Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте

Коммуникация между искусственными агентами зависит от выбранного протокола, который представляет собой множество правил, определяющих, как синтезировать значимые и правильные сообщения. Механизмы коммуникации делятся на непосредственные и опосредованные. Непосредственная коммуникация связана с обменом информацией путем передачи сообщений, например, в русле модели акторов. Системы, основанные на посылке сообщений, характеризуются непосредственной коммуникацией, поскольку различные агенты прямо общаются, образуя децентрализованную систему с локальным управлением взаимодействием.

Механизм посылки сообщений был вначале исследован в рамках модели акторов [87,35]. Двумя важными преимуществами систем, основанных на акторах, являются модульная структура и локализация знаний (отсутствие глобальной базы знаний, доступной для всех акторов).

Механизм опосредованной коммуникации реализуется с помощью архитектуры «доски объявлений» (blackboard) [69,91] (рис.4). Здесь основная идея состоит в воспроизведении взаимодействия нескольких агентов посредством доски объявлений, на которой написаны все известные сведения и указаны решаемые задачи. Агенты в зависимости от их опыта пытаются заполнить доску объявлений. При этом доска объявлений рассматривается как промежуточный модуль - посредник для осуществления различных взаимодействий между агентами.

В принципе модель доски объявлений состоит из трех частей: а) источников знаний; б) структуры данных типа доски объявлений; в) управляющего компонента.

Управляющий компонент должен решать, какой агент (источник знаний) имеет доступ к доске объявлений в данный момент времени.

В построенных таким образом распределенных интеллектуальных системах базы знаний разбиваются на отдельные независимые модули знаний, ориентированные на конкретную задачу и соответствующие компетенции данного агента. Нередко модули знаний разделяются на два основных класса: 1) модули стратегий, служащие для планирования и управления процессом решения задачи; 2) модули тактик (активации правил), обеспечивающие реализацию стратегий и выполнение действий.

Общая архитектура доски объявлений не накладывает никаких ограничений на способ представления знаний. Эти модули могут функционировать на основе правил, фреймов, сетей, сценариев и т.д., а могут быть и простыми интерфейсами для обычных алгоритмических программ.

Когнитивные агенты как источники знаний не участвуют в их текущей обработке: они имеют декларативные знания и метазнания, используемые в модулях знаний.

Специальный класс источников знаний образует схему базы знаний, аналогичную схеме базы данных. Они реализуют механизм хранения метазнаний, описывающих модули знаний. Метазнания определяют, как используются модули знаний, как активируются правила, как они соотносятся с контекстом и другими модулями знаний. По сути, метазнания - это декларативные знания, описывающие процесс решения задачи и относящиеся к верхнему уровню интеллектуальной системы.

Доска объявлений должна содержать область прохождения сообщений, информацию о процессе решения задачи и состоянии агентов. Область сообщений обеспечивает механизм коммуникации, обмена запросами для различных модулей знаний. В простейшем случае доска объявлений имеет статическую структуру, включающую слоты для всех модулей знаний, и разбита на уровни, которые отражают различные степени абстракции в описании решаемой задачи. В слоты помещается описание различных гипотез и вариантов коммуникации. При работе интеллектуальной системы различные модули знаний независимо порождают, обновляют и оценивают эти гипотезы, относящиеся к проблемной области.

С доской объявлений связан также специальный модуль - схема доски объявлений, охватывающая декларативные знания о содержимом, организации и использовании доски объявлений. В этом модуле также хранится информация о том, какие модули знаний имеют дело с различными слотами. Эта информация служит для интеграции различных компонентов системы. Таким образом, обеспечивается механизм интерпретации доски объявлений и посылки новых сообщений.

В соответствии с рассматриваемым подходом, базовая операционная стратегия совместной работы агентов на базе доски объявлений состоит в выдвижении и обосновании гипотез (предположений). Различные агенты (источники знаний) определяют, как сформулировать и доказать гипотезу (стратегический уровень) и, далее, как провести ее пошаговую верификацию (тактический уровень). Тогда механизм вывода состоит из двух компонентов: список (последовательность) задач и монитор. В список (agenda) включаются все задачи, которые поручены МАС в текущий период времени. В любой момент времени в нем содержатся все задачи, выполняемые на основе данных с доски объявлений.

Монитор используется для контроля всего процесса решения задачи. Он сортирует задачи из списка и эвристическим путем выбирает следующую задачу для выполнения. Монитор осуществляет проверку доски объявлений и области сообщений после работы каждого агента, анализируя слоты классной доски, связанные с гипотезами, определяющими текущее состояние процесса решения. На основе механизмов прямого или обратного вывода монитор определяет, какие модули знаний соответствуют текущему состоянию. Общая архитектура интегрированной оболочки на основе модели доски объявлений представлена на рис.4.

Среди достоинств архитектуры доски объявлений надо отметить возможность стратификации процесса решения задачи и знаний о процедурах. Здесь имеется возможность единообразно представлять всю информацию о решении задачи и различную метаинформацию в мониторе доски объявлений.

Теперь подробнее остановимся на коммуникации персонифицированных агентов. Как уже отмечалось, здесь ключевым элементов оказывается процесс ведения переговоров, направленных на достижение взаимовыгодного соглашения. Чаще всего, предполагается, что правила ведения переговоров установлены заранее и известны всем агентам.

Соответственно, важнейшей сферой исследований в области коммуникации агентов является построение протоколов для ведения переговоров. К разработке протоколов обычно предъявляются следующие требования [44,120,121]: а) простота; б) децентрализация (переговоры осуществляются напрямую, без централизованного управления); в) симметричность (все агенты являются равноправными участниками переговоров); г) устойчивость (протоколы переговоров не должны позволять агентам, отклонившимся от установленных правил ведения переговоров, извлекать дополнительную пользу); д) эффективность (как по отношению к отдельным агентам, так и по отношению к их коалициям).

