分布式人工智能課件

高級人工智能第十章分布式人工智能史忠植

中國科學(xué)院計算技術(shù)所2022/12/101史忠植高級人工智能高級人工智能第十章分布式人工智能2022/12/81史忠內(nèi)容10.1概述10.2分布式問題求解10.3主體10.4主體理論10.5主體結(jié)構(gòu)10.6主體通信10.7主體的協(xié)調(diào)與協(xié)作10.8多主體環(huán)境MAGE2022/12/102史忠植高級人工智能內(nèi)容10.1概述2022/12/82史忠植高級人工智10.1概述分布式人工智能主要研究在邏輯上或物理上分散的智能系統(tǒng)如何并行的、相互協(xié)作地實現(xiàn)問題求解。兩種解決問題的方法：自頂向下：分布式問題求解自底向上：基于主體的方法2022/12/103史忠植高級人工智能10.1概述分布式人工智能主要研究在邏輯上或物理上分散的分布式人工智能系統(tǒng)的特色系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)、知識,以及控制不但在邏輯上,而且在物理上是分布的,既沒有全局控制,也沒有全局的數(shù)據(jù)存儲。各個求解機(jī)構(gòu)由計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)互連,在問題求解過程中,通信代價要比求解問題的代價低得多。系統(tǒng)中諸機(jī)構(gòu)能夠相互協(xié)作,來求解單個機(jī)構(gòu)難以解決,甚至不能解決的任務(wù)。2022/12/104史忠植高級人工智能分布式人工智能系統(tǒng)的特色系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)、知識,以及控制不但在分布式人工智能系統(tǒng)的主要優(yōu)點提高問題求解能力。提高問題求解效率。擴(kuò)大應(yīng)用范圍。降低軟件的復(fù)雜性。2022/12/105史忠植高級人工智能分布式人工智能系統(tǒng)的主要優(yōu)點提高問題求解能力。2022/1210.2分布式問題求解特點：數(shù)據(jù)、知識、控制均分布在系統(tǒng)的各節(jié)點上，既無全局控制，也無全局?jǐn)?shù)據(jù)和知識存儲。兩種協(xié)作方式：任務(wù)分擔(dān)結(jié)果共享2022/12/106史忠植高級人工智能10.2分布式問題求解特點：2022/12/86史忠植10.2.1分布式問題求解系統(tǒng)分類根據(jù)組織結(jié)構(gòu)，分布式問題求解系統(tǒng)可以分為三類：層次結(jié)構(gòu)類平行結(jié)構(gòu)類混合結(jié)構(gòu)類2022/12/107史忠植高級人工智能10.2.1分布式問題求解系統(tǒng)分類根據(jù)組織結(jié)構(gòu)，分布式問10.2.2分布式問題求解過程分布式問題求解過程可以分為四步：任務(wù)分解任務(wù)分配子問題求解結(jié)果綜合2022/12/108史忠植高級人工智能10.2.2分布式問題求解過程分布式問題求解過程可以分為分布式問題求解系統(tǒng)中協(xié)作的分類按節(jié)點間協(xié)作量的多少，協(xié)作分為三類：全協(xié)作系統(tǒng)無協(xié)作系統(tǒng)半?yún)f(xié)作系統(tǒng)常用的通信方式有：共享全局存儲器信息傳遞黑板模型2022/12/109史忠植高級人工智能分布式問題求解系統(tǒng)中協(xié)作的分類按節(jié)點間協(xié)作量的多少，10.3主體多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體協(xié)調(diào)其智能行為，即知識、目標(biāo)、意圖及規(guī)劃等，實現(xiàn)問題求解?？梢钥醋魇且环N由底向上設(shè)計的系統(tǒng)。2022/12/1010史忠植高級人工智能10.3主體多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體的思想智能主體的幾個典型的實例：Microsoft的Office助手計算機(jī)病毒（破壞主體）計算機(jī)游戲或模擬中的智能角色貿(mào)易和談判主體（如Ebay的拍賣主體）網(wǎng)絡(luò)蜘蛛WebSpider（搜索引擎中的數(shù)據(jù)搜集和索引主體，如Google）

