신념-욕구-의도 소프트웨어 모델

Belief–desire–intention software model

신념-욕구-의도 소프트웨어 모델(BDI)은 지능형 에이전트를 프로그래밍하기 위해 개발된 소프트웨어 모델입니다. 표면적으로는 에이전트의 신념, 욕구 및 의도를 구현하는 것이 특징이며 실제로 에이전트 프로그래밍의 특정 문제를 해결하기 위해 이러한 개념을 사용합니다. 본질적으로, 계획을 선택하는 활동(계획 라이브러리 또는 외부 플래너 애플리케이션에서)을 현재 활성화된 계획의 실행과 분리하기 위한 메커니즘을 제공합니다. 따라서 BDI 담당자는 계획에 대한 심의(실행할 작업 선택)와 계획 실행(실행)에 소요되는 시간을 균형 있게 조정할 수 있습니다. 세 번째 활동인 계획을 처음부터 만드는 것(계획)은 모델의 범위에 속하지 않으며, 시스템 설계자와 프로그래머에게 맡겨집니다.

개요

이러한 분리를 달성하기 위해 BDI 소프트웨어 모델은 Michael Bratman의 인간 실천적 추론 이론(Belief-Desire-Intention, 또는 BDI라고도 함)의 주요 측면을 구현합니다. 즉, 믿음, 욕망, (특히) 의도의 개념을 브라트만에 의해 영감을 받은 방식으로 구현합니다. 브라트만에게 욕망과 의도는 모두 친태도(행동과 관련된 정신적 태도)입니다. 그는 헌신이 (1) 계획의 시간적 지속성을 초래하고 (2) 그것이 이미 헌신한 것을 기반으로 추가 계획을 세운다는 것에 주목하면서, 그것이 욕망과 의도의 구별 요소로 파악합니다. BDI 소프트웨어 모델은 이러한 문제를 부분적으로 해결합니다. 시간에 대한 명시적인 언급이라는 의미에서 시간적 지속성은 탐구되지 않습니다. 계획의 계층적 특성은 보다 쉽게 구현됩니다. 계획은 여러 단계로 구성되며, 그 중 일부는 다른 계획을 호출할 수 있습니다. 계획의 계층적 정의 자체는 일종의 시간적 지속성을 의미합니다. 왜냐하면 보조 계획이 실행되는 동안 전체 계획은 유효하기 때문입니다.

(연구 관련성 측면에서) BDI 소프트웨어 모델의 중요한 측면은 BDI 에이전트를 정의하고 추론할 수 있는 논리 모델의 존재입니다. 예를 들어, 이 분야에 대한 연구는 일부 BDI 구현의 공리화뿐만 아니라 Anand Rao 및 Michael Georgeff의 BDICTL과 같은 공식적인 논리적 설명으로 이어졌습니다. 후자는 (신념, 욕구 및 의도를 나타내는 양식과 함께) 다중 모달 로직을 시간 로직 CTL*과 결합합니다. 보다 최근에는 마이클 울드리지(Michael Woolridge)가 행동 로직을 통합하여 LORA(합리적 에이전트의 로직)를 정의하기 위해 BDICTL을 확장했습니다. 원칙적으로 LORA는 개별 에이전트에 대한 추론뿐만 아니라 다중 에이전트 시스템에서 통신 및 기타 상호 작용에 대한 추론을 허용합니다.

BDI 소프트웨어 모델은 지능형 에이전트와 밀접하게 연관되어 있지만, 그 자체로 이러한 에이전트와 관련된 모든 특성을 보장하지는 않습니다. 예를 들어, 에이전트는 사적인 신념을 가질 수 있지만 사적인 신념을 강요하지는 않습니다. 에이전트 커뮤니케이션에 대해서도 할 말이 없습니다. 궁극적으로 BDI 소프트웨어 모델은 지능형 에이전트의 프로그래밍과 관련된 것 이상으로 계획 및 계획(그 선택 및 실행)과 관련된 문제를 해결하기 위한 시도입니다. 이 접근법은 최근 스티븐 엄브렐로와 로만 얌폴스키에 의해 인간의 가치를 위한 자율주행차를 설계하는 수단으로 제안되었습니다.[1]

BDI 에이전트

BDI 에이전트는 특정 유형의 제한된 합리적인 소프트웨어 에이전트로, 특정 정신적 태도, 즉 BDI(Believes, Direds and Intentions)로 가득 차 있습니다.

건축

이 섹션에서는 BDI 시스템의 이상적인 아키텍처 구성 요소를 정의합니다.

