Подборка определений и высказываний об агентах

Концепция агентов подразумевает обращение к ряду новых для специалистов по информатике и ИИ понятий из психологии и социалогии, и, в первую очередь, понятий из теории деятельности и теории коммуникации. При этом деятельность и интеллект понимаются как процессы, рекурсивно зависящие друг от друга, что обеспечивает их порождение и реализацию. Интеллект агента выступает как подсистема управления деятельностью, позволяющая ему организовать и регулировать свои действия или действия другого агента. В то же время, интеллект имеет коммуникативную природу и формируется в процессах взаимодействия (коммуникации) агента с другими агентами, а потребность в коммуникации связана с реализацией целенаправленной деятельности.

Различные определения понятия «агент» подразделяются на «слабые» и «сильные» программистские и антропоморфные [137]. Вначале остановимся на некоторых наиболее слабых определениях, а затем постепенно перейдем к более сильным.

В одном из наиболее капитальных современных учебников по ИИ, изданном С. Расселом и П. Норвигом [119], под агентом понимается «любая сущность, которая находится в некоторой среде, воспринимает ее посредством сенсоров, получая данные, которые отражают события, происходящие в среде, интерпретирует эти данные и действует на среду посредством эффекторов». Таким образом, здесь вычленяются четыре исходных агентообразующих фактора — среда, восприятие, интерпретация, действие.

Столь тривиальное определение не позволяет проводить четкого различения между агентом и произвольной программой [77], и поэтому следует ввести некоторые специальные ограничения на среду, восприятие, интрпретацию и действие. В близком по смыслу определении Б. Хэйес-Рот [85] подчеркивается, что интеллектуальные агенты непрерывно выполняют три следующие функции: 1) восприятие динамики среды; 2) действия, изменяющие среду; 3) рассуждения в целях интерпретации наблюдаемых явлений, решения задач, вывода заключений и определения действий. Иными словами, специально оговаривается динамичность среды и подчиненность рассуждения действию: агенты рассуждают для того, чтобы выбрать действия.

Согласно П. Маэс [100], «автономные агенты — это компьютерные системы, функционирующие в сложной, динамической среде, способные ощущать и автономно действовать на эту среду и, таким образом, выполнять множество задач, для которых они предназначены». Здесь предложены два ограничения на среду агентов — «сложная и динамическая».

Подробный анализ возможных типов сред и соответствующих требований к агентам дан Д. А. Поспеловым [16]. У него все среды подразделяются на три больших класса — замкнутые, открытые и трансформируемые. Замкнутые среды допускают конечное исчерпывающее описание (детерминированное или вероятностное). При этом агенты могут обладать полным априорным знанием о среде и ее свойствах или получать оперативную информацию в ходе своего взаимодействия с ней (как в моделях коллективного поведения автоматов). Но главная идея — полнота их знаний (в детерминированном или статистическом смысле) остается. Понятие «открытых сред» предполагает отказ от постулата полноты знаний у агента и введение локальных описаний среды. Наконец, трансформируемые среды могут менять свои характеристики в зависимости от действий агентов (например, агенты могут порождать новые объекты в среде и, в частности, новых агентов).

В открытых средах для отражения динамики среды и ситуативности знаний агентов требуется переход к семиотическим системам. Семиотическая система может пониматься как динамическая система, состояниями которой являются фиксированные формальные системы. Соответственно, агент, функционирующий в открытой среде, должен иметь семиотическую базу знаний и уметь работать с фрагментами неоднородных семантических сетей. Для трансформируемых сред в структуру агента должны включаться средства, позволяющие прогнозировать возможное развитие процессов в среде в результате тех или иных действий агента.

Слабые определения смыкаются с чисто программистскими взглядами на природу агента. Нередко агенты понимаются как вычислительные единицы, поддерживающие локальные состояния и параллельные вычисления, а также способные в процессах коммуникации достигать состояния других агентов, и автоматически выполнять действия в некоторых условий среды [6]. В свою очередь, стратегия искусственных агентов, изложенная в IBM White Paper [3*], исходит из идеи «персонального ассистента»: агент действует в интересах других лиц, которые передают ему определенные властные полномочия. По сути дела, здесь агент есть любая программная или аппаратная система, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных пользователем. Соответственно, интеллектуальные агенты понимаются как программные системы, создаваемые для оказания услуг пользователю на основе своих интеллектуальных интерфейсов и характеризующиеся определенным поведением (правилами и стратегиями поведения). Они выполняют некое множество операций для пользователя или другой программной системы, обладая определенной степенью автономности или независимости, и используя при этом знания или представления о целях или желаниях пользователя.

