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

Можно предложить немало различных оснований для построения классификаций агентов. Наиболее очевидными являются критерии классификации, связанные с полярными шкалами «естественное-искусственное» и «материальное-идеальное». По первому критерию, выделяются натуральные агенты (животные, люди, группы организмов, коллективы людей) и искусственные агенты (роботы, коллективы автоматов, сложные компьютерные программы). В данной работе описываются только искусственные агенты. По второму критерию, все искусственные агенты подразделяются на: 1) материальных, физически существующих и работающих в реальном пространстве, например, интегральные роботы) и 2) виртуальных, существующих лишь в программной среде (виртуальном пространстве); нередко такие «программные роботы» (software robots) называют сокращенно софтботами (softbots) [17, 77,113].

Еще одна пара взаимосвязанных критериев классификации опирается на дихотомии «сосредоточенное-распределенное» и «неподвижное-подвижное» [6,71,72,83,129]. Примером неподвижного агента служит стационарный манипуляционный робот, а примером мобильногопоисковый агент, мигрирующий по сети в целях отыскания нужной информации. Подчас мобильные софтботы (моботы [4*]) могут трактоваться как распределенные, чисто коммуникативные агенты, которые не имеют собственных средств восприятия и действий (поэтому они не манипулируют никакими объектами), а лишь используют располагаемые ресурсы для коммуникации с другими агентами и миграции по сети в поисках релевантных данных и процедур. Наоборот, четко локализованные агенты в определенном смысле противоположны коммуникативным: они не могут двигаться по сети и обычно не обладают способностью к представлению среды, а их общение с другими агентами происходит не напрямую, а косвенно, через механизмы восприятия и действия.

Важным основанием для классификации служит наличие (отсутствие) у агентов характеристик обучаемости или адаптивности. У обучаемых агентов поведение основано на предыдущем опыте.

В свою очередь, Д. А. Поспелов [16] предлагает строить классификацию агентов и выбирать соответствующие формальные средства их описания с помощью тройки критериев: тип среды, уровень «свободы воли» (по В.А.Лефевру) и уровень развития социальных отношений. Так для простейших замкнутых сред достаточно агентов автоматного уровня сложности (модели коллективного поведения автоматов), а в случае более сложных замкнутых сред имеем дело с агентами, основанными на конечных наборах правил и сценариев их применения (например, нечеткие регуляторы). Агенты, основанные на правилах, активно используются в компьютерных сетях, действуя в рамках «клиент-серверного» подхода. В целом, когда среда замкнута, пара «среда-агент» может быть в принципе задано формальной системой, т. е. действия агента здесь могут быть описаны в рамках подходящего логического исчисления (например, модальные логики или логики предикатов высокого порядка). Для открытых сред требуется переход к семиотическому моделированию.

С уровнем «свободы воли» и характером взаимодействия связаны, в частности, представления о благонамеренных (benevolent) и злонамеренных, эгоистических (self-interested) и альтруистических агентах [44].

Еще одним важнейшим основанием для классификации искусственных агентов служит принятие либо психологической, либо биологической метафоры при рассмотрении природы их действий (дихотомия «психологическое — биологическое»). В одном случае, речь идет о трактовке агентов как квазисубъектов, самостоятельно решающих встающие перед ними задачи, а в другом они уподобляются простейшим организмам, непосредственно реагирующим на изменения среды в интересах выживания и адаптации [60,61,72,77]. В частности, исходя из биологической метафоры, строятся «аниматы», т. е. искусственные животные, которые в процессе выживения должны приспособливаться к все более сложным и враждебным средам. Аниматы могут быть реализованы и как виртуальные агенты (имитация на компьютере), и как роботы, действующие в реальном физическом мире [107].

В целом, данная типология агентов тесно связана с классической проблемой взаимодействия «субъект — объект». Уровень субъектности агента непосредственно зависит от того, наделен ли он символьными представлениями, требующимися для организации рассуждений, или в противоположность этому он работает только на уровне образов (субсимвольном), связанных с сенсомоторной регуляцией. Соответствующую классификацию агентов (рис.2) можно построить по следующим двум признакам: а) степень развития внутреннего представления внешнего мира и б) способ поведения.