Отметим, что когда агенты эгоистичны, заключенные между ними соглашения всегда взаимовыгодны. Соглашение выгодно для всех агентов, если оно максимизирует функции полезности агентов на множестве допустимых соглашений. Однако, взаимовыгодность представляет собой необходимое, но не достаточное условие для устойчивости соглашений в МАС. Все это демонстрирует необходимость дополнения традиционных моделей РИИ из эгоистичных агентов, более гибкими моделями, включающими альтруистичных агентов. Агенты- альтруисты способствуют достижению большей автономности и гомеостатичности МАС по сравнению с эгоистичными.

Построение протокола ведения переговоров включает три шага: 1) определение пространства возможных соглашений; б) введение правил взаимодействия (например, на основе теории речевых актов[39,122] в терминах «предложение - контрпредложение»); в) задание оптимальных стратегий агентов.

Классическими методами исследования переговорных процессов являются методы теории полезности и теории игр, в частности, известные модели и условия оптимальности, выраженные в виде принципов равновесия. Так принцип Парето применяется для сильно централизованных систем, подсистемы которых имеют широкие возможности обмена информацией о принимаемых решениях, а равновесие по Нэшу характеризует децентрализованные системы. Эти типы оптимальности имеют разные «идейные основания»: основой оптимальности по Нэшу является устойчивость системы, обусловленная интересами и возможностями отдельных подсистем, тогда как принцип оптимальности по Парето опирается на идею полезности, выгоды для системы в целом, понимаемой как выгода сразу для всех ее подсистем. С учетом вышеприведенных требований к разработке протоколов в МАС большее применение находит арбитражная схема Нэша или математически эквивалентная ей модель Зейтена [39]. Однако, эти схемы годятся далеко не всегда (например, равновесие по Нэшу не является исчерпывающим решением для некооперативных игр).

Наиболее распространенными специальными моделями коммуникации (кооперации) агентов в РИИ являются:

модель договорных (контрактных) сетей Смита

протокол монотонных минимальных уступок (по Розеншайну и Злоткину)

модель социальных зависимостей Кастельфранши и Контэ.

Среди протоколов ведения переговоров в РИИ широкое распространение получил протокол монотонных минимальных уступок [118], который определяет процесс ведения переговоров между двумя агентами. Агенты делают предложения по очереди, начиная с самых выгодных для себя предложений. В процессе переговоров агенты монотонно отступают от своих первоначальных требований, т.е. функция полезности каждого агента монотонно убывает на последовательности его предложений. В работе [118] доказано, что в результате переговоров агенты выбирают то соглашение, которое максимизирует произведение их функций полезности. Множество возможных соглашений в протоколе монотонных минимальных уступок (переговорное множество) состоит из всех индивидуально рациональных соглашений, эффективных по Парето.

Множество схем организации переговоров в МАС можно представить себе как варианты описанной двусторонней модели (bilateral model), согласно которой переговорный процесс рассматривается как последовательность контрпредложений, выдвигаемых взаимодействующими агентами. Такой процесс может моделироваться как множество переходов в пространстве состояний.

В свою очередь, многосторонняя модель (multilateral model) рассматривается как множество двусторонних переговоров, описываемых, например, сетью Петри, т.е. сетью вида предикат/ переход.

В начале 80-х годов, Р.Смит [126] разработал модель распределенного решения задач, названную им «контрактной (договорной) сетью» (contract net), которая и сегодня имеет большой резонанс. В основе модели договорных сетей лежит простейшая идея рыночных торгов. Имеются два типа агентов: агенты-менеджеры и агенты-исполнители (покупатели). Агент-менеджер распространяет объявление о задании и определяет исходную цену, а агенты - потенциальные исполнители предлагают услуги, посылая свои варианты цен, и подчас участвуют в конкурсе на определение наилучших предложений по исходному заданию. Затем агент-менеджер отбирает самые выгодные для него предложения и заключает соглашение с выбранными агентами-исполнителями, которые становятся агентами-подрядчиками.

Основное преимущество модели договорных сетей состоит в ее простоте и легкости реализации. К числу недостатков данной модели относятся, в первую очередь, отсутствие продуманного механизма выбора подрядчика и высокая загрузка коммуникационных каналов. Кроме того, модель договорных сетей не препятствует появлению агентов-посредников, которые выступают как спекулянты, покупая и перепродавая одну и ту же задачу несколько раз.

Известны различные усовершенствания модели Смита. Например, могут вводиться специальные агенты-консультаты, роль которых состоит в оказании помощи менеджерам при оповещении потенциальных исполнителей и обработке предложений. На сегодня самым удачным вариантом развития модели договорных сетей считается комбинированная модель Т.Сандхолма, где агентам-подрядчикам разрешено выполнять одновременно несколько задач. Для каждого подрядчика формируется пакет текущих задач, причем при добавлении к этому пакету новой задачи учитываются не только ее характеристики, но и уже принятые обязательства. Здесь происходит объединение модели переговоров на уровне двухсторонних взаимодействий с моделью поиска исполнителей на уровне всей сети.