2022/12/1011史忠植高級人工智能主體的思想智能主體的幾個典型的實例：2022/12/811史主體概念的出現(xiàn)面向過程的方法面向?qū)嶓w的方法面向?qū)ο蟮姆椒嫦蛑黧w的方法軟件開發(fā)方法的進(jìn)化2022/12/1012史忠植高級人工智能主體概念的出現(xiàn)面向過程的方法面向?qū)嶓w的方法面向?qū)ο蟮姆椒嫦蛑黧w的定義在計算機(jī)和人工智能領(lǐng)域中，主體可以看作是一個實體，它通過傳感器感知環(huán)境，通過效應(yīng)器作用于環(huán)境。2022/12/1013史忠植高級人工智能主體的定義在計算機(jī)和人工智能領(lǐng)域中，主體可以看作是一個實體，主體的特性主體弱概念：自治性、社會能力（可通信性）、反應(yīng)能力、自發(fā)行為主體強(qiáng)概念：知識、信念、意圖、承諾等心智狀態(tài)其它屬性：長壽性、移動性、推理能力、規(guī)劃能力、學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力、誠實、善意、理性2022/12/1014史忠植高級人工智能主體的特性主體弱概念：2022/12/814史忠植高級人10.4主體理論智能主體的理論模型研究主要從邏輯、行為、心理、社會等角度出發(fā)，對智能主體的本質(zhì)進(jìn)行描述，為智能主體系統(tǒng)創(chuàng)建奠定基礎(chǔ)。2022/12/1015史忠植高級人工智能10.4主體理論智能主體的理論模型研究主要從邏輯、行為、10.4.1理性主體（BDI主體）Belief——信念，主體對環(huán)境的基本看法。Desire——愿望，主體想要實現(xiàn)的狀態(tài)，即目標(biāo)。Intention——意圖，目標(biāo)的子集。2022/12/1016史忠植高級人工智能10.4.1理性主體（BDI主體）Belief——信念，10.4.2BDI主體模型BDI主體模型可以通過下列要素描述：一組關(guān)于世界的信念；主體當(dāng)前打算達(dá)到的一組目標(biāo)；一個規(guī)劃庫，描述怎樣達(dá)到目標(biāo)和怎樣改變信念；一個意圖結(jié)構(gòu)，描述主體當(dāng)前怎樣達(dá)到它的目標(biāo)和改變信念。2022/12/1017史忠植高級人工智能10.4.2BDI主體模型BDI主體模型可以通過下列要素BDI解釋器BDI-Interpreterinitialize-state();do options:=option-generator(event-queue,B,G,I); selected-options:=deliberate(options,B,G,I); update-intentions(selected-options,I); execute(I); get-new-external-events(); drop-successful-attitudes(B,G,I); drop-impossible-attitudes(B,G,I);untilquit2022/12/1018史忠植高級人工智能BDI解釋器BDI-Interpreter2022/12/810.4.3RAO邏輯框架目標(biāo)：以一種自然的方式描述多主體系統(tǒng)中關(guān)于別的主體的狀態(tài)的推理過程。系統(tǒng)的分類：由于多主體系統(tǒng)太復(fù)雜，建立一種通用的推理模式的想法是不現(xiàn)實的，有必要對系統(tǒng)分類以便區(qū)別對待。常識的獲得：和單個主體情形一樣，常識問題是阻礙推理的大難題。2022/12/1019史忠植高級人工智能10.4.3RAO邏輯框架目標(biāo)：以一種自然的方式描述多主10.4.4換位推理基本思想：為了對某個主體j的狀況和行為進(jìn)行推理，推理者假想自己正處于主體j所處的環(huán)境，然后推理者把他自己在那種環(huán)境下的將要處于的狀況和行為作為推理者對于主體j的狀況和行為的推理結(jié)果。形式化表示：2022/12/1020史忠植高級人工智能10.4.4換位推理基本思想：為了對某個主體j的狀況和行10.4.5動作理論情景演算是描述動作的主要的形式框架。在情景演算中引入了狀態(tài)和動作的概念，并利用兩條邏輯公理來描述動作與狀態(tài)的關(guān)系。一條公理描述一個動作在滿足什么條件的狀態(tài)之下可能發(fā)生，另外一條描述在一個狀態(tài)之下某個動作發(fā)生以后當(dāng)前狀態(tài)如何改變。2022/12/1021史忠植高級人工智能10.4.5動作理論情景演算是描述動作的主要的形式框架規(guī)劃庫的形式化表示環(huán)境狀態(tài)：State={P1,P2,…Pn}目標(biāo)：Goal=<State,weightiness>動作模板：Act_template=<name,roles,preconditions,effects,resources>主體能力：