Итак, ключевыми характеристиками любых агентов как «искусственных деятелей» являются автономность и целенаправленность. Речь идет об автономном выполнении некоторых действий на основе целенаправленных проблемно-ориентированных рассуждений. Подчас в качестве главных признаков агента берутся интеллектуальность и автономность, где интеллектуальность связывается с восприятием и рассуждениями, а автономность — с принятием решений и действием на среду [53,4*].

По М. Коэну [5*], агенты — это программы, которые имеют взаимные обязательства, определяемые в процессе диалога, ведут переговоры и координируют передачу информации. Здесь очевидно, что переговорный процесс предполагает наличие восприятия и действия, а диалог немыслим без средств коммуникации. Агенты обладают настойчивостью, что связано с наличием своих собственных представлений о том, как выполнять задачи, или своих личных программ действий.

По-видимому, первое в современных исследованиях по ИИ «скрытое определение» агента восходит к работам Д. А. Поспелова и В. Н. Пушкина (см. например [18]) по теории гиромата. В гиромате-элементарной модели целесообразного поведения, способной адаптироваться к условиям решаемой задачи — уже присутствовали следующие модули: блок мотивации; блок селекции (рецепторы); блок построения внутренней модели внешней среды; блок выдвижения гипотез; блок модельного опыта; блок выработки решений; блок активного опыта; блок времени (рис.1). Несколько позже К. Хьюитт предложил определение актора как программного агента, имеющего свой почтовый адрес и обладающего поведением [87, 113].

Более сильные определения полнее отражают когнитивные, коммуникативные, поведенческие, а особенно, интенциональные аспекты агентов. Вообще, в антропоморфных определениях агентов ведущее место отводится ментальным свойствам. Как правило, особое внимание обращается на главное отличие агентов от объектов, связанное с наличием у первых внутренних механизмов мотивации и целеполагания. Тогда ядро агента задается тройкой «интенции — ресурсы — поведение»: любой агент, имеющий определенные цели и предпочтения, нуждается в ресурсах для их достижения и демонстрирует некоторое поведение. Так по И. Шоэму [124], агент есть целостная единица, описание состояния которой включает такие психические (метаинтеллектуальные [130]) компоненты как убеждения, способности, обязательства и решения. Иными словами, каждый агент имеет встроенные механизмы мотивации (формирования предпочтений).

Достаточно сильное определение интеллектуального агента дали К. Сикара и соавторы [129]. Здесь выделены следующие характеристики:

способность решения задач, поставленных людьми или другими компьютерными агентами;

активность, т. е. способность инициировать решение задачи и предлагать свои услуги пользователю;

сетевая «среда обитания» и способность самоорганизации в ней;

полуавтономность (у пользователя есть возможность управлять уровнем автономности агента);

антиципация, т. е. способность предвидеть запросы пользователя;

надежность;

способность сотрудничать с людьми или другими компьютерными агентами в интересах решения задачи;

гибкость, проявляющаяся в способности работать с неоднородными агентами и удаленными иинформационными ресурсами;

адаптивность, способность оперативно приспосабливаться к изменению потребностей пользователя и факторов среды;

настойчивость в решении задачи.

Опираясь на концепцию гиромата и усиливая определение Ж. Фербе [72], можно дать следующее общее определение интеллектуального агента [28, 30].

Под интеллектуальными агентами в информатике и ИИ понимаются любые физические или виртуальные единицы:

• а) способные действовать на объекты в некоторой среде, на других агентов, а также на самих себя (действие);
• б) способные общаться с другими агентами (общение);
• в) исходящие из некоторых потребностей и способные к целеобразованию (потребностно-целевая основа); обладающие набором интенциональных характеристик (убеждения, желания, намерения и пр.);
• г) несущие определенные обязанности и предоставляющие ряд услуг (наличие обязательств);
• д) обладающие собственными ресурсами, обеспечивающими их автономию (автономия);
• е) способные к восприятию среды (восприятие с ограниченным разрешением);
• ж) способные строить частичное представление этой среды на основе ее восприятия, т. е. перцептивных навыков и умений (локальное представление среды);
• з) способные к обучению, эволюции и адаптации (эволюционный и адаптационный потенциал)
• и) способные к самоорганизации и самовоспроизведению (самосохранение).