deductive and practical reasoning agents...eine intention ist beim practical reasoning eine absicht...
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Deductive and Practical Reasoning Agents
Seminar: Agentensysteme SS10
Veranstalter: Alexa Breuing, Julia Tolksdorf
Datum: 05.04.2010
Vortragende: Andreas Berstermann und Sebastian Wiesendahl
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Deductive Reasoning AgentsVon: Andreas Berstermann
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Inhalt
• Definitionen• Deductive Reasoning Agent• Agent als Theorembeweiser
Staubsaugerroboter
• Agent-Oriented ProgrammingAgent0
• Concurrent MetateM
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Definitionen
DeduktionSchlussfolgerung vom Allgemeinen auf das Besondere
Schlussfolgern („reasoning“):bezeichnet kognitive Prozesse, mit denen aus vorhandenem Wissen neues Wissen gewonnen wird
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Beispiel eines Deductive Reasoning Agents
Ein Roboteragent, der durch ein Bürogebäude navigieren soll
Eine Möglichkeit dies zu Implementieren:• eine Repräsentation seiner Umgebung
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Probleme des deduktiven Schließen
Das Transduktionsproblem: Übersetzung von der realen Welt in eine präzise,adäquate und symbolische Beschreibung
Das Repräsentations-/Begründungsproblem: Problem, die Welt so zu repräsentieren, dass er in ihr schlussfolgern und sie manipulieren kann
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Agenten als Theorembeweiser
• Interner Zustand als Datenbank von PL1 Formeln
• die Eigenschaften der Umgebung einfach zu repräsentieren
• Datenbank ist analog zum Glauben des Menschen
• Datenbank kann fehlerhaft sein
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Beispiel der Formeln
Open (valve221)
Temperature (reactor4726, 321)
Preasure (tank776, 28)
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Definition der Regeln
L Menge der Formeln der Prädikatenlogik 1. Stufe
D= 2^L Menge von L Datenbanken
DB, DB1, … Elemente von D
ρ Menge von Deduktionsregeln
DB ├ρ φ: Formel wird geschrieben, wenn φ nur mit den Ableitungsregeln ρ bewiesen werden kann
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Die bekannten Funktionen
see: S → Per
next: D x Per → D
action: D → Ac
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Aktionsauswahl als Theorembeweis
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Staubsaugeroboter [Russell and Norvig,1995]
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Funktionen
Aktionen: - Vorwärts (nur einen Schritt) - Drehen (um 90 nach rechts) - Saugen
Austattung: - Sensor(dirt oder null) - Staubsauger
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Funktionen
Hauptprädikate:In(x,y) Position des Agenten (x,y)Dirt(x,y) Position des Schmutzes (x,y)Facing(d) Der Agent schaut in Richtung d
next-Funktion:• Für wahrgenommene Informationen wird eine neue Datenbank erstellt• alte oder irrelevante Informationen werden gelöscht• die neue Position und Ausrichtung muss herausgefunden werden
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Next Funktion
Beschreibung alter Informationen:old(DB) = {P(t1, ..., tn) | P {In, Dirt, Facing} and P (t1, …, tn) DB }∈ ∈
Hinzufügen der Menge der neuen Prädikate:new:D x Per → D
next (Db, ρ) = (DB\old (DB)) U (new (DB, ρ)
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Deduktionsregeln
φ(...) → ψ(...):Wenn φ mit Datenbank matcht kann daraus auf ψ geschlossen werden
Reingungsfunktion höchste Priorität:In (x,y) ^ Dirt(x,y) → Do (suck)
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Regeln zum Bewegen
In (0,0)^Facing (north) ^ ¬ Dirt(0,0) → Do(forward)
In (0,1)^Facing (north) ^ ¬Dirt(0,1) → Do(forward)
In (0,2)^Facing (north) ^ ¬Dirt(0,2) → Do(turn)
In (0,2)^Facing (east) → Do(forward)
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Agent-Oriented Programming (AOP)
• Entwickelt von [Shoham,1993]
• Eigenschaften durch mentale Vorstellungen zu repräsentieren
• Idee dahinter: menschenähnliche Eigenschaften zu verwenden
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Agent0
Erste Implementierung von AOP´s
Spezifikation:Menge von Fähigkeiten (capabilities)
Menge von Anfangsüberzeugungen (initial beliefs)
Menge von Anfangsverpflichtungen (Initial commitments)
Menge von Verpflichtungsregeln (commitment rules)
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Verpflichtungsregeln
• Nachrichtenzustand
• mentaler Zustand
• Aktionen
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Nachrichtenzustand
Drei Typen:
request oder unrequest: zum Durchführen oder Unterlassen von Aktionen
Inform: um Informationen weiterzuleiten
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Schleife eines AGENT0
1)Lese: aktuelle Nachrichten aktualisierte Annahmen daraus folgenden Verpflichtungen
2) Führe alle Verpflichtungen, bei dem der Fähigkeitszustand zutrifft aus
3) GOTO 1)
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Concurrent MetateM [Fisher, 1994]
direkte Ausführung von logischen Formeln
Systembeschreibung:• enthält große Anzahl von gleichzeitig agierenden Agenten
• Kommunikation über Rundmeldungen
• Verhalten wird durch „temporal logic“ programmiert
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Concurrente MetateM Agenten
Schnittstelle: Definiert, wie er mit seiner Umgebung interagieren kann
Computational Engine: Definiert die Berechnungsvorschrift
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Schnittstelle
• Eindeutige Agent ID
• Menge der akzeptierten Nachrichten (envirement propositions)
• Menge der Sendemöglichkeiten (component propositions)
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Beispiel für eine Schnittstelle
stack (pop,push) [popped, full]
stack AgentenID
{pop,push} Menge der envirement propositions
{popped,full} Menge der component propositions
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Propositional MetateM Logic (PML)
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Beispiel einer PML
□important (Agents)
Jetzt und in Zukunft werden Agenten wichtig sein
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Zyklus
1) Aktualisieren der Historie durch Nachrichtenempfang
2) Vergleich mit “feuernden“ Regeln
3) Neue Konsequenzen und alte Verpflichtungen zusammenbringen Unter diesen Bedingungen den nächsten Zustand erzeugen
4) GOTO 1)
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Beispiel eines Durchlaufes
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Fragen und Diskussion
• Was versteht man unter Deduktion?