Ability=<Act_template,role,cost>2022/12/1022史忠植高級人工智能規(guī)劃庫的形式化表示環(huán)境狀態(tài)：2022/12/822史忠植10.5主體結(jié)構(gòu)主體結(jié)構(gòu)需要解決的問題包括：主體由那些模塊組成，模塊之間如何交互信息，主體感知到的信息如何影響它的行為和內(nèi)部狀態(tài)，如何將這些模塊用軟件或硬件的方式組合起來形成一個有機(jī)的整體。2022/12/1023史忠植高級人工智能10.5主體結(jié)構(gòu)主體結(jié)構(gòu)需要解決的問題包括：2022/12/主體基本結(jié)構(gòu)環(huán)境主體感知作用黑箱軟件主體2022/12/1024史忠植高級人工智能主體基本結(jié)構(gòu)環(huán)境主體感知作用黑箱軟件主體2022/12/82智能主體的工作過程環(huán)境交互信息融合信息處理作用交互感知作用2022/12/1025史忠植高級人工智能智能主體的工作過程環(huán)境交互信息融合信息處理作用交互感知作用2主體骨架程序functionSkeleton-Agent(percept)returnactionstatic:memory/*主體的世界記憶*/memory←Update-Memory(memory,percept)action←Choose-Best-Action(memory)memory←Update-Memory(memory,action)returnaction2022/12/1026史忠植高級人工智能主體骨架程序functionSkeleton-Agent主體的分類根據(jù)人類思維的層次模型，可以將主體分成四類：反應(yīng)主體形象思維主體抽象思維主體復(fù)合式主體形象思維主體和抽象思維主體也可以合稱為認(rèn)知主體2022/12/1027史忠植高級人工智能主體的分類根據(jù)人類思維的層次模型，可以將主體分成四類10.5.1反應(yīng)主體環(huán)境當(dāng)前世界傳感器動作效應(yīng)器條件-動作規(guī)則主體2022/12/1028史忠植高級人工智能10.5.1反應(yīng)主體環(huán)當(dāng)前世界傳感器動作效應(yīng)器條件反應(yīng)主體程序functionReactive-Agent(percept)returnsactionstatic:rules,/*一組條件-動作規(guī)則*/state←Interpret-Input(percept)rule←Rule-Match(state,rules)action←Rule-Action[rule]returnaction2022/12/1029史忠植高級人工智能反應(yīng)主體程序functionReactive-Agent(10.5.2認(rèn)知主體環(huán)境信息融合傳感器動作效應(yīng)器主體規(guī)劃知識庫目標(biāo)內(nèi)部狀態(tài)2022/12/1030史忠植高級人工智能10.5.2認(rèn)知主體環(huán)信息融合傳感器動作效應(yīng)器主體認(rèn)知主體程序functionCognitive-Agent(percept)returnsaction static:environment,/*描述當(dāng)前世界環(huán)境*/ kb,/*知識庫*/environment←Update-World-Model(environment,percept)state←Update-Mental-State(environment,state)action←Decision-Making(state,kb)environment←Update-World-Model(environment,action)returnaction2022/12/1031史忠植高級人工智能認(rèn)知主體程序functionCognitive-AgentBDI結(jié)構(gòu)知識信念規(guī)劃意圖目標(biāo)愿望2022/12/1032史忠植高級人工智能BDI結(jié)構(gòu)知信規(guī)意圖目標(biāo)愿望10.5.3復(fù)合式主體決策生成規(guī)劃反射建模通信感知行動其他智能主體智能主體外部世界預(yù)測協(xié)作與協(xié)商動作請求或應(yīng)答信息一般情況緊急情況和簡單情況2022/12/1033史忠植高級人工智能10.5.3復(fù)合式主體決策生成規(guī)劃反射建規(guī)劃模塊世界的模型（包括其他主體的模型）經(jīng)驗庫目標(biāo)集合局部規(guī)劃器決策生成重新規(guī)劃規(guī)劃規(guī)劃目標(biāo)2022/12/1034史忠植高級人工智能規(guī)劃模塊世界的模型經(jīng)驗庫目標(biāo)集合局部規(guī)劃器決建模模塊世界的模型（包括其他主體的模型）模型庫模型生成和維護(hù)預(yù)測規(guī)劃決策生成感知通信建模2022/12/1035史忠植高級人工智能建模模塊世界的模型模型庫模型生成和通信模塊詞法庫語法庫詞義庫物理通信語言生成語言理解通信2022/12/1036史忠植高級人工智能通信模塊詞法庫語法庫詞義庫物理通信語10.6主體通信策略對話消息黑板協(xié)議通信協(xié)作協(xié)議2022/12/1037史忠植高級人工智能10.6主體通信策略對話消息黑主體通信中的主要問題2022/12/1038史忠植高級人工智能主體通信中的主要問題2022/12/838史忠植高級人工主體間的消息傳遞消息發(fā)送/傳輸服務(wù)器轉(zhuǎn)換到傳輸格式從傳輸格式轉(zhuǎn)換消息M言語行為意圖I目標(biāo)GAgenti消息MAgenti2022/12/1039史忠植高級人工智能主體間的消息傳遞消息發(fā)送/傳輸服務(wù)器轉(zhuǎn)換到傳輸格式從傳輸格式本體論本體論是概念化的明確的表示和描述。對某一領(lǐng)域中的概念有共同理解，可以提高交流和協(xié)作的效率，從而提高了軟件的重用性。2022/12/1040史忠植高級人工智能本體論本體論是概念化的明確的表示和描述。2022/12/84言語行為有關(guān)言語行為理論的研究主要集中在如何劃分不同類型的言語行為。在主體通信語言的研究中，言語行為理論主要用來考慮主體之間可以交互的信息類型。2022/12/1041史忠植高級人工智能言語行為有關(guān)言語行為理論的研究主要集中在如何劃分不同類型的言FIPA通信動作庫AcceptProposal 接受提議Agree 同意Cancel 取消CallforProposal 要求提議Confirm 確認(rèn)Disconfirm 確認(rèn)為否定Failure 失敗Inform 通知InformIf 通知是否InformRef 通知有關(guān)對象NotUnderstood 不理解2022/12/1042史忠植高級人工智能FIPA通信動作庫AcceptProposal 接受提議22022/12/1043史忠植高級人工智能2022/12/843史忠植高級人工智能交互協(xié)議主體之間的會話常常形成典型模式，這種情況下某些消息序列是可知的，這些消息交換的典型模式稱為協(xié)議。主體間交互的理想情況：主體充分地理解消息的含意和意圖，然后根據(jù)自身的信念、目標(biāo)等心智狀態(tài)，做出相應(yīng)的回答比較實際的實現(xiàn)：預(yù)先規(guī)范這些協(xié)議，規(guī)定好消息的順序。2022/12/1044史忠植高級人工智能交互協(xié)議主體之間的會話常常形成典型模式，這種情況下某些消息序FIPA英國拍賣協(xié)議2022/12/1045史忠植高級人工智能FIPA英國拍賣協(xié)議2022/12/845史忠植高級人通信語言KQML：由美國ARPA的知識共享計劃中提出，規(guī)定了消息格式和消息傳送系統(tǒng)，為多主體系統(tǒng)通信和協(xié)商提供了一種通用框架。ACL：由FIPA制定的一種規(guī)范。與KQML非常相似2022/12/1046史忠植高級人工智能通信語言KQML：由美國ARPA的知識共享計劃中提出，規(guī)定了KQML一個例子：(ask-all :sender A :receiver B :in-reply-to ido :reply-with idl :language Prolog :ontology foo :content “bar(X,Y)”)2022/12/1047史忠植高級人工智能KQML一個例子：2022/12/847史忠植高級人工智FIPAACL(inform :senderagent1 :receiverhpl-auction-server :content (price(bidgood02)150) :in-reply-toround-4 :reply-withbid04 :languages1 :ontologyhpl-auction)消息結(jié)構(gòu)開始通信動作類型消息參數(shù)消息內(nèi)容表達(dá)式參數(shù)表達(dá)式2022/12/1048史忠植高級人工智能FIPAACL(inform消息結(jié)構(gòu)開始通信動作類型消息XML—eXtensibleMarkupLanguage

