1
Aplicações de Agentes Inteligentes
CIn- UFPE
2
Agentes: o que são?
 Programação Orientada a Agentes
• envolve um conjunto de metáforas, ferramentas e
tecnologias para construir sistemas complexos
 Evolução
• procedimentos/funções => programação estruturada
• objetos => programação orientada a objetos
• agentes => programação orientada a agentes
 Importante
• distinguir análise/projeto de implementação
• ex. sistema de informação (biblioteca)
– procedimentos...
– objetos...
– agentes...
CIn- UFPE
3
Agentes: como usar?
 Nível de conhecimento
• modelagem do negócio: classe de problema, domínio,...
• elicitação: percepções, ações, objetivos, ambiente,
conhecimento,...
 Nível de formalização
• análise e projeto: especificar arquitetura, escolher e usar
uma LRC para escrever a base de conhecimento,...
 Nível de implementação
• Agent0, java, prolog, C...
– o importante são os serviços oferecidos pela linguagem!
CIn- UFPE
4
Agentes: por que e quando usar?
 Tarefas
• Grande complexidade (número, variedade e natureza
das tarefas)
• Não há “solução algorítmica”, mas existe conhecimento
• Modelagem do comportamento de um ser inteligente
(autonomia, aprendizagem, conhecimento, etc.)
 Algumas capacidades
•
•
•
•
•
•
Comportamento guiado por objetivos e autonomia
Reatividade e raciocínio
Adaptabilidade e aprendizagem
Comunicação e cooperação
Personalidade
outros: mobilidade, persistência temporal, ...
CIn- UFPE
5
Busca de informação na Web:
morrendo ignorante em um mar de informação
 Como localizar a informação relevante?
 Como modelar o interesse de um usuário particular?
CIn- UFPE
6
Automação de sistemas complexos
 Como modelar os componentes do sistema e darlhes autonomia?
 Como assegurar uma boa comunicação e
coordenação entre estes componentes?
CIn- UFPE
7
Produção de jogos e histórias
interativas
Deep
Blue
Woggles
 Como modelar o comportamento e personalidade
para criar ilusão da vida?
 Como permitir uma boa interação com usuário e
um comportamento adequado?
CIn- UFPE
8
Controlar robôs
HAZBOT: ambientes com
atmosfera inflamável
 Como obter navegação segura e eficiente,
estabilidade, manipulação fina e versátil?
 E no caso de ambientes dinâmicos não
deterministas?
CIn- UFPE
Classes de tarefas das aplicações
Classe
Problemas Abordados
Interpretação
Inferindo descrições das situações por
observações
Predição
Inferindo prováveis conseqüência de dadas
situações
Diagnóstico
Inferência de mal funcionamento do sistema
por observações
Projeto
Configurando objetos sobre restrição
Planejamento
Desenvolvimento de plano(s) para realização
de objetivo(s), meta(s)
Monitoramento
Comparando observações para planos,
detectando exceções
10
Aplicações

