人工知能（第12週） Artificial Intelligence （AI） 1 AI ‐授業計画(今週） • • • • • • • 「人工知能」とは何か問題解決とは探索アルゴリズムとグラフ表現前向き推論，後向き推論ルール，意味ネットワーク，フレーム機械学習と学習モデル←今年はスキップ知的エージェント 2 エージェントとは • agent; 代理人，代行する人 – 松井選手のエージェント – （適切な理解のためには） • • • • • 依頼者の意図を汲んで，ある程度（または，かなり）自由に，周りの状況を把握して，ある行為を行って，効果を及ぼすものである 3 エージェントに関する考え方（１）エージェントは，他のエージェントと協調して，問題を解決する自律的な存在である自律性協調と競合多数のエージェントが存在するマルチエージェント社会社会的なソフト，．． 4 エージェントに関する考え方（２）エージェントは，sensor によって環境を知覚し，effecter によって環境に働きかける行為者である sensing & effecting 外部環境を認識し，適切に応答するなにか，生き物みたいな 5 エージェントに関する考え方（３）エージェントは，合理的に判断し，自主的に行動する主体である合理的自主的いちいちの指示を要しないことなにか，人間みたいな 6 エージェントの特性(Wooldridge) 自律性エージェントは人間や他のシステムからの指示を受けないでも行動する．自己制御機能が必要．社会性エージェントは他のエージェントや人間と相互作用を行う．交信のための言語やプロトコルが必要．反応性エージェントは自分の外部環境やその変化に対応する．センサやイフェクタが必要．自発性エージェントは目標を目指して主導的に行動する．充足を感じる“心”が必要． 7 どんなエージェントがあるか（１） • 代行エージェント； – ユーザの意図を受けて，仕事を代行 – ユーザからの指図は不要（権限委譲） – ユーザは，GUIでアクション • （応用例） – メールの整理 – 情報フィルタリング – Webを見るときかける個人用めがね 8 どんなエージェントがあるか（３） • 相互運用エージェント； – エージェント同士が大域的に動作 – 他のエージェントと交渉し，協調し，競合して目的を達成 • （応用例） – 仮想的な統合データベース – これからの情報通信エージェント – ubiquitous社会のインフラに 9 どんなエージェントがあるか（４） • 擬人化エージェント；avatar – 顔や身体を持つ人，動物，キャラクタ – 人間の感情投入の対象 • 認知的に不可欠 – 音声，視線，表情，身振りを仮想的に具現 • （応用例） – 学習教材，仮想商店街エージェントといわないで，アバタということも多いが 10 エージェントに求めたいことー実現方法の観点からー • 知的であること：intelligent agent – 自律的で，行動のプランニングができること • 移動できること：mobile agent – ほんとうの分散処理；動かない移動もある • マルチであること：multiple agent – ひとつずつのエージェントは簡素であること 11 知的エージェントの最小構成状況認識モジュール環境観測＋環境モデルプランニング目標行為エージェント群 12 プランニング(planning) • 熟考型プランニング – AIの伝統的なツール – 環境モデルを持ち – 多数の「状態」を用意して – 現在の状態から，目標の状態までを – 探索する – 前向き／後向き探索など • 組合わせ的爆発をいかに回避するか 13 プランニング(planning) • 反応型プランニング – 実時間解決が使命（ロボットなど） – プロダクションルール群を置いて – 可能なルールを選択して – 目標の状態を短時間で • デッドロックをいかに回避するか – （環境モデルは持っていないから） 14 知的エージェントの改良状況認識モジュールプランニング目標学習器環境モデル環境観測行為＋エージェント群 15 移動エージェントの実現エージェントスクリプト移動エージェント間通信 agent agent agent バーチャルマシン migration 16 migrationに求められること • エージェント実行の途中で打ち切って他のノードに移ることが出来なければならない • 変数の値も保持しなければならない • 環境から独立して動作しなければならない • 他のノードの独立性，守秘性を破壊してはならない • （普通のプログラムでは条件を満たさない） 17 協調型マルチエージェントシステム・タスクの分解・タスクの分配・タスクの統合サブタスクの処理 18 均衡型マルチエージェントシステムそれぞれ独自にタスクを実行タスク・問題の分割・解決の調整・結果の交換タスクタスク 19 黒板モデルによるエージェント間通信黒板「黒板」を使って，各自が情報交換し，判断する 20 プロトコルによるエージェント間通信通常の情報通信と同様にプロトコルを決めて情報交換 21 エージェントのたくさんの故郷 • AIの研究 – 同期と競合解消，交渉，契約,黒板モデル • GUI-HCIの研究 – 代行によるUser Interfaceの知的化 • 分散システムエージェントの概念も多様化するわけだ – OOPの分散化からmultiagent systemへ • Webの研究 – データベースの仮想統合，personalization • 情報通信の研究 – ubiquitous computingの時代 22