• (not(friends(us)) U aplogize (you) Zu was wird es nach der PML?
• Welche Bestandteile besitzt ein Agent in Concurrent MetateM?
• Welcher Idee steckt hinter AGENT0?
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Mindmap
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Practical Reasoning AgentsVon: Sebastian Wiesendahl
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Inhalt
• Practical Reasoning
• Intentions - Deliberation
• Means-Ends Reasoning - Planungsstrategie
• Implementierung eines Practical Reasoning Agents
• Procedural Reasoning System
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Practical Reasoning vs. Theoretical Reasoning
Practical Reasoning
Wirkt auf Umwelt(actions)
Theorectical Reasoning
Wirkt auf Überzeugungen(beliefs)
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Definition:Das praktisch-logische Denken ist die Sache vom Abwägen miteinander konkurrierender Überlegungen für oder gegen im Wettbewerb stehende Möglichkeiten, wobei die relevanten Überlegungen durch Wünsche/Bewertungen/Bemühungen und dem was der Agent glaubt bzw. wahrnimmt geliefert werden.
[Bratman,1990,p.17]
Practical Reasoning
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Practical Reasoning
Deliberation(Überlegung)
Was möchte ich erreichen?
Means-Ends-Reasoning(Mittel-Zweck-Planung)
Wie möchte ich dieses Ziel Erreichen?
Practical Reasoning besteht aus:
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Practical Reasoning
Ablauf:
• Aktueller Zustand (state of affairs)
• Mittel-Zweck-Planung (means-ends-reasoning)
• Plan
● Ausführung (execution)
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Practical Reasoning
Rahmenbedingung:
Deliberation & Means-Ends-Reasoning sind berechenbare Prozesse:
• Berechnungsdauer
• Terminierender Algorithmus
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Inhalt
• Practical Reasoning
• Intentions - Deliberation
• Means-Ends Reasoning - Planungsstrategie
• Implementierung eines Practical Reasoning Agents
• Procedural Reasoning System
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Intentions
Zusammenfassung:Eine Intention ist beim Practical Reasoning eine Absicht auf einen zu erreichenden Zustand, die solange besteht bis das Ziel erreicht ist, unmöglich oder kein Grund mehr vorliegt diese Absicht weiter zu verfolgen.
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Intentions
Rollen der Intentions beim Practical Reasoning:
• zielen auf Means-Ends Reasoning ab (pro-attitudes, action)
• bleiben bestehen (Persistenz, try again)
• beschränken zukünftige Deliberation (Einklang mit aktuellen Zielen)
• stehen mit Beliefs der Zukunft eng in Beziehung (Glaube an die Erfüllung des Ziels)
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Intentions
Deliberation Modellierung:
Optionen-generieren-Funktion:
Filterfunktion:
Aktualisierungfunktion(belief revision function):
Annahme:Der Agent hat eine Form der Repräsentation über beliefs, desires und intentions.z.B.:
Symbolische Repräsentation
(PL1)
= Menge aller Beliefs
= Menge aller Absichten
= Menge aller Desires
= Wahrnehmung (Percept)
options : 2Bel × 2Int 2Des
filter : 2Bel × 2Des × 2Int 2Int
brf : 2Bel × Per 2Bel
BelIntDesPer
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Inhalt
• Practical Reasoning
• Intentions - Deliberation
• Means-Ends Reasoning - Planungsstrategie
• Implementierung eines Practical Reasoning Agents
• Procedural Reasoning System
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Means-Ends Reasoning / Planning
Zusammenfassung:Means-Ends-Reasoning (Mittel-Zweck-Planung) ist der Prozess des bestimmen eines Ablaufs von Aktionen, wie man ein Ziel unter Berücksichtigung der zur Verfügung stehenden Mittel erreicht.