По первому признаку, выделяются интеллектуальные (когнитивные, рассудочные) и реактивные агенты. Когнитивные агенты [53,71,75,103,138]обладают более богатым представлением внешней среды, чем реактивные. Это достигается за счет наличия у них базы знаний и механизма решения. Близкий термин «рассудочный (deliberative) агент» служит для обозначения агента, который обладает символьной моделью внешнего мира, а также возможностью принимать решения на основе символьных рассуждений, например, метода сравнения по образцу [82,138].

Отсюда вытекает еще одно существенное различие между интеллектуальными и реактивными агентами, связанное с возможностями прогнозирования изменений внешней среды и, как следствие, своего будущего. Реактивные агенты [37,46,47,73,100,111], имеющие довольно бедное внутреннее представление внешней среды (или не имеющие его вовсе), обладают очень ограниченным диапазоном предвидения. Они практически не способны планировать свои действия, поскольку реактивность в чистом виде означает такую структуру обратной связи, которая не содержит механизмов прогноза. В то же время когнитивные агенты, благодаря развитым внутренним представлениям внешней среды и возможностям рассуждений, могут запоминать и анализировать различные ситуации, предвидеть возможные реакции на свои действия, делать из этого выводы, полезные для дальнейших действий и, в результате, планировать свое поведение. Именно интеллектуальные способности позволяют таким агентам строить виртуальные миры, работая в которых они формируют планы действий.

Рис. 2. Классификация агентов

Когнитивные агенты имеют ярче выраженную индивидуальность, будучи гораздо более автономными, чем реактивные, и характеризуются развитым целесообразным поведением в сообществе агентов, достаточно не зависимым от других агентов. С другой стороны, реактивные агенты как это видно из самого их названия, работают в основном на уровне стимульно-реактивных связей, обладая очень бедной индивидуальностью и сильной зависимостью от внешней среды (сообщества агентов). Результаты сравнительного анализа реактивных и когнитивных агентов представлены в табл.1.

По типу поведения интеллектуальные агенты делятся на интенциональных и рефлекторных, а реактивные — на побуждаемых и трофических. Большинство интеллектуальных (когнитивных) агентов можно отнести к числу интенциональных [61,82,114,124]. Подобные агенты наделены собственными механизмами мотивации. Это означает, что в них так или иначе моделируются внутренние убеждения, желания, намерения и мотивы, порождающие цели, которые определяют их действия. В свою очередь, модульные или рефлекторные агенты не имеют внутренних источников мотивации и собственных целей, а их поведение характеризуется простейшими (одношаговыми) выводами или автоматизмами. Таким образом, они представляют собой граничный случай понятия когнитивного агента и могут использоваться как «вспомогательные агенты». Данные агенты близки к акторам: они способны отвечать на вопросы и выполнять задания, которые ставят перед ними другие агенты, но решение этих задач не приводит к появлению у них собственных целей. Типичными примерами таких вырожденных агентов являются системы поиска в базах данных и простейшие логические регуляторы.

В свою очередь, реактивные агенты содержат как бы скомпилированные знания о требуемых действиях: им не надо строить подробное внутреннее представление внешней среды, поскольку вполне достаточными оказываются реакции на набор предъявляемых ситуаций, т. е. характер реакции определяется только текущей информацией. По сложности этих реакций и происхождению источников мотивации реактивные агенты подразделяются на побуждаемых и трофических агентов [72]. В случае трофических агентов поведение определяется простейшими трофическими связями (типа «кто кого ест»). Фактически оно сводится к ответу на стимулы, поступающие из внешней среды (собственных мотивов и целей нет), т. е. полностью определяется ее локальным состоянием. Типичной моделью подобных агентов являются клеточные автоматы, где основными параметрами выступают: радиус восприятия агента, количество условных единиц питания и энергетическая стоимость единицы. Здесь каждый трофический (по сути, ситуационный) агент обладает небольшим набором ситуационных правил, задающим его реакции на сигналы из среды типа «если в радиусе восприятия есть единица питания, то направиться к ней» или «если в радиусе восприятия не обнаружена единица питания, то случайным образом выбрать один из свободных соседних квадратов и передвинуться в этот квадрат».