Agricultura

Processamento de imagem

Negócios e finanças

Direito

Química

Indústria

Comunicações

Matemática

Comércio

Medicina

Computação

Meteorologia

Educação

Militar

Eletrônica

Sistemas de potência

Engenharia

Ciência

Meio ambiente

Tecnologia espacial

Geologia

Transportes, ...
CIn- UFPE
11
Aplicações em computação
 Internet
 Redes e Sistemas Distribuídos
 Banco de dados
 Engenharia de software
 Interfaces
 Robótica
 Jogos
 Hardware (projeto e análise)
 Etc.
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A Internet
 Informação não estruturada, de escopo aberto,
multilíngue, ... e em enorme quantidade
 Usuários diversificados
 Desafios
• prover informação aos usuários leigos;
• libertar os usuários das tarefas repetitivas da WEB;
• envio de informações relevantes aos usuários.
– Formato, Conteúdo.
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13
Categorias de Agentes na Internet
por Tipos de Serviços
 Agentes de Busca e Recuperação de informação
 Agentes de Extração de Informação
 Agentes de Entrega Off-line
 Agentes Notificadores
 Agente Corretores (interoperabilidade)
 Agentes para Ensino a distância
 Agentes de Chat
 Agentes para Comércio Eletrônico
 etc.
CIn- UFPE
14
Agentes de Busca
Arquitetura
Usuário
Browser
Search Engine
Consulta
Resposta
Servidor de
Consultas
Base de
Índices
)--(
Web
Robô
Indexing Engine
Busca
Exemplos: Radix, AltaVista, Lycos, Excite, ...
CIn- UFPE
15
Agentes que filtram Informação
Arquitetura
Browser
Servidor
de News
Artigos
Indexados
Perfil do
usuário
Indexing Engine
Internet
Agente de Filtragem
• Filtram as informações encontradas de acordo com o
perfil do usuário.
CIn- UFPE
16
Exemplos
 NewsHound
• Busca notícias em diversos jornais a partir do perfil dado
• Envia informações através de e-mail ou páginas html.
• Utiliza critérios de relevância
 MetaCrawler
• Programa inteligente que usa outros engenhos de busca
em prol do usuário
Usuário
Browser
Search Engine
Consulta
Softbot
Resposta
Perfil do
usuário
Servidor de
Consultas
Base de
Índices
CIn- UFPE
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Agentes de Entrega Off-line
 Agentes que filtram informação, mas que não
necessitam de conexão permanente à Internet.
 Software desktop
 Exemplo: Pointcast
• Serviço de divulgação de
notícias
• Propriedades
– Autonomia
– Continuidade temporal
CIn- UFPE
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Agentes Notificadores
 Notifica o usuário de eventos de importância para
ele.
• Mudança no conteúdo de uma página na Web.
• Mudança de endereço de uma página.
 Exemplo: URLMINDER
• Monitora páginas na Web
e comunica aos usuários
se houve mudanças
nelas
• Checa páginas pelo
menos 1 vez/dia
• Não faz busca recursiva
de URLs.
CIn- UFPE
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Agentes de Chat
 Também chamados de Avatares
 Podem aparecer nas salas de Chat ou para help
online de MUD’s
 “Conversam” com usuários Web
 Alguns baseiam-se em casamento de padrões
• e.g., Eliza
 Referências: Consultbot - Eduardo Laureano
• http://www.cin.ufpe.br/~fab/publications/consultbot.doc
Session Log
ChatterBot
Usuário
Padrões de
Conversação
CIn- UFPE
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Comércio Eletrônico
 Hoje
•
•
•
•
informação
marketing
processamento do pedido
Problemas
– O que comprar?
– Onde comprar?
– Quanto pagar?
 Amanhã
• shoppings eletrônicos, com agentes representando
vendedores e compradores
• leilões, com agentes fazendo lançes
CIn- UFPE
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Modelo de compra
 identificação da necessidade
 recomendação de produtos
MEDIADOS
POR AGENTES
 pesquisa de mercado
 negociação
 compra e envio
 serviço e avaliação de produtos
Agent-Mediated Electronic Commerce
CIn- UFPE
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Identificação da necessidade
 Agentes de notificação
• exemplos:
– amazon.com (novos livros disponíveis)
– fastparts.com (novos lançes afetam os seus)
– classifieds 2000 (produto específico disponível por um
preço específico)
• produtos:
– Firefly
– Microsoft
– Oracle, ...
CIn- UFPE
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Recomendação de produtos
 Agentes de recomendação
• exemplos:
– amazon.com, barnesandnoble.com, ZDNet.com,
mylaunch.com, personalogic - AOL,...
CIn- UFPE
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Pesquisa de mercado
 Agentes de comparação.
• exemplos:
– bargainfinder, jango (excite), fido. miner (uol), priceline
–…
• produtos:
– agentsoft, Israel
– junglee
CIn- UFPE
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Negociação
 Agentes de negociação
• pesquisa:
–
–
–
–
Kasbah - MarketMaker (MIT Media Lab)
Tete-a-Tete (MIT Media Lab)
AuctionBot (Univ. of Michigan)
ShopBot
(DI-UFPE)...
• produtos comerciais:
– Moai Technologies, Inc
– BusinessBots, Inc
consumidor
agente
de compra
agentes
de venda
lojas
CIn- UFPE
26
Negociação: leilão
 AuctionWeb
Auction Fever!
CIn- UFPE
27
Agentes em Intranets
 Gerência de redes e sistemas distribuídos
 Monitoramento e diagnóstico de falhas
 Balanceamento de carga
 Detecção de intrusão
 Etc…
CIn- UFPE
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Gerenciamento de redes e sistemas
distribuídos heterogêneos
 Problemas da política centralizada
• Gargalo no administrador;
• Requer muito processamento na plataforma de
administração;
• Excesso de tráfego na rede
 Tarefas de Gerenciamento