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Means-Ends Reasoning / Planning
Planungsproblem
•
•
•
Aktion :⟨P , D , A⟩
Planungsproblem : ⟨ ,O ,⟩
Plan :=1, ... ,n , i∈Ac
Annotationen:
Aktion
= Menge der Vorbedingungen
= Menge der Neg. Nachbed.
= Menge der Pos. Nachbed.
= Menge mögl. Aktionen
Planungsproblem
= Startzustand
= Zielzustand
= Indizierte Menge von Aktionen
P
D
A
O
Ac
O = { ⟨P , D , A⟩ ∣ ∈Ac}
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Means-Ends Reasoning / Planning
und→ Abfolge von Zuständen:
Plan• Akzeptabel:
• Korrekt:
Planungsproblem : ⟨ ,O ,⟩ Plan :=1, ... ,n , i∈Ac
0 ,1 , ... ,n wobei0 = und
i = i−1∖Di∪Ai
für 1≤i≤n
i−1 |= Pifür alle 1≤i≤n
n |= a |= bb erfüllt a
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Means-Ends Reasoning / Planning
Planner Algorithmus:
1. goal/intention/task
2. enviroment state/beliefs
3. possible actions
planner Plan / Rezept
Input Output
plan : 2Bel × 2Int × 2Ac Plan= Menge alle Zustände= Menge aller Ziele= Menge mögl. Aktionen
BelIntAc
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Means-Ends Reasoning / Planning
STRIPS (Ende 1960)Erste echte Implementation eines Planning-Algorithmus.
•Beliefs in PL1:{Clear(A), On(A,B), OnTable(B) , OnTable(C), Clear(C)}
•Goals in PL1:{OnTable(A), OnTable(B), OnTable(C)}
Current state
Goal state
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Means-Ends Reasoning / Planning
Actions in STRIPS:
• Name• und evtl Argumente.
• Precondition list• Fakten, die wahr sein müssen.
• Delete list• Fakten, die nach der Aktion ungültig werden.
• Add list• Fakten, die nach der Aktion nun wahr sind.
Beispiele:
Stack(A,B)pre {Clear(B), Holding(A)}del {Clear(B), Holding(A)}add {ArmEmpty, On(A,B)}
Unstack(x,y)pre {On(x,y), Clear(x), ArmEmpty}del {On(x,y), ArmEmpty}add {Holding(x), Clear(y)}
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Inhalt
• Practical Reasoning
• Intentions - Deliberation
• Means-Ends Reasoning / Planungsstrategie
• Implementierung eines Practical Reasoning Agents
• Procedural Reasoning System
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Practical Reasoning Agent - Implementierung
Control Structure:• Practical Reasoning (5-8):
•Input (→ aktueller Zustand)
•Deliberation
•Means-Ends-Reasoning
•Commitment strategies - Ziele (9-22):•Blind commitment (fanatical)
•Single-minded-commitment
•Open-minded-commitment
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Practical Reasoning Agent - Implementierung
•Meta-Level-Control (16-19):commitment vs. reconsideration
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Inhalt
• Practical Reasoning
• Intentions - Deliberation
• Means-Ends Reasoning / Planungsstrategie
• Implementierung eines Practical Reasoning Agents
• Procedural Reasoning System
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Geistes-, Sozial-, Technik- und Naturwissenschaften – gemeinsam unter einem Dach
Procedural Reasoning System
beliefs
interpreter
plan library
intentionsdesires
data input from sensors
action output
enthält auch das BDI-
Paradigma (beliefs-desire-
intention)
[Kinny and Georgeff, 1991]
Agent
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Procedural Reasoning System
Jam (Blocks World):• Zwischenziele moglich
• Intention Stack
PRS-Komponenten
• Goal (postcondition)
• Context (precondition)
• Body (plan)Plan: {NAME: “Stack blocks that are already clear”GOAL: ACHIEVE ON $OBJ1 $OBJ2;CONTEXT:BODY: ACHIEVE CLEAR $OBJ1;
ACHIEVE CLEAR $OBJ2;ACHIEVE move $OBJ1 $OBJ2;
UTILITY: 10;FAILURE:EXECUTE print “\n\nStack blocks failed!\n\n”;
}
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Mögliche Klausurfragen
• Aus welchen Elementen setzt sich Practical-Reasoning zusammen?
• Durch welche Funktionen kann man einen Deliberations-Prozess erzielen? Wie findet man Intentions?
• Welche Commitment-Strategien gibt es?
• Welche Eigenschaften haben Pläne aus dem Jam „Blocks World“ Beispiel? Wozu dienen diese Eigenschaften?
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Diskussion - Fragestellungen
• In welchen Fällen findet Practical Reasoning Anwendung?
• Wann werden ergriffene Intentions irrelevant und wie bekommt der Agent dies mit?
• In welcher Situation wird ein Agent seiner Aufgabe nicht mehr gerecht? Wobei kann er scheitern?
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Mindmap