В любых МАС центральную роль играют структуры управления и принятия решений. Управление определяет ограничения на взаимодействие между агентами, вид организации и характер эволюции МАС. Классическая структура управления предполагает субординацию агентов, т.е. способ заставить одних агентов выполнять поручения других. Иерархия отношений субординации представляет собой древовидную структуру. В противоположность этому в МАС могут вводиться и эгалитарные структуры, когда всякий агент может попросить любого другого агента выполнить некоторую задачу, и потенциальный исполнитель всегда может отказаться. Суть теории социальных зависимостей [49-51,55] заключается в том, что взаимодействие агентов рассматривается в контексте социальных зависимостей и властных отношений, которые считаются включенными в когнитивные структуры агентов. Теория социальных зависимостей в РИИ тесно связана с теорией обязательств (commitments) и основана на логике действий [54]. Осознание социальных зависимостей ведет к началу переговоров об обмене ресурсами (их купле-продаже) и принятию обязательств. Рассматриваются два основных типа зависимостей: по отношению к действию и по отношению к ресурсу.

Ниже изложим элементы теории организации применительно к МАС.

5.3 Понятие организации и организационное моделирование МАС:

от стабильных к эволюционным организациям

Организация наряду с взаимодействием - одно из ключевых понятий в теории и проектировании МАС. Организация часто выступает как механизм разрешения или запрещения взаимодействий между агентами. В МАС задачи распределены между агентами, каждый из которых рассматривается как член группы или организации. Распределение задач предполагает назначение ролей каждому из членов группы, определение меры его ответственности и требований к опыту.

Сам термин «организация» многозначен: он выражает одновременно действие по организации чего-либо и результат этого действия. Иными словами, организация может рассматриваться двояко - как: 1) способ структурирования МАС; 2) действие по организации. Известный французский философ и поэт П.Валери предложил толкование организации как неразрывного триединства некой организованной структуры, продукта этой организации и организующей системы.

Из многозначности понятия «организация» вытекает тот факт, что МАС, как правило, носит динамический характер; это предполагает более или менее оперативную перестройку множества агентов и множества связей между этими агентами.

Важность рассмотрения понятия организации в русле агентно-ориентированного связана с возможностью изучения с единых позиций агента и МАС. Так агенты могут рассматриваться как индивидуальные организационные единицы, а МАС - как коллективные. Различие между этими двумя видами единиц состоит в наличии у первых своего рода мембраны: индивидуальная единица отграничивает свое внутреннее пространство от внешнего таким образом, что взаимодействия со средой (обмены) могут происходить в более узких границах [72]. У коллективных единиц механизм типа мембраны отсутствует.

В свою очередь, и МАС, и виртуальные организации могут также рассматриваться как системы, основанные на индивидуальных и коллективных агентах соответственно.

Итак, когда говорят об организации, то предполагают, что существует множество единиц, образующих некоторую целостность. Иными словами, организация предполагает наличие отношений между неоднородными единицами, обеспечивающих их совместимость. Организация одновременно воздействует на среду и на саму себя. С одной стороны, она сама определяет свои цели и организует свои внешние связи (обмены). С другой стороны, организация устанавливает свои нормы и поддерживает свое равновесие, т.е. отношение со своими частями [72,76,80,99,104,109].

Соответственно, организация МАС определяется ее структурой, включающий связи коммуникации и управления между агентами, а также действиями по формированию этой структуры. В то же время, она выражает схему деятельности и взаимодействия агентов, задавая проблемную область, характер задач, полномочий и обязательств агентов, способы координации и синхронизации действий, а также определяет продолжительность жизни МАС, включая условия ее сохранения и устойчивости, несмотря на случайные возмущения. Таким образом, организация составляет и основу, и способ существования взаимоотношений между агентами.

По мнению Э.Вернера [132], фундаментальными особенностями группы, составленной из виртуальных агентов, сотрудничающих во имя достижения общей цели, являются социальная структура и распределение ролей между агентами. При этом социальная структура образуется в результате назначения социальных ролей. Когда агент получает свою роль, на его деятельность накладываются ограничения типа «разрешения» и «ответственности». В соответствии с таким подходом, искусственная организация исследуется и создается «изнутри» системы. Виртуальное сообщество с его социальной структурой функционирует потому, что агенты играют определенные социальные роли, что приводит к достижению соответствующих cоциальных целей.

Понятие социальной роли первично также в методе организационного моделирования, предложенном Г.Паттисоном и сотр.[115].Этот метод интересен тем, что организация описывается аналитически, от общего к частному. Организация определяется множеством своих составляющих и набором отношений между ними. Любая составляющая характеризуется своим типом (индивидуальная или коллективная), видами ответственности, ресурсами, знаниями и индивидуальными характеристиками. Организационные отношения описывают на абстрактном уровне формы взаимодействия между функциональными классами агентов, т.е. между ролями. Выделяются два типа организационных отношений: статические отношения, образующие «скелет» организации, характеризуют априорную организационную структуру, существующую до и независимо от процессов функционирования, а динамические отношения, формирующие «плоть» организации, определяют взаимосвязи, изменяемые при взаимодействии.

В контексте искусственных организаций наиболее важными отношениями являются отношения коммуникации и управления, но следует учитывать и ряд других, например, отношение функциональной близости агентов. О необходимости моделирования властных функций в МАС говорилось многими авторами, в частности К.Кастельфранши [49].

Пожалуй, наиболее стройную систему критериев для моделирования и проектирования организаций предложил А.Берну [40], согласно которому любая организация характеризуются пятью главными признаками: распределение задач, распределение ролей, система властных полномочий, система коммуникации и система оценки (наказания-вознаграждения). Именно совокупность этих критериев кладется в основу исследований и разработок по РИИ.