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Monitorar estado e tráfego em conexões;
Manter operacionais os nós da conexão;
Automatizar distribuição de arquivos;
Manter inventário de HW;
Gerenciar recursos compartilhados;
Gerenciar SW instalado;
Atualizar versões de SO’s e SW’s;
Implantar e manter políticas de segurança;
Atender as necessidades dos usuários;
...
CIn- UFPE
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Agentes (móveis) Inteligentes
 Promessas
• Aumentar confiança e qualidade de serviço para
usuários
• minimizar a complexidade na gerência
 Como?
•
•
•
•
Programas migratórios
Operam no mesmo local, sem sobrecarregar a rede
Retornam somente dados relevantes ou compilados
Pequenos sistemas em esforço cooperativo para a realização
de tarefas.
CIn- UFPE
30
Agentes Móveis
CIn- UFPE
31
Manutenção remota de elementos
diversos
CIn- UFPE
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Detecção de Intrusão
 Motivação:
• Firewalls só conseguem conter ataques conhecidos.
• Firewalls não conseguem conter ataques oriundos da
rede interna.
• Ataques (internos ou externos) deixam sintomas.
• Possibilidade de previsão de ataques.
CIn- UFPE
33
Onde os agentes entram ?
 Detectando sintomas:
• Periodicamente verificando permissões etc...
 Detectando cenários:
• Periodicamente analisando o tráfego etc...
 Possibilidade de oferecer serviços adicionais:
• Otimizando a coleta de informações relevantes;
• Disparando “triggers”;
 Possibilidade de oferecer “capacidade reativa”
automática da rede atacada.
• Desconectando o intruso;
• Bloqueando o tráfego para a Internet etc…
• Enviando mensagem para o operador do backbone
CIn- UFPE
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Banco de dados
 Motivação
• Quantidades imensas de dados que devem se
transformar dados em informação útil
• Análise de Mercado e de tendências
• Sistemas de Suporte à Decisão
• Gerência Empresarial
 Agentes
• Ferramentas inteligentes para descoberta e integração
de conhecimento em BDs
– Data mining
– Data warehouse
– On-Line Analitical processing (OLAP)
CIn- UFPE
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Data Mining (Mineração de Dados)
 O que é?
• análise inteligente visando manipulação automática de
quantidades imensas de dados
• Larga aplicação nos mais variados ramos da indústria,
comércio, medicina, governo, administração, etc.
• Integra várias técnicas e tecnologias
 Exemplos
• Bank of America
– Selecionou entre seus clientes, aqueles com menor risco de
dar calotes
– Em três anos o banco lucrou 30 milhões de dólares com a
carteira de empréstimos
• Fraldas e cervejas
– homens casados, entre 25 e 30 anos compravam fraldas e/ou
cervejas às sextas-feiras à tarde
– Wal-Mart otimizou as gôndolas e o consumo cresceu 30%
CIn- UFPE
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Descoberta de conhecimento: etapas
Interpretação e
avaliação
Data mining
Transformação
Pré-processamento
Seleção
Conhecimento
Padrões
Dados
transformados
Dados
1os. dados
Dados
pré-processados
CIn- UFPE
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OLAP
 OLTP (usuários) e OLAP (analistas e gerentes)
CIn- UFPE
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Entretenimento
 Diversos tipos de aplicações
• histórias interativas
• animações em ambientes virtuais
• jogos
 Requisitos p/ sucesso em jogos
• bons níveis de interação
• bons níveis de realismo gráfico
• ótimo gameplaying
 Para gerar ilusão de vida é preciso
expressar e controlar
• personalidade, emoções, atitudes
=> atores sintéticos
CIn- UFPE
39
Exemplos
CyberLife: Creatures
OZ: Woggles
El Fish
PFMagic:Petz
CIn- UFPE
40
Exemplos
Maxis: SimLife
Fujitsu: Fin Fin
CIn- UFPE
Robótica
Robôs Pequenos
Robôs
Médios
42
IA simbólica no CIn
Professores
Alunos/2001
 Flávia Barros
• [email protected]
 Geber Ramalho
• [email protected]
 Jacques Robin
• [email protected]
 Francisco Carvalho
• [email protected]
CIn- UFPE
43
Projetos em andamento
 Mercado Virtual
• Negociação entre agentes para comércio eletrônico
 Meta-busca de páginas especializadas
• páginas de lista de publicações
 Extração de informação
• de home-pages de publicações para banco de dados
 Administração de sistemas heterogêneos
• espaço em disco
 Atores sintéticos para jogos
• Guararapes e Enigmas do Campus
 Recuperação de informação com Wordnet
CIn- UFPE
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Projetos em andamento
 Ambientes Virtuais de Estudo Cooperativo
• agentes para ensino à distância pela internet
 Robótica e sistemas multi-agentes
• robocup: simulator
 Acompanhamento musical automático
• percepção, previsão de acordes, improvisação,...
 Integração de técnicas descoberta de
conhecimento em BD automatizada
• OLAP e Data Warehouse
 Planejamento de sistemas celulares
• otimização baseada em agentes
CIn- UFPE
Disciplinas de IA na Graduação
Fundamentos de IA
• Res. de Problemas, Repr. de
Conhecimento e Raciocínio
• Intro. à Redes Neurais
Redes Neurais
Inteligência Artificial Simbólica
Programação em Lógica
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Disciplinas de IA na Pós-graduação
 Básicas:
• Métodos de C.I. 1
– Busca, Representação do conhecimento e raciocínio,
Sistemas especialistas
• Aplicações de C.I.
– Redes Neurais e Probabilidade
• Agentes Inteligentes
 Eletivas:
• Métodos de C.I. 2
– Aprendizagem Simbólica, Planejamento, Sistemas multiagente, etc...
•
•
•
•
Agentes Inteligentes
Redes Neurais
Data Mining
ETCCCCCC = ~compint/eletivas.html
CIn- UFPE