en un mundo virtual (leer artículo).

A continuación os dejo los enlaces a los vídeos que utilicé en la presentación y a otros que pueden resultar de interés

Este último vídeo es un poco decepcionante, pero lo que intentan hacer es verdaderamente didfícil: que un agente tenga un modelo mental de otros y sea capaz de razonar sobre lo que piensa un tercero. Eddie se equivoca... pero es que sólo tiene 4 años ;-)

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