PPT《高级人工智能》

95的特邀报告中谈到: 智能的计算机主体既是人工智能最初的目标,也是人工智能最终的目标. 多主体系统 关于主体的研究不仅受到了人工智能研究人员的关注,也吸引了数据通信、人机界面设计、机器人、并行工程等各领域的研究人员的兴趣.有人认为: 基于主体的计算(Agent-Based Computing, 简称ABC)将成为软件开发的下一个重要的突破. 分布式问题求解 特点:数据、知识、控制均分布在系统的各节点上,既无全局控制,也无全局数据和知识存储. 分布式问题求解 两种协作方式: 任务分担 结果共享 任务分担 Smith 和Davis 提出了任务分担方式.在任务分担系统中, 结点之间通过分担执行整个任务的子任务而相互协作, 系统中的控制以目标为指导, 各结点的处理目标是为了求解整个任务的一部分.任务分担的问题求解方式适合于求解具有层次结构的任务, 如工厂联合体生产规划、 数字逻辑电路设计、 医疗诊断. 结果共享 Lesser 和Corkill 提出了结果共享方式.在结果共享方式的系统中, 各结点通过共享部分结果相互协作, 系统中的控制以数据为指导, 各结点在任何时刻进行的求解取决于当时它本身拥有或从其它结点收到的数据和知识. 结果共享的求解方式适合于求解与任务有关的各子任务的结果相互影响, 并且部分结果需要综合才能得出问题解的领域.如分布式运输调度系统、分布式车辆监控实验系统DVMT 分布式问题求解系统分类 根据组织结构,分布式问题求解系统可以分为三类: 层次结构类 平行结构类 混合结构类 分布式问题求解过程 分布式问题求解过程可以分为四步: 任务分解 任务分配 子问题求解 结果综合 任务分解 合同网络 动态层次控制 自然分解, 固定分配 部分全局规划 分布式问题求解系统中协作的分类 按节点间协作量的多少,协作分为三类: 全协作系统 无协作系统 半协作系统常用的通信方式有: 共享全局存储器 信息传递 黑板模型 主体多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体协调其智能行为,即知识、目标、意图及规划等,实现问题求解.可以看作是一种由底向上设计的系统. 主体的思想 智能主体的几个典型的实例:Microsoft的Office助手计算机病毒(破坏主体)计算机游戏或模拟中的智能角色贸易和谈判主体(如Ebay的拍卖主体)网络蜘蛛Web Spider(搜索引擎中的数据搜集和索引主体,如Google) 主体程序设计 面向过程的方法 面向实体的方法 面向对象的方法 面向主体的方法 软件开发方法的进化 主体的定义 在计算机和人工智能领域中,主体可以看作是一个实体,它通过传感器感知环境,通过效应器作用于环境. 主体的特性 主体弱概念:自治性交互性协作性可通信性长寿性 主体的特性 主体强概念:知识、信念、意图、承诺等心智状态其它属性:移动性推理能力规划能力学习和适应能力诚实、善意、理性 主体理论 智能主体的理论模型研究主要从逻辑、行为、心理、社会等角度出发,对智能主体的本质进行描述,为智能主体系统创建奠定基础. 理性主体(BDI主体) Belief――信念,主体对环境的基本看法.Desire――愿望,主体想要实现的状态,即目标.Intention――意图,目标的子集. BDI主体模型 BDI主体模型可以通过下列要素描述:一组关于世界的信念;