Существуют различные типы организации, которые могут определяться по многим критериям. Примерами организационных критериев служат: вид организационной единицы и тип структуры, характер связей и стратегии адаптации. Так, например, у Л.Гассера [79,80] указаны три формы организации, зависящие от степени связанности ее составляющих и возможностей их изменения: стабильная организация с постоянными жестко фиксированными связями, стабильная организация с переменными (вариабельными) связями, развивающаяся организация с эволюционирующими связями.

В организации с жестко фиксированными связями, каждый агент играет одну или несколько ролей, которые никак не меняются и не передаются от одного агента к другим. Отношения между агентами жестко регламентированы, и практически никакая реорганизация невозможна.

Переменные (вариабельные) связи соответствуют стабильным организационным структурам с вариабельными параметрами. Здесь отношения между агентами могут изменяться, но эти изменения определяются заранее и характеризуются точно заданными механизмами. Такой тип связей чрезвычайно распространен в МАС.

Эволюционные связи характеризуют развивающиеся организационные структуры, когда сама структура также вариабельна. Тогда и абстрактные отношения между агентами могут меняться в зависимости от критериев эффективности организации.

Соответственно, организационные структуры могут формироваться двояким образом: либо проектироваться разработчиками, либо возникать спонтанно. В первом случае их называют предварительно заданными. Это означает, что абстрактные отношения, неважно - статические или динамические, - определены заранее. Во втором случае, когда организационные структуры определяются апостериори, соответствующие организации называют эмергентными («возникающими спонтанно»). Подобные организации обычно состоят из реактивных агентов и характеризуются отсутствием заранее спроектированной структуры, которая возникает именно в процессах взаимодействия между агентами. В этом случае положение и роли агентов не определены заранее, а формируются как продукты поведения этих агентов. Точнее говоря, распределение функций и задач происходит в процессе самоорганизации, позволяющем организации своевременно эволюционировать и легче адаптироваться к изменениям среды или потребностей группы агентов.

Таким образом, организации с фиксированной структурой в основном характерны для когнитивных агентов, а организации с возникающей структурой (эмергентного типа) обычно объединяют реактивных агентов.

В последние годы все большее практическое значение приобретают представления об организациях как об открытых и развивающихся, автономных и самоуправляемых системах. Так по Э.Морену, организация предполагает конъюнкцию трех сложных понятий: а) самоорганизация (в первую очередь, это аспект автономии); б) реорганизация (аспект преобразования, трансформации), в) экоорганизация (аспект открытости и наличия постоянных взаимосвязей со средой). Именно автономность организации создает предпосылки для обращения неопределенности условий ее функционирования в конкурентные возможности. При этом хаос, беспорядок рассматриваются не как аномалии, которые надо преодолеть любым путем, а как одно из условий, обеспечивающих инновации - важнейшую предпосылку выживания организаций.

Дальнейшее развитие этих представлений связано с формированием концепции «биологических организаций» как «живых организмов» в русле искусственной жизни (в широком смысле слова) [26,29,86,96]. Объектом искусственной жизни как междисциплинарного научно-технического направления является исследование, моделирование и имитация общих принципов и механизмов организации живого, а основное содержание ИЖ составляет исследование «жизни, какой она могла бы быть», не ограничиваясь рамками углеродных цепочек и молекул ДНК, компьютерное моделирование свойств живых систем, создание виртуальных организмов, организаций и сообществ. Организационное моделирование в контексте ИЖ предполагает широкое использование биологических аналогий и принципов существования живого, таких как: самоорганизация; самосохранение; самоопределение (самореферентность); саморегуляция; самовоспроизведение; метаболизм (обмен со средой); индивидуальность, определяемая набором взаимозависимых структур; эволюция; адаптация. Так организационная адаптация МАС определяется ее способностью изменять свою организационную структуру с целью приспособления к изменениям среды. Структура МАС может изменяться путем варьирования числа агентов, формирования из них групп нового типа, перераспределения ранее предложенных задач и пр. Примером служит организационная модель OSD (Organization Self-Design) [105], в которой предусмотрена самореорганизация сообщества виртуальных агентов на базе изменения числа и ресурсов отдельных агентов.

Каковы же основные механизмы, раскрывающие конкретную реализацию указанных принципов? В первую очередь, это механизмы автономии, гомеостазиса и автопоэзиса. Используя эти понятия, можно исследовать и моделировать «биологические организации» (или «социальные организмы»), способные осуществлять координируемые преобразования своих компонентов (процессов, структур и т.д.) в интересах выживания и повышения своей конкурентоспособности, как автономные, гомеостатические, самообновляющиеся системы [29]. Подобное моделирование может базироваться на результатах гомеостатики [9] - науки об организации живых систем, занимающейся изучением их живучести, адаптивности, эффективности функционирования как в условияъ нормы, так и в условиях патологии. В отличие от классической кибернетики, гомеостатика уделяет большое внимание взаимодействию противоположностей, «склеиванию» и «расщеплению» антагонистов, управлению внутренними противоречиями в системах, состоящих из «полярных единиц», а также возникновению патологий и катастроф в таких системах. В ее рамках изучаются отношения между частями гомеостата и внешней средой, обеспечивающие поддержание динамического постоянства жизненно важных параметров системы. Существует глубокая аналогия между гомеостатами живых организмов и организационными структурами человеческих коллективов [13].

Как известно, термин «автономный» означает «самоопределяемый, живущий по своим законам». Различают: а) пассивную автономию, обеспечиваемую, например, с помощью мембраны (защитного экрана); б) реактивную автономию (обратные связи); в) активную автономию, связанную с целенаправленными воздействиями на среду.