可擴(kuò)展標(biāo)記語言

XML是用于標(biāo)記電子文件使其具有結(jié)構(gòu)性的標(biāo)記語言。XML文件本身只是將文件資料結(jié)構(gòu)化。

例如：下面的ACL消息

(inform :senderjklabrou :receivergrosof :content(CPUlibretto50pentium) :ontologylaptop :languagekif)2022/12/1049史忠植高級人工智能XML—eXtensibleMarkupLanguage2022/12/1050史忠植高級人工智能2022/12/850史忠植高級人工智能2022/12/1051史忠植高級人工智能2022/12/851史忠植高級人工智能10.７主體的協(xié)調(diào)與協(xié)作協(xié)調(diào)(coordination)與協(xié)作(cooperation)是多主體研究的核心問題之一。協(xié)調(diào)是指一組智能主體完成一些集體活動時相互作用的性質(zhì)。協(xié)作是非對抗的主體之間保持行為協(xié)調(diào)的一個特例。2022/12/1052史忠植高級人工智能10.７主體的協(xié)調(diào)與協(xié)作協(xié)調(diào)(coordination)與協(xié)調(diào)多主體系統(tǒng)中的協(xié)調(diào)是指多個主體為了以一致、和諧的方式工作而進(jìn)行交互的過程。進(jìn)行協(xié)調(diào)是希望避免主體之間的死鎖或活鎖。死鎖指多個主體無法進(jìn)行各自的下一步動作；活鎖指多個主體不斷工作卻無任何進(jìn)展。2022/12/1053史忠植高級人工智能協(xié)調(diào)多主體系統(tǒng)中的協(xié)調(diào)是指多個主體為了以一致、和諧的方式工協(xié)作目前針對主體協(xié)作的研究大體上可分為兩類：將其它領(lǐng)域研究多實體行為的方法和技術(shù)用于主體協(xié)作的研究。如對策論和力學(xué)研究。從主體的目標(biāo)、意圖、規(guī)劃等心智態(tài)度出發(fā)來研究多主體間的協(xié)作。2022/12/1054史忠植高級人工智能協(xié)作目前針對主體協(xié)作的研究大體上可分為兩類：2022/12協(xié)作規(guī)劃協(xié)作的動機(jī)：某個主體相信通過協(xié)作能帶來好處（如提高效率，完成以往單獨無法完成的任務(wù)）多個主體在交流的過程中，發(fā)現(xiàn)它們能夠通過協(xié)作來實現(xiàn)更大的目標(biāo)。2022/12/1055史忠植高級人工智能協(xié)作規(guī)劃協(xié)作的動機(jī)：2022/12/855史忠植高級人工協(xié)作過程產(chǎn)生需求、確定目標(biāo)協(xié)作規(guī)劃、求解協(xié)作結(jié)構(gòu)尋求協(xié)作伙伴選擇協(xié)作方案實現(xiàn)目標(biāo)評估結(jié)果2022/12/1056史忠植高級人工智能協(xié)作過程產(chǎn)生需求、確定目標(biāo)2022/12/856史忠植高10.8多主體環(huán)境MAGEMAGE的主要特點：運行于分布式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境用java編寫使用模塊化的能力通過ADL來描述并生成主體主體之間通過ACL通信2022/12/1057史忠植高級人工智能10.8多主體環(huán)境MAGEMAGE的主要特點：202210.9面向主體的軟件技術(shù)在面向主體的軟件開發(fā)方法中，應(yīng)用程序編寫為軟件主體，這些主體之間通過主體通信語言可以進(jìn)行比普通消息傳遞更規(guī)范、更明確的通訊。2022/12/1058史忠植高級人工智能10.9面向主體的軟件技術(shù)在面向主體的軟件開發(fā)方法中，主體與對象的異同共同點：都具有封裝性、繼承性和多態(tài)性。對象的內(nèi)部狀態(tài)映射為主體的心智狀態(tài)?；ゲ僮鳌２煌c：主體具有自治性，對象只能被動的被調(diào)用。主體之間交互使用通信語言，對象之間交互是通過互相調(diào)用方法。2022/12/1059史忠植高級人工智能主體與對象的異同共同點：2022/12/859史忠植高級AO與OO對象是對現(xiàn)實世界中的被動實體的抽象，主體是對主動實體的很好的抽象。主體支持用于表示智能的結(jié)構(gòu)，如信念、承諾等。主體支持基于言語行為理論的高級交互，不同于對象之間頻繁的消息發(fā)送和接收。對象是通過外部來進(jìn)行控制的（白箱控制），相反，主體有自治性，不能直接從外部進(jìn)行控制（黑箱控制）。2022/12/1060史忠植高級人工智能AO與OO對象是對現(xiàn)實世界中的被動實體的抽象，主體是對主動實主要的基于主體的方法Gaia方法：Wooldridge，Jennings和Kinny在1999年提出了面向主體分析與設(shè)計的Gaia方法學(xué)。