Табл.1. Сравнительный анализ свойств когнитивных и реактивных агентов.

Между тем, реактивные агенты также могут иметь примитивный механизм мотивации, толкающий их на выполнение задачи, например, удовлетворение набора жизненных потребностей. В частности, здесь речь может идти о поддержании требуемого энергетического баланса или, в более широком плане, условиях выживания агента как сохранения гомеостазиса (что связано со способностями определения и увеличения расстояния от границ гомеостазиса) [9,13,106]. Например, используя интегральную формулировку гомеостазиса по Г. А. Голицыну, можно утверждать, что побуждаемый агент стремится минимизировать функционал.

Т Т.

I = Wdt = Ѕ(aiyi2)dt,.

где yi — отклонение некоторой жизненно важной переменной от нормы (потребность), ai — вес (субъективная важность) этой потребности, t — время, а произведение Mi = aiyi естественно трактовать как побуждение (влечение).

Итак, когнитивные агенты, благодаря их сложности, наличию знаний и способностей к рассуждениям о своем поведении и внешней среде могут быть более автономными и работать относительно независимо, демонстрируя достаточно гибкое поведение. Но та же сложность автономных агентов, выливающаяся в способность противиться внешним воздействиям, вызывает определенные трудности при организации их эффективного взаимодействия. Поэтому в составе МАС, построенной из интеллектуальных агентов, как правило, присутствует не более 7+2 автономных единиц (магическое число Миллера).

Наоборот, довольно простая структура реактивных агентов, обусловливает их жесткую зависимость от среды. Следовательно, их возможности сравнительно невелики, когда они функционируют в одиночку и ограничены своими собственными ресурсами. Однако им легче образовать группу или организацию, способную гибко адаптироваться к изменениям среды под действием механизма естественного отбора. Поэтому реактивные агенты представляют интерес не на индивидуальном, а на коллективном уровне, причем их способности к адаптации и развитию возникают в результате локальных взаимодействий. Таким образом, реактивные агенты, которые почти не имеют индивидуальности, растворяются в общей массе, но за счет своего большого числа и избыточности они могут решать сложные задачи. В пределе, соответствующие МАС могут формироваться в результате взаимодействий без точного определения отдельных агентов. Подобные «тучи» (swarms), состоящие из значительного числа реактивных агентов, можно сравнить с неким сверхорганизмом, взаимная адаптация и кооперация клеток которого позволяет создать общую цепь обратной связи, обеспечивающую гомеостазис всей системы.

Нетрудно понять, что разделение агентов на когнитивных и реактивных восходит к двум основным школам классического ИИ-символьной (нисходящее проектирование интеллектуальных систем) и бионической (восходящее проектирование интеллектуальных систем). Из сопоставления характеристик когнитивных и реактивных агентов видно, что синергетические автономные агенты должны обладать гибридной архитектурой, сочетающей достоинства реактивных и когнитивных агентов. В этом плане налицо тенденция построения интегрированных архитектур агентов, аналогичная современным вариантам интеграции логических и нейросетевых моделей в ИИ.

Наконец, еще один тип классификации, где дополнительно к биологическому и психологическому уровням агентообразования вводится социальный и используются аналогии с триадой «растение — животное — человек», описан П. Браспеннингом [45]. По его мнению, реактивных, интенциональных и социальных агентов можно уподобить компонентам этой триады. Агенты, подобные растениям, характеризуются реактивностью, выполнением стереотипных программ и посылкой сообщений другим агентам и в среду. Агенты, подобные животным, интенциональны, способны выбирать цели, строить планы действий и обеспечивать их выполнение. Они координируют свои действия, обмениваясь информацией об индивидуальных предпочтениях или задачах. Наконец, гуманоидные агенты, обладая внутренними моделями других агентов (и способностью к рефлексии), характеризуются социальным (ролевым) поведением. Сложность внутренних моделей зависит от уровня знаний и опыта гуманоидного агента.