  • 신념: 신념은 행위자의 정보 상태, 즉 세계에 대한 신념(자기 자신 및 다른 행위자 포함)을 나타냅니다. 믿음은 또한 추론 규칙을 포함할 수 있으므로 순방향 연결이 새로운 믿음으로 이어질 수 있습니다. 지식이 아닌 믿음이라는 용어를 사용하는 것은 에이전트가 믿는 것이 반드시 사실일 필요는 없다는 것을 인식합니다. (그리고 사실은 미래에 바뀔 수도 있습니다.)
    • 믿음 집합: 신념은 데이터베이스(때로는 신념 기반 또는 신념 집합이라고 함)에 저장되지만, 이는 구현 결정입니다.
  • 원하는 것: 욕구는 행위자의 동기부여 상태를 나타냅니다. 이들은 에이전트가 달성하거나 가져오고 싶은 목표 또는 상황을 나타냅니다. 욕망의 예는 다음과 같습니다: 가장 좋은 가격을 찾거나, 파티에 가거나 부자가 되는 것입니다.
    • 목표: 목표는 에이전트가 적극적으로 추구하기 위해 채택한 욕구입니다. 목표라는 용어를 사용하면 적극적인 욕구의 집합이 일관되어야 한다는 추가적인 제약이 추가됩니다. 예를 들어, 파티에 가는 것과 집에 머무르는 것을 동시에 목표로 해서는 안 됩니다 – 둘 다 바람직할지라도 말입니다.
  • 의도: 의도는 에이전트가 선택한 작업인 에이전트의 의도적 상태를 나타냅니다. 의도는 에이전트가 어느 정도 약속한 욕구입니다. 구현된 시스템에서는 에이전트가 계획 실행을 시작했음을 의미합니다.
    • 계획: 계획은 에이전트가 자신의 의도 중 하나 이상을 달성하기 위해 수행할 수 있는 일련의 작업(리셉 또는 지식 영역)입니다. 계획에는 다른 계획이 포함될 수 있습니다. 드라이브를 하러 가는 계획에는 자동차 키를 찾는 계획이 포함될 수 있습니다. 이는 Bratman의 모델에서 계획은 처음에는 부분적으로만 구상되고 세부 사항은 진행 과정에서 작성된다는 것을 반영합니다.
  • 이벤트: 이것들은 에이전트에 의한 반응 활동의 트리거입니다. 이벤트는 신념을 업데이트하거나 계획을 실행하거나 목표를 수정할 수 있습니다. 이벤트는 외부에서 생성되고 센서 또는 통합 시스템에 의해 수신될 수 있습니다. 또한, 이벤트는 분리된 업데이트 또는 활동 계획을 트리거하기 위해 내부적으로 생성될 수 있습니다.

또한 BDI는 의무 구성 요소로 확장되어 BOID 에이전트 아키텍처가[2] 사회 환경 내에서 활동하는 에이전트의 의무, 규범 및 약속을 통합하도록 만들었습니다.

BDI통역기

이 섹션에서는 BDI 시스템의 SRI PRS 계통의 기초를 제공하는 이상적인 BDI 해석기를 정의합니다.[3]

  1. 초기화 상태
  2. 따라하다
    1. 옵션: 옵션 - generator(이벤트 - queue)
    2. 선택 - options : 고의(options)
    3. update-intention(선택한 options)
    4. 실행에 옮기다
    5. get-new-external-
    6. unsuccess 한 방울의
    7. 드롭 imposs 가능한
  3. 끝맺음 반복

한계와 비판

BDI 소프트웨어 모델은 단일 합리적 에이전트에 대한 추론 아키텍처의 한 예이며, 보다 광범위한 다중 에이전트 시스템에서 한 가지 관심사입니다. 이 섹션에서는 BDI 소프트웨어 모델에 대한 우려 범위를 제한하고 아키텍처의 알려진 한계를 강조합니다.

  • 학습: BDI 에이전트는 아키텍처 내에서 과거의 행동에서 배우고 새로운 상황에 적응할 수 있는 특정 메커니즘이 부족합니다.[4][5]
  • 세 가지 태도: 고전적 의사결정 이론가와 기획 연구는 세 가지 태도를 모두 가져야 한다는 필요성에 대한 질문을 AI 연구는 세 가지 태도가 충분한지에 대한 질문을 나눠줍니다.[3]
  • 로직: 완전한 공리화가 없고 효율적으로 계산할 수 없는 BDI의 기초가 되는 다중 모달 논리는 실제적으로 관련성이 거의 없습니다.[3][6]
  • 여러 에이전트: 학습을 명시적으로 지원하지 않을 뿐만 아니라 프레임워크가 학습 행동에 적합하지 않을 수 있습니다. 또한 BDI 모델은 다른 에이전트와의 상호 작용 및 다중 에이전트 시스템으로의 통합 메커니즘을 명시적으로 설명하지 않습니다.[7]
  • 명시적 목표: 대부분의 BDI 구현에는 목표에 대한 명시적인 표현이 없습니다.[8]
  • 앞을 보다: 이 아키텍처는 (설계상) 사전 검토나 전방 계획을 가지고 있지 않습니다. 이는 채택된 계획이 제한된 리소스를 사용할 수도 있고, 작업이 되돌릴 수 없으며, 작업 실행이 계획보다 오래 걸릴 수도 있으며, 작업이 실패할 경우 바람직하지 않은 부작용을 초래할 수도 있기 때문에 바람직하지 않을 수도 있습니다.[9]