多主體工程方法學(xué)：Wood和DeLoach提出了多主體工程方法學(xué)MaSE。

AUML：Odell等人提出了對UML語言的擴(kuò)充——主體UML語言AUML語言。2022/12/1061史忠植高級人工智能主要的基于主體的方法Gaia方法：Wooldridge，JeGaia方法

Gaia是一種同時支持微觀級（主體結(jié)構(gòu)）和宏觀級（主體社會與組織結(jié)構(gòu)）的主體開發(fā)的一般方法。分析過程第一步是找到系統(tǒng)中的角色，第二步是對角色之間的交互進(jìn)行建模。每個角色包含四個屬性：責(zé)任、許可、活動和協(xié)議設(shè)計階段第一步是把角色映射到一定的主體類型，然后對不同的主體類型創(chuàng)建適當(dāng)?shù)闹黧w實例；第二步是確定一個和多個主體中角色所需要的服務(wù)模塊；最后一步是為主體之間的通信表示建立熟人模塊。2022/12/1062史忠植高級人工智能Gaia方法Gaia是一種同時支持微觀級（主體結(jié)構(gòu)）和MaSEMaSE在一般性及應(yīng)用領(lǐng)域上類似于Gaia，MaSE的目的是引導(dǎo)設(shè)計者怎樣從初始的系統(tǒng)規(guī)范說明到主體系統(tǒng)的實現(xiàn)。MaSE在邏輯上被分為七段流水線：捕獲目標(biāo)、應(yīng)用用例、精練角色、創(chuàng)建主體類、構(gòu)造會話、編譯主體類、系統(tǒng)設(shè)計。2022/12/1063史忠植高級人工智能MaSEMaSE在一般性及應(yīng)用領(lǐng)域上類似于Gaia，MaSEAUMLOdell、Parunak和Bauer提出了主體交互協(xié)議AIP的三層表示方法。該方法不僅需要表達(dá)語義的修改，而且需要UML可視化語言的修改。AUML已經(jīng)被提交給UML標(biāo)準(zhǔn)委員會，作為一個建議包含在UML2.0中。2022/12/1064史忠植高級人工智能AUMLOdell、Parunak和Bauer提出了主體交互高級人工智能第十章分布式人工智能史忠植

中國科學(xué)院計算技術(shù)所2022/12/1065史忠植高級人工智能高級人工智能第十章分布式人工智能2022/12/81史忠內(nèi)容10.1概述10.2分布式問題求解10.3主體10.4主體理論10.5主體結(jié)構(gòu)10.6主體通信10.7主體的協(xié)調(diào)與協(xié)作10.8多主體環(huán)境MAGE2022/12/1066史忠植高級人工智能內(nèi)容10.1概述2022/12/82史忠植高級人工智10.1概述分布式人工智能主要研究在邏輯上或物理上分散的智能系統(tǒng)如何并行的、相互協(xié)作地實現(xiàn)問題求解。兩種解決問題的方法：自頂向下：分布式問題求解自底向上：基于主體的方法2022/12/1067史忠植高級人工智能10.1概述分布式人工智能主要研究在邏輯上或物理上分散的分布式人工智能系統(tǒng)的特色系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)、知識,以及控制不但在邏輯上,而且在物理上是分布的,既沒有全局控制,也沒有全局的數(shù)據(jù)存儲。各個求解機(jī)構(gòu)由計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)互連,在問題求解過程中,通信代價要比求解問題的代價低得多。系統(tǒng)中諸機(jī)構(gòu)能夠相互協(xié)作,來求解單個機(jī)構(gòu)難以解決,甚至不能解決的任務(wù)。2022/12/1068史忠植高級人工智能分布式人工智能系統(tǒng)的特色系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)、知識,以及控制不但在分布式人工智能系統(tǒng)的主要優(yōu)點提高問題求解能力。提高問題求解效率。擴(kuò)大應(yīng)用范圍。降低軟件的復(fù)雜性。2022/12/1069史忠植高級人工智能分布式人工智能系統(tǒng)的主要優(yōu)點提高問題求解能力。2022/1210.2分布式問題求解特點：數(shù)據(jù)、知識、控制均分布在系統(tǒng)的各節(jié)點上，既無全局控制，也無全局?jǐn)?shù)據(jù)和知識存儲。兩種協(xié)作方式：任務(wù)分擔(dān)結(jié)果共享2022/12/1070史忠植高級人工智能10.2分布式問題求解特點：2022/12/86史忠植10.2.1分布式問題求解系統(tǒng)分類根據(jù)組織結(jié)構(gòu)，分布式問題求解系統(tǒng)可以分為三類：層次結(jié)構(gòu)類平行結(jié)構(gòu)類混合結(jié)構(gòu)類2022/12/1071史忠植高級人工智能10.2.1分布式問題求解系統(tǒng)分類根據(jù)組織結(jié)構(gòu)，分布式問10.2.2分布式問題求解過程分布式問題求解過程可以分為四步：任務(wù)分解任務(wù)分配子問題求解結(jié)果綜合2022/12/1072史忠植高級人工智能10.2.2分布式問題求解過程分布式問題求解過程可以分為分布式問題求解系統(tǒng)中協(xié)作的分類按節(jié)點間協(xié)作量的多少，協(xié)作分為三類：全協(xié)作系統(tǒng)無協(xié)作系統(tǒng)半?yún)f(xié)作系統(tǒng)常用的通信方式有：共享全局存儲器信息傳遞黑板模型2022/12/1073史忠植高級人工智能分布式問題求解系統(tǒng)中協(xié)作的分類按節(jié)點間協(xié)作量的多少，10.3主體多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體協(xié)調(diào)其智能行為，即知識、目標(biāo)、意圖及規(guī)劃等，實現(xiàn)問題求解?？梢钥醋魇且环N由底向上設(shè)計的系統(tǒng)。2022/12/1074史忠植高級人工智能10.3主體多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體的思想智能主體的幾個典型的實例：Microsoft的Office助手計算機(jī)病毒（破壞主體）計算機(jī)游戲或模擬中的智能角色貿(mào)易和談判主體（如Ebay的拍賣主體）網(wǎng)絡(luò)蜘蛛WebSpider（搜索引擎中的數(shù)據(jù)搜集和索引主體，如Google）