Понятие автономной системы предполагает наличие различных режимов функционирования, переходы от замкнутости к открытости и наоборот. С одной стороны, автономность системы означает ее независимость от среды, т.е. отсутствие входов. Точнее, входные воздействия не столько определяют поведение системы, сколько являются лишь «пусковыми факторами», инициализирующими различные стратегии ее поведения. С другой стороны, автономность любой системы достигается за счет накопления ресурсов (периодическое подключение и отключение взаимосвязей со средой). При этом в автономных системах преобладают положительные обратные связи, круговые процессы, рекурсивные отношения.

Гомеостазис, представляющий собой основной механизм самосохранения, определяется способностью «биологической организации» воспринимать множество критических параметров внешней среды, определяющих границы ее существования, и строить свое поведение (реакции) в зависимости от положения по отношению к этим границам. Благодаря механизмам реактивной и активной автономии организация как гомеостатическая система остается стабильной и сохраняет себя, несмотря на изменения в среде. Эти механизмы приводят к таким реакциям организма, которые позволяют ему удалиться от границы гомеостазиса (подальше от критических значений) или так перестроить свои собственные характеристики, чтобы расширить эту область [13]. Таким образом, расстояние от гомеостатической границы или ширина области гомеостазиса характеризует уровень самоорганизации (самоопределения) системы.

Зарождение «социального организма» предполагает объединение гомеостатов в гомеостатические сети и образование автопоэтических систем. По У.Матурана и Ф.Варела [106], «автопоэтическая (самообновляющаяся) организация есть такая гомеостатическая система, которая реагирует на резкие изменения среды путем постоянной замены своих составляющих». Эта идея самообновления и операционной замкнутости (рекурсивной взаимозависимости внутренних процессов друг от друга) может быть положена в основу «биологической организации». Подобная самообновляющаяся организация представляется в виде сети процессов производства составляющих, которые: а) за счет своих взаимодействий и трансформаций постоянно регенерируют эту сеть; б) образуют автономную систему в пространстве-времени, формируя ту топологическую область, где эта система самореализуется в виде сети.

Разработка «биологической организации» может также рассматриваться как своего рода генная инженерия, т.е. построение особой генной архитектуры, содержащей геном организации. При этом генотип организационной единицы соответствует всей наследственной (генетически обусловленной) информации, а фенотип - это структура, которая возникает в результате развития генотипа в определенной среде. Генотип сводится к совокупности простых локальных правил, а фенотип является интерпретацией этих правил в некотором мире [86]. Процесс развертывания фенотипа «социального организма» можно назвать морфогенезом организации.

5.4 Виртуальные организации

Задача разработки искусственных организаций и сообществ, состоящих из виртуальных агентов, является естественным развитием проблематики МАС. В виртуальных организациях (ВО) размываются границы между социальными и техническими системами. В общем случае, ВО можно рассматривать как сложную социотехническую систему, образованную из удаленных друг от друга групп людей (виртуальных коллективов), объединяемых на основе симбиоза ведущих сетевых и интеллектуальных технологий, например, сети Интернет и средств управления знаниями. В частном случае, ВО может фигурировать как искусственная организация, состоящая исключительно из искусственных агентов. При этом одни и те же агенты могут одновременно входить в состав нескольких ВО. информатика виртуальный агент искусственный

Виртуальная организация может рассматриваться как своего рода метаорганизация, объединяющая цели, ресурсы, традиции и опыт ряда организаций-партнеров, а также управляющая их развитием. В рамках агентно-ориентированного подхода виртуальную (искусственную) организацию можно трактовать как сообщество (группу) МАС, которое сформировано электронным путем и функционирует в виртуальном пространстве. Это - сетевая (или, даже, межсетевая), компьютерно интегрированная организация, состоящая из неоднородных, свободно взаимодействующих коллективных агентов (т.е. агентов, которые сами представляют собой многоагентные системы), находящихся в различных местах [27-29,114].

Здесь, очевидно, происходит слияние сетевых и интеллектуальных технологий, поскольку сеть, будучи одной из важнейших форм коллективного интеллекта [13], тесно связанная с процессами самоорганизации, спонтанного возникновения новых структур при достижении особых состояний агентов (свойство эмергентности). Следует ожидать, что XXI-м веке наступит эра сетевого интеллекта (networked intelligence).

В то же время, в русле виртуальных организаций объединяются передовые информационные и коммуникационные технологии. В частности, для эффективного функционирования ВО необходимо построение инфомагистралей - коммуникационных суперсетей с высокой пропускной способностью, через которую должны перекачиваться большие объемы текстовой, графической, звуковой и видеоинформации. Применение НИКТ в ВО позволяет накапливать безграничные по своей природе информационные ресурсы и расширять когнитивные возможности интеллектуальных агентов.

Центральная идея сети МАС заключается в организации различных взаимосвязей между интеллектуальными коллективными агентами, которые, вообще говоря, не являются постоянными и регулярными, а образуются, развиваются и трансформируются в зависимости от целей отдельных МАС.

Основные характеристики ВО как открытой, развивающейся сети неоднородных коллективных агентов таковы.

1. Наличие у агентов общих (совместимых) целей, интересов и ценностей, определяющих необходимые условия формирования ВО и правила принадлежности к ней.

Наличие у агентов потребности в дополнительных ресурсах для достижения целей, что приводит к установлению партнерских отношений между ними, в рамках которых осуществляется совместное использование географически распределенных средств и опыта (знаний), а также их быстрое приумножение.

Интенсивное использование средств телекоммуникации ввиду пространственной удаленности агентов, эффективное проведение совместной, компьютерно опосредованной, работы партнеров, включающей процессы кооперации и координации, на расстоянии.