BDI 에이전트 구현

'순수' BDI

확장 및 하이브리드 시스템

참고 항목

메모들

  1. ^ Umbrello, Steven; Yampolskiy, Roman V. (2021-05-15). "Designing AI for Explainability and Verifiability: A Value Sensitive Design Approach to Avoid Artificial Stupidity in Autonomous Vehicles". International Journal of Social Robotics. 14 (2): 313–322. doi:10.1007/s12369-021-00790-w. ISSN 1875-4805.
  2. ^ J. Broersen, M. Dastani, J. Hulstijn, Z. Huang, L. van der Torre BOID 아키텍처: 신념, 의무, 의도 및 욕구 간의 충돌, 제5차 자율 대리인 국제 회의 진행, 2001, 9-16페이지, ACM New York, USA
  3. ^ a b c Rao, M. P. Georgeff. (1995). "BDI-agents: From Theory to Practice" (PDF). Proceedings of the First International Conference on Multiagent Systems (ICMAS'95). Archived from the original (PDF) on 2011-06-04. Retrieved 2009-07-09.
  4. ^ Phung, Toan; Michael Winikoff; Lin Padgham (2005). "Learning Within the BDI Framework: An Empirical Analysis". Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 3683. pp. 282–288. doi:10.1007/11553939_41. ISBN 978-3-540-28896-1.
  5. ^ Guerra-Hernández, Alejandro; Amal El Fallah-Seghrouchni; Henry Soldano (2004). "Learning in BDI Multi-agent Systems". Computational Logic in Multi-Agent Systems. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 3259. pp. 218–233. doi:10.1007/978-3-540-30200-1_12. ISBN 978-3-540-24010-5.
  6. ^ Rao, M. P. Georgeff. (1995). "Formal models and decision procedures for multi-agent systems". Technical Note, AAII. CiteSeerX 10.1.1.52.7924.
  7. ^ Georgeff, Michael; Barney Pell; Martha E. Pollack; Milind Tambe; Michael Wooldridge (1999). "The Belief-Desire-Intention Model of Agency". Intelligent Agents V: Agents Theories, Architectures, and Languages. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 1555. pp. 1–10. doi:10.1007/3-540-49057-4_1. ISBN 978-3-540-65713-2.
  8. ^ Pokahr, Alexander; Lars Braubach; Winfried Lamersdorf (2005). "Jadex: A BDI Reasoning Engine". Multi-Agent Programming. Multiagent Systems, Artificial Societies, and Simulated Organizations. Vol. 15. pp. 149–174. doi:10.1007/0-387-26350-0_6. ISBN 978-0-387-24568-3.
  9. ^ Sardina, Sebastian; Lavindra de Silva; Lin Padgham (2006). "Hierarchical planning in BDI agent programming languages: a formal approach". Proceedings of the fifth international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems.
  10. ^ UM-PRS
  11. ^ "OpenPRS". Archived from the original on 2014-10-21. Retrieved 2014-10-23.
  12. ^ AgentSpeak(RT)가 Wayback Machine에서 아카이브된 2012-03-26
  13. ^ K. Vikhorev, N. Alechina, 그리고 Logan, B. (2011) "우선순위 및 마감일을 포함한 에이전트 프로그래밍" 2012년 3월 26일 Wayback Machine에서 아카이브되었습니다. 제10차 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 국제 회의(AAMAS 2011)의 진행 중. 대만 타이페이. 2011년 5월 397-404쪽.
  14. ^ Wayback Machine에서 에이전트 실시간 시스템 아카이브 2011-09-27
  15. ^ K. Vikhorev, N. Alechina, 그리고 Logan, B. (2009) "The ARTS Real-Time Agent Architecture" 2012년 3월 26일, Wayback Machine에서 아카이브되었습니다. 언어, 방법론 및 다중 에이전트 시스템 개발 도구에 대한 두 번째 워크숍 진행 중(LADS2009). 이탈리아 토리노. 2009년 9월. CEUR 워크샵 절차 Vol-494.
  16. ^ 잼
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  22. ^ a b TAO: 단일 및 다중 로봇 Y를 위한 JAUS 기반의 고급 제어 시스템. Elmaliach, CogniTeam, (2008) : CS1 maint: 제목으로 보관된 복사본 (링크)
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  25. ^ Fichera, Loris; Marletta, Daniele; Nicosia, Vincenzo; Santoro, Corrado (2011). "Flexible Robot Strategy Design Using Belief-Desire-Intention Model". In Obdržálek, David; Gottscheber, Achim (eds.). Research and Education in Robotics - EUROBOT 2010. Communications in Computer and Information Science. Vol. 156. Berlin, Heidelberg: Springer. pp. 57–71. doi:10.1007/978-3-642-27272-1_5. ISBN 978-3-642-27272-1.
  26. ^ 그웬돌렌 시맨틱스:2017
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  28. ^ MCAPL(제노도)
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참고문헌