2022/12/1075史忠植高級人工智能主體的思想智能主體的幾個典型的實例：2022/12/811史主體概念的出現(xiàn)面向過程的方法面向?qū)嶓w的方法面向?qū)ο蟮姆椒嫦蛑黧w的方法軟件開發(fā)方法的進(jìn)化2022/12/1076史忠植高級人工智能主體概念的出現(xiàn)面向過程的方法面向?qū)嶓w的方法面向?qū)ο蟮姆椒嫦蛑黧w的定義在計算機(jī)和人工智能領(lǐng)域中，主體可以看作是一個實體，它通過傳感器感知環(huán)境，通過效應(yīng)器作用于環(huán)境。2022/12/1077史忠植高級人工智能主體的定義在計算機(jī)和人工智能領(lǐng)域中，主體可以看作是一個實體，主體的特性主體弱概念：自治性、社會能力（可通信性）、反應(yīng)能力、自發(fā)行為主體強(qiáng)概念：知識、信念、意圖、承諾等心智狀態(tài)其它屬性：長壽性、移動性、推理能力、規(guī)劃能力、學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力、誠實、善意、理性2022/12/1078史忠植高級人工智能主體的特性主體弱概念：2022/12/814史忠植高級人10.4主體理論智能主體的理論模型研究主要從邏輯、行為、心理、社會等角度出發(fā)，對智能主體的本質(zhì)進(jìn)行描述，為智能主體系統(tǒng)創(chuàng)建奠定基礎(chǔ)。2022/12/1079史忠植高級人工智能10.4主體理論智能主體的理論模型研究主要從邏輯、行為、10.4.1理性主體（BDI主體）Belief——信念，主體對環(huán)境的基本看法。Desire——愿望，主體想要實現(xiàn)的狀態(tài)，即目標(biāo)。Intention——意圖，目標(biāo)的子集。2022/12/1080史忠植高級人工智能10.4.1理性主體（BDI主體）Belief——信念，10.4.2BDI主體模型BDI主體模型可以通過下列要素描述：一組關(guān)于世界的信念；主體當(dāng)前打算達(dá)到的一組目標(biāo)；一個規(guī)劃庫，描述怎樣達(dá)到目標(biāo)和怎樣改變信念；一個意圖結(jié)構(gòu)，描述主體當(dāng)前怎樣達(dá)到它的目標(biāo)和改變信念。2022/12/1081史忠植高級人工智能10.4.2BDI主體模型BDI主體模型可以通過下列要素BDI解釋器BDI-Interpreterinitialize-state();do options:=option-generator(event-queue,B,G,I); selected-options:=deliberate(options,B,G,I); update-intentions(selected-options,I); execute(I); get-new-external-events(); drop-successful-attitudes(B,G,I); drop-impossible-attitudes(B,G,I);untilquit2022/12/1082史忠植高級人工智能BDI解釋器BDI-Interpreter2022/12/810.4.3RAO邏輯框架目標(biāo)：以一種自然的方式描述多主體系統(tǒng)中關(guān)于別的主體的狀態(tài)的推理過程。系統(tǒng)的分類：由于多主體系統(tǒng)太復(fù)雜，建立一種通用的推理模式的想法是不現(xiàn)實的，有必要對系統(tǒng)分類以便區(qū)別對待。常識的獲得：和單個主體情形一樣，常識問題是阻礙推理的大難題。2022/12/1083史忠植高級人工智能10.4.3RAO邏輯框架目標(biāo)：以一種自然的方式描述多主10.4.4換位推理基本思想：為了對某個主體j的狀況和行為進(jìn)行推理，推理者假想自己正處于主體j所處的環(huán)境，然后推理者把他自己在那種環(huán)境下的將要處于的狀況和行為作為推理者對于主體j的狀況和行為的推理結(jié)果。形式化表示：2022/12/1084史忠植高級人工智能10.4.4換位推理基本思想：為了對某個主體j的狀況和行10.4.5動作理論情景演算是描述動作的主要的形式框架。在情景演算中引入了狀態(tài)和動作的概念，并利用兩條邏輯公理來描述動作與狀態(tài)的關(guān)系。一條公理描述一個動作在滿足什么條件的狀態(tài)之下可能發(fā)生，另外一條描述在一個狀態(tài)之下某個動作發(fā)生以后當(dāng)前狀態(tài)如何改變。2022/12/1085史忠植高級人工智能10.4.5動作理論情景演算是描述動作的主要的形式框架規(guī)劃庫的形式化表示環(huán)境狀態(tài)：State={P1,P2,…Pn}目標(biāo)：Goal=<State,weightiness>動作模板：Act_template=<name,roles,preconditions,effects,resources>主體能力：