Семиотическая природа коммуникации агентов, ведущая роль эволюционного семиозиса (включая семантические и прагматические аспекты циркуляции знаний) в ВО.

Формирование автономных виртуальных рабочих групп с гибким распределением и перераспределением функций и ролей агентов, взаимодействующих на расстоянии.

«Плоская структура», предполагаюшая максимизацию числа горизонтальных связей между агентами в рабочих группах.

Максимально широкое распределение полномочий управления, наличие многих центров принятия решений (сотовая сеть).

Временный характер, возможность быстрого образования, переструктурирования и расформирования, что обеспечивает реактивность и адаптивность к изменениям среды.

Сравнительный анализ особенностей классической (тейлоровской) и виртуальной организаций дан в табл.3.

В разработке технологии и инфраструктуры ВО первостепенную роль играют стандарты в области вычислительных сетей (сетевых коммуникаций), взаимодействия программных средств, инженерии знаний, моделирования разрабатываемых объектов и пр. Типичная инфраструктура ВО объединяет следующие компоненты.

Cеть Интернет

Средства быстрого построения распределенных приложений в неоднородных средах. Здесь наиболее популярной является CORBA-технология, основанная на архитектуре управления объектами OMA (Object Management Architecture). Данная архитектура следующие основные компоненты: а) собственно общую архитектуру брокера запросов объектов CORBA (Common Object Request Broker Architecture); б) объектные сервисы (Object Services); в) универсальные средства (Common Facilities); г) объекты приложений

(Application Objects).

Программные средства поддержки групповой деятельности (groupware), в частности, обеспечения процессов cотрудничества (collaboration software) и координации (coordination software)

Системы управления знаниями

Табл.3. Сравнительный анализ характеристик тейлоровской и виртуальной организаций

6. Некоторые исторические вехи в развитии агентно-ориентированного подхода

Предыстория теории агентов связана в первую очередь с описанием реактивных агентов в контексте проблематики искусственной жизни, которая восходит к работам У.Питтса и У.МакКаллока по формальным нейронам, Дж.фон Неймана по самовоспроизводящимся автоматам, А.Н.Колмогорова по теории сложности, У. фон Форстера по теории самоорганизации, У.Эшби по гомеостазису, Г.Уолтера по реактивным роботам, Дж.Холланда по генетическим алгоритмам. Особое место в этом ряду занимает школа коллективного поведения автоматов М.Л.Цетлина [32,33]. В работах этой школы [32,11,22] впервые в мире был поставлен вопрос о возможности моделирования целесообразного поведения в стационарной среде при рассмотрении коллектива реактивных агентов минимальной сложности. Как показал М.Л.Цетлин, если среда является стационарной и вероятностной (реакции среды на действия агента выдаются с неизменным для каждого действия распределением), то для организации целесообразного взаимодействия со средой достаточно иметь в качестве агента конечный автомат определенной структуры. Расширение адаптивности агентов достигалось за счет перехода к автоматам переменной структуры. Это решение обеспечивало лишь некоторый, весьма невысокий уровень целесообразности, величина которого зависела от свойств среды. Следовательно, классические модели коллективного поведения автоматов - это предельный случай описания реактивных агентов, которые обладают минимальной автономностью и целеполаганием, поскольку их поведение корректируется из некоторого центрального устройства управления, входящего в структуру среды.

Дальнейшее развитие этого направления связано с разработкой элементов теории локально организованных систем [23]. Подробнее о работах школы коллективного поведения можно узнать из книг [4,5]; сопоставление тенденций развития этого направления с некоторыми результатами теории МАС проведено В.Л.Стефанюком в работе [24].

Помимо школы коллективного поведения простейших реактивных агентов, в 60-е - 70-е годы в СССР сформировались еще две мощные «поведенческие» школы моделирования интеллектуальных агентов и их свойств - школа рефлексивного поведения В.А.Лефевра [12] и школа нормативного социального поведения Д.А.Поспелова [18,19]. В частности, было предложено описание действий (поведенческих актов) автономных агентов фреймами поступков, представляющих собой пары взвешенных графов специального вида («замысел - реализация»). В этой модели уже принимаются во внимание такие ментальные характеристики и социальные факторы как потребности, мотивы, намерения, ожидаемые оценки, нормы.

В США одним из первых ученых, предложившим распространить психические процессы (или ментальные свойства) на искусственные объекты, рассматриваемые в ИИ, и трактовать ментальную сферу как следствие взаимодействия между активными объектами стал М.Минский [108]. Им описан ряд механизмов возникновения интеллектуального поведения в результате конфликтов и сотрудничества между простейшими вычислительными единицами, которые он называет агентами. Каждый из этих агентов «отвечает» за то или иное ментальное свойство, причем их взаимодействие происходит спонтанно, без участия какого-либо управляющего агента. Отсюда М.Минский сделал важное заключение о том, что функционирование психики связано не столько с реализацией множества выводов над символьными конструкциями, сколько с принципами самоорганизации при взаимодействии автономных процессов.

Идеи М.Минского оказали серьезное влияние на многих исследователей в области МАС, особенно на Р.Брукса и П.Маэс.

Пожалуй, наибольшую роль в становлении РИИ сыграли пионерские работы К.Хьюитта в области открытых систем и теории акторов [87,88]. Так в начале 70-х годов, разработав систему PLANNER, предназначенную для доказательства теорем, К.Хьюитт раскрыл важнейшую роль процессов коммуникации и управления в организации и понимании рассуждений. Отойдя от рассмотрения управления как последовательности актов выбора, он ввел вариант распределенной системы, в которой структуры управления трактовались как «паттерны прохождения сообщений» (patterns of message passing), циркулирующих между активными объектами, названными им акторами. В результате, была предложена и реализована концепция разработки программ как сообществ специалистов, совместно решающих задачу в процессе коммуникации путем обмена сообщениями. При этом процесс решения задачи группой экспертов был им рассмотрен как столкновение различных точек зрения. В итоге родилось семейство языков акторов, которые стали первым средством реализации МАС, когда коммуникация осуществляется путем посылки асинхронных сообщений.