Ability=<Act_template,role,cost>2022/12/1086史忠植高級人工智能規(guī)劃庫的形式化表示環(huán)境狀態(tài)：2022/12/822史忠植10.5主體結(jié)構(gòu)主體結(jié)構(gòu)需要解決的問題包括：主體由那些模塊組成，模塊之間如何交互信息，主體感知到的信息如何影響它的行為和內(nèi)部狀態(tài)，如何將這些模塊用軟件或硬件的方式組合起來形成一個有機(jī)的整體。2022/12/1087史忠植高級人工智能10.5主體結(jié)構(gòu)主體結(jié)構(gòu)需要解決的問題包括：2022/12/主體基本結(jié)構(gòu)環(huán)境主體感知作用黑箱軟件主體2022/12/1088史忠植高級人工智能主體基本結(jié)構(gòu)環(huán)境主體感知作用黑箱軟件主體2022/12/82智能主體的工作過程環(huán)境交互信息融合信息處理作用交互感知作用2022/12/1089史忠植高級人工智能智能主體的工作過程環(huán)境交互信息融合信息處理作用交互感知作用2主體骨架程序functionSkeleton-Agent(percept)returnactionstatic:memory/*主體的世界記憶*/memory←Update-Memory(memory,percept)action←Choose-Best-Action(memory)memory←Update-Memory(memory,action)returnaction2022/12/1090史忠植高級人工智能主體骨架程序functionSkeleton-Agent主體的分類根據(jù)人類思維的層次模型，可以將主體分成四類：反應(yīng)主體形象思維主體抽象思維主體復(fù)合式主體形象思維主體和抽象思維主體也可以合稱為認(rèn)知主體2022/12/1091史忠植高級人工智能主體的分類根據(jù)人類思維的層次模型，可以將主體分成四類10.5.1反應(yīng)主體環(huán)境當(dāng)前世界傳感器動作效應(yīng)器條件-動作規(guī)則主體2022/12/1092史忠植高級人工智能10.5.1反應(yīng)主體環(huán)當(dāng)前世界傳感器動作效應(yīng)器條件反應(yīng)主體程序functionReactive-Agent(percept)returnsactionstatic:rules,/*一組條件-動作規(guī)則*/state←Interpret-Input(percept)rule←Rule-Match(state,rules)action←Rule-Action[rule]returnaction2022/12/1093史忠植高級人工智能反應(yīng)主體程序functionReactive-Agent(10.5.2認(rèn)知主體環(huán)境信息融合傳感器動作效應(yīng)器主體規(guī)劃知識庫目標(biāo)內(nèi)部狀態(tài)2022/12/1094史忠植高級人工智能10.5.2認(rèn)知主體環(huán)信息融合傳感器動作效應(yīng)器主體認(rèn)知主體程序functionCognitive-Agent(percept)returnsaction static:environment,/*描述當(dāng)前世界環(huán)境*/ kb,/*知識庫*/environment←Update-World-Model(environment,percept)state←Update-Mental-State(environment,state)action←Decision-Making(state,kb)environment←Update-World-Model(environment,action)returnaction2022/12/1095史忠植高級人工智能認(rèn)知主體程序functionCognitive-AgentBDI結(jié)構(gòu)知識信念規(guī)劃意圖目標(biāo)愿望2022/12/1096史忠植高級人工智能BDI結(jié)構(gòu)知信規(guī)意圖目標(biāo)愿望10.5.3復(fù)合式主體決策生成規(guī)劃反射建模通信感知行動其他智能主體智能主體外部世界預(yù)測協(xié)作與協(xié)商動作請求或應(yīng)答信息一般情況緊急情況和簡單情況2022/12/1097史忠植高級人工智能10.5.3復(fù)合式主體決策生成規(guī)劃反射建規(guī)劃模塊世界的模型（包括其他主體的模型）經(jīng)驗庫目標(biāo)集合局部規(guī)劃器決策生成重新規(guī)劃規(guī)劃規(guī)劃目標(biāo)2022/12/1098史忠植高級人工智能規(guī)劃模塊世界的模型經(jīng)驗庫目標(biāo)集合局部規(guī)劃器決建模模塊世界的模型（包括其他主體的模型）模型庫模型生成和維護(hù)預(yù)測規(guī)劃決策生成感知通信建模2022/12/1099史忠植高級人工智能建模模塊世界的模型模型庫模型生成和通信模塊詞法庫語法庫詞義庫物理通信語言生成語言理解通信2022/12/10100史忠植高級人工智能通信模塊詞法庫語法庫詞義庫物理通信語10.6主體通信策略對話消息黑板協(xié)議通信協(xié)作協(xié)議2022/12/10101史忠植高級人工智能10.6主體通信策略對話消息黑主體通信中的主要問題2022/12/10102史忠植高級人工智能主體通信中的主要問題2022/12/838史忠植高級人工主體間的消息傳遞消息發(fā)送/傳輸服務(wù)器轉(zhuǎn)換到傳輸格式從傳輸格式轉(zhuǎn)換消息M言語行為意圖I目標(biāo)GAgenti消息MAgenti2022/12/10103史忠植高級人工智能主體間的消息傳遞消息發(fā)送/傳輸服務(wù)器轉(zhuǎn)換到傳輸格式從傳輸格式本體論本體論是概念化的明確的表示和描述。