Затем новаторские идеи К.Хьюитта получили свое развитие главным образом в области совмещенного программирования (concurrent programming) [35,105,139], а также в контексте семантики открытых систем [88].

Первые практические разработки по МАС, посвященные в основном проблематике РИИ и интеллектуальных агентов, относятся к 70-м годам и связаны с именами В.Лессера и сотр. [69,98], К.Хьюитта [87] и Д. Лената [97]. С одной стороны, работы В.Лессера, Ф.Хэйес-Рота, Л.Эрмана и др. с системой HEARSAY II привели к созданию архитектуры «доски объявлений» и легли в основу многих дальнейших разработок по организации коммуникации между агентами. Исследуя проблематику автоматического понимания речи, эти авторы воспользовались метафорой «доски объявлений», основываясь на простой идее, что решение любой проблемы требует заранее не запланированных обращений к специалистам (источникам знаний), когда структура управления процессом коммуникации предварительно не определена. При этом деятельность источников знаний связана с доставкой, модификацией и извлечением объектов с доски объявлений, т.е. из зоны совместной работы в базе данных, где модель предметной области структурирована как пространство гипотез и решений. Специальное управляющее устройство разрешает конфликты доступа к доске объявлений, возникающие между агентами и неявно организует их совместную работу.

Примерно в это же время, У.Корнфелд и К.Хьюитт [94,95], работая над системой ETHER, разработали схожий подход к совместному решению задач, исходящий из метафоры научных сообществ. В рамках их модели РИИ, демоны, весьма похожие на источников знаний, доставляют факты, гипотезы и доказательства в общую область, аналогичную доске объявлений. Отличие от рассмотренной выше модели [69] состоит прежде всего в декомпозиции демонов на две категории - экспертов и критиков. Эксперты стремятся доказать справедливость некоторой гипотезы, а критики, наоборот, ищут контрпримеры, чтобы ее опровергнуть. Наконец специальные управляющие агенты распределяют время, отводимое каждому демону.

Второй тип управления взаимодействием агентов был предложен Д.Ленатом [97] и К.Хьюиттом. В середине 70-х годов, Д.Ленат, будущий автор системы EURISCO и инициатор проекта построения больших баз знаний CYC, разработал систему PUPS, в которой была реализована идея решения задачи группой агентов (специалистов), именуемых «beings» («существа»). Эти существа стремятся синтезировать особого специалиста Concept Formation, способного самостоятельно решить задачу. Сами специалисты постоянно меняются в процессе решения задачи и не могут быть отнесены к классическим источникам знаний. Каждый специалист моделируется подобно фрейму множеством пар «атрибут-значение» и может обращаться за сведениями к другим специалистам, не зная их лично. В итоге, Д.Ленат построил демонстрационный прототип системы с взаимодействующими «существами».

В области РИИ трудно переоценить значение модели «договорных сетей» Р.Смита [126], обеспечивающей распределение задач и ресурсов между агентами, которая нашла широкое применение в задачах производственного планирования и управления. Эта модель послужила прообразом для развития многочисленных моделей с механизмами аукционов, которые используются, например, при формировании виртуальных организаций [75] и календарном планировании работ [10].

«Викторианская» эпоха РИИ начинаетcя с построения в 80-х годах таких прикладных систем как: DVMT (Distributed Vehicle Monitoring Test - разработана группой В.Лессера из MIT) [98], MACE - разработана группой Л.Гассера [81] и систем, основанных на моделях договорных сетей [126,57], например, YAMS [20] Так система DVMT предназначена для распознавания ситуаций дорожного движения. В ней агенты должны выработать согласованную точку зрения на конкретную ситуацию дорожного движения, отслеживая положение автомобилей на основе избыточной, противоречивой и зашумленной информации, снимаемой с датчиков. Значение этой работы связано с изучением большого числа относительных конфигураций между датчиками и агентами, рассмотрением проблемы многоагентного планирования исходя из локальных планов, разработкой основ механизма переговоров и кооперации агентов.

Одной из важнейших работ начала 90-х годов стала статья И.Шоэма «Агентно-ориентированное программирование» [124]. В ней был описан социальный взгляд на организацию вычислений, связанный с взаимодействием агентов в процессе вычислений. При этом агент рассматривается как «прозрачный ящик» и моделируются такие его «внутренние переменные» (по сути дела, психические характеристики) как мотивы, убеждения, обязательства, способности к выработке и принятию решений. Мотивы агента лежат в основе его решений, а убеждения определяют логические ограничения на них.

Общение агентов осуществляется с помощью протоколов коммуникации. В контексте теории речевых актов вводится стандартный набор примитивов: «сообщить», «запросить», «предложить» и т.п.

Как известно, в ООП вычислительный процесс понимается как система, собранная из модулей, которые взаимодействуют друг с другом и имеют собственные способы обработки поступающих сообщений. В свою очередь, АОП уточняет эти рамки, фиксируя активность модулей - агентов и изменения их состояний с помощью понятий убеждений, желаний, решений и пр.

Система АОП должна включать следующие базовые компоненты:

- ограниченный формальный язык с соответствующими синтаксисом и семантикой для описания внутреннего состояния агента, которое определяется несколькими параметрами типа убеждений, желаний, намерений и обязательств;

- язык программирования для спецификации агентов, включающий примитивные команды типа REQUEST и INFORM;

- агентификатор, преобразующий нейтральные компоненты в программируемые агенты.