對某一領(lǐng)域中的概念有共同理解，可以提高交流和協(xié)作的效率，從而提高了軟件的重用性。2022/12/10104史忠植高級人工智能本體論本體論是概念化的明確的表示和描述。2022/12/84言語行為有關(guān)言語行為理論的研究主要集中在如何劃分不同類型的言語行為。在主體通信語言的研究中，言語行為理論主要用來考慮主體之間可以交互的信息類型。2022/12/10105史忠植高級人工智能言語行為有關(guān)言語行為理論的研究主要集中在如何劃分不同類型的言FIPA通信動作庫AcceptProposal 接受提議Agree 同意Cancel 取消CallforProposal 要求提議Confirm 確認(rèn)Disconfirm 確認(rèn)為否定Failure 失敗Inform 通知InformIf 通知是否InformRef 通知有關(guān)對象NotUnderstood 不理解2022/12/10106史忠植高級人工智能FIPA通信動作庫AcceptProposal 接受提議22022/12/10107史忠植高級人工智能2022/12/843史忠植高級人工智能交互協(xié)議主體之間的會話常常形成典型模式，這種情況下某些消息序列是可知的，這些消息交換的典型模式稱為協(xié)議。主體間交互的理想情況：主體充分地理解消息的含意和意圖，然后根據(jù)自身的信念、目標(biāo)等心智狀態(tài)，做出相應(yīng)的回答比較實際的實現(xiàn)：預(yù)先規(guī)范這些協(xié)議，規(guī)定好消息的順序。2022/12/10108史忠植高級人工智能交互協(xié)議主體之間的會話常常形成典型模式，這種情況下某些消息序FIPA英國拍賣協(xié)議2022/12/10109史忠植高級人工智能FIPA英國拍賣協(xié)議2022/12/845史忠植高級人通信語言KQML：由美國ARPA的知識共享計劃中提出，規(guī)定了消息格式和消息傳送系統(tǒng)，為多主體系統(tǒng)通信和協(xié)商提供了一種通用框架。ACL：由FIPA制定的一種規(guī)范。與KQML非常相似2022/12/10110史忠植高級人工智能通信語言KQML：由美國ARPA的知識共享計劃中提出，規(guī)定了KQML一個例子：(ask-all :sender A :receiver B :in-reply-to ido :reply-with idl :language Prolog :ontology foo :content “bar(X,Y)”)2022/12/10111史忠植高級人工智能KQML一個例子：2022/12/847史忠植高級人工智FIPAACL(inform :senderagent1 :receiverhpl-auction-server :content (price(bidgood02)150) :in-reply-toround-4 :reply-withbid04 :languages1 :ontologyhpl-auction)消息結(jié)構(gòu)開始通信動作類型消息參數(shù)消息內(nèi)容表達(dá)式參數(shù)表達(dá)式2022/12/10112史忠植高級人工智能FIPAACL(inform消息結(jié)構(gòu)開始通信動作類型消息XML—eXtensibleMarkupLanguage

可擴(kuò)展標(biāo)記語言

XML是用于標(biāo)記電子文件使其具有結(jié)構(gòu)性的標(biāo)記語言。XML文件本身只是將文件資料結(jié)構(gòu)化。

例如：下面的ACL消息

(inform :senderjklabrou :receivergrosof :content(CPUlibretto50pentium) :ontologylaptop :languagekif)2022/12/10113史忠植高級人工智能XML—eXtensibleMarkupLanguage2022/12/10114史忠植高級人工智能2022/12/850史忠植高級人工智能2022/12/10115史忠植高級人工智能2022/12/851史忠植高級人工智能10.７主體的協(xié)調(diào)與協(xié)作協(xié)調(diào)(coordination)與協(xié)作(cooperation)是多主體研究的核心問題之一。協(xié)調(diào)是指一組智能主體完成一些集體活動時相互作用的性質(zhì)。協(xié)作是非對抗的主體之間保持行為協(xié)調(diào)的一個特例。2022/12/10116史忠植高級人工智能10.７主體的協(xié)調(diào)與協(xié)作協(xié)調(diào)(coordination)與協(xié)調(diào)多主體系統(tǒng)中的協(xié)調(diào)是指多個主體為了以一致、和諧的方