Оригинальные методы описания реактивных агентов предложены в работах Р.Брукса [46,47] и Ж.Фербe [72,73]. Так метод «экорезолюции», предложенный Ж.Фербе, основан на решении задачи множеством агентов, которые общаются путем обмена сообщениями. Здесь решение задачи понимается как эволюция динамической системы вплоть до достижения ею устойчивых стационарных состояний. Этим стационарным состояниям отвечает удовлетворение целей различных агентов. Поведение агентов сводится к набору реакций, удовлетворяющих следующим требованиям: а) условия удовлетворения агентов представляют собой стационарные состояния; б) условия «отказа от работы» соответствуют состояниям, в которых агентам не хотелось бы оказаться; в) критерий выживания определяет возможные действия агентов.

7. Основные области и школы в построении МАС

Как уже отмечалось выше, МАС развиваются в русле двух магистральных направлений - РИИ и искусственной жизни. В контексте искусственной жизни можно выделить такие области исследований как: а) анализ и моделирование основных принципов организации живого (см.[86,96]); б) изучение динамики сложных явлений методами теории клеточных автоматов [96] и нелинейных дифференциальных уравнений; в) моделирование эволюции искусственных популяций с помощью генетических алгоритмов Дж.Холланда и построение классификаторов (classifiers); г) разработка аниматов, т.е. автономных агентов, подобных животным, которые способны к адаптации и действиям в плохо определенной среде (в этой области наибольший интерес представляют работы Р.Брукса [47], Дж.Мейера и С.Уилсона [107]; д) моделирование эмергентных МАС, возникающих на основе реактивных агентов.

Перечислим теперь основные школы, тяготеющие к методологии РИИ. Это:

школа организационного моделирования и проектирования МАС, опирающаяся на современные подходы общей теории систем и организаций, включая функционально-структурный и эволюционно-органический подходы, а также использующая социо-психологические методы.

логическая школа моделирования убеждений, намерений, желаний и склонностей агентов на основе неклассических логик (BDI-модели);

лингвистическая школа моделирования речевых актов, используемых при построении протоколов коммуникации и описании взаимодействия агентов на основе потоков работ (workflows);

математическая школа теории игр и конфликтов;

школа рефлексивных моделей;

математическая школа сетей Петри;

программистская школа, использующая языки акторов и идеи агентно-ориентированного программирования.

Ниже подробнее опишем идеи и результаты, относящиеся к первым трем школам РИИ.

7.1 Организационное проектирование: восходящий подход

В русле организационного моделирования и проектирования выделяются следующие базовые процессы:

1) функциональный анализ и моделирование, направленные на спецификацию функций организации во всех ее измерениях;

структурный анализ и моделирование - определение возможных форм организаций и ряда основных параметров структуры.

эволюционное проектирование, включающее функционально-структурный синтез и структурно-функциональный анализ

4) задание параметров конкретизации, определяющих переход от некоторой исходной организационной структуры к конкретной организации, т.е. эффективную реализацию МАС.

Функциональный анализ МАС предполагает определение главных функций, возложенных на агентов. При этом организация может рассматриваться как система ролей, где каждая роль определяет множество характеристик агента в организации. Функции организации могут рассматриваться в различных измерениях, соответствующих точкам зрения наблюдателей.

Структурный анализ МАС направлен на упорядочение множества возможных взаимодействий между агентами путем выделения связывающих их абстрактных отношений и анализа их изменений во времени.

Эволюционное моделирование МАС означает порождение и трансформацию ее функционально-структурной организации. Элементарный шаг процесса эволюционного проектирования включает две неразрывно связанные фазы: а) функционально-структурный синтез (ФСС); б) структурно-функциональный анализ (СФА). При рассмотрении их как «черных ящиков» в случае ФСС на входе имеем набор функций, а на выходе - совокупность структур. Иными словами, функционально-структурный синтез МАС представляет собой построение структур, компонентами которых являются функции агентов, а также установление соответствия между видами функций и структур. Наоборот, фаза СФА начинается с рассмотрения ранее полученных структур, а завершается определением последующих функций.

При изменении условий существования МАС, росте сложности и неопределенности внешней среды, ее жизнеспособность может быть обеспечена лишь путем модификации (чаще всего, расширения) совокупности реализуемых ею функций, что обычно влечет за собой изменение структуры МАС. Здесь важную роль играет стратегия адаптации к внешней среде, которая связана с обеспеченим оптимального соотношения устойчивости и изменчивости как выходных характеристик МАС, так и самой ее функциональной структуры.

Тогда общая методология восходящего эволюционного проектирования МАС может быть представлена рекурсивной цепочкой: «среда - функции МАС - роли агентов - агенты отношения между агентами - базовые структуры МАС - модификации (.)…», где (.) означает возможность изменения любого из звеньев указанной цепочки. Так модификации среды (внешних условий) приводят к изменениям функций МАС, которые влекут за собой порождение новых и замену ненужных агентов. Все это сопровождается сменой отношений между агентами и эволюцией исходных структур в интересах самосохранения системы путем ее приспособления к изменениям среды. Иными словами, коэволюция МАС со средой (или с другими МАС) предполагает и сохранение индивидуальности, и взаимную адаптацию.

Общая методика восходящего проектирования МАС включает следующие этапы.

Формулирование назначения (цели разработки) МАС

Определение типа и основных свойств среды МАС

Определение основных и вспомогательных функций агентов в МАС