Модель программного обеспечения BDI: Верования, Желания и Намерения

Введение

Программная модель
Модель убеждений, желаний и намерений (BDI) — это программная модель, разработанная для программирования интеллектуальных агентов. Она характеризуется реализацией убеждений, желаний и намерений агента, но на самом деле использует эти концепции для решения конкретной задачи в программировании агентов. По сути, она предоставляет механизм для разделения процесса выбора плана (из библиотеки планов или с помощью внешнего планировщика) и выполнения текущих активных планов. В результате, агенты BDI способны находить баланс между временем, затрачиваемым на обдумывание планов (определение того, что делать), и временем, затрачиваемым на их выполнение. Создание планов как таковое (планирование) не входит в область действия данной модели и остается задачей системного разработчика и программиста.

Обзор

Для достижения этого разделения, программная модель BDI реализует ключевые аспекты теории Майкла Братмана о человеческом практическом рассуждении (также известной как «Вера-Желание-Намерение», или BDI). То есть, она реализует понятия веры, желания и (в особенности) намерения, вдохновленные идеями Братмана. Для Братмана желание и намерение – это проактивные установки (ментальные отношения, ориентированные на действие). Он определяет приверженность как определяющую разницу между желанием и намерением, отмечая, что она приводит к (1) временной устойчивости планов и (2) формированию дальнейших планов на основе уже принятых. Программная модель BDI лишь частично решает эти вопросы. Временная устойчивость, в смысле явной привязки к времени, не рассматривается. Иерархическая структура планов реализуется проще: план состоит из ряда шагов, некоторые из которых могут вызывать другие планы. Само иерархическое определение планов подразумевает определенную временную устойчивость, поскольку основной план остается в силе, пока выполняются подчиненные планы. Важным аспектом программной модели BDI (с точки зрения ее научной значимости) является наличие логических моделей, позволяющих определять и рассуждать об агентах BDI. Исследования в этой области привели, например, к аксиоматизации некоторых реализаций BDI, а также к формальным логическим описаниям, таким как BDICTL, разработанная Ананд Рао и Майклом Джорджфом. Последняя объединяет мультимодальную логику (с модальностями, представляющими веру, желание и намерение) с темпоральной логикой CTL*. Недавно Майкл Вулдридж расширил BDICTL, определив LORA (логику рациональных агентов) путем включения логики действий. В принципе, LORA позволяет рассуждать не только об отдельных агентах, но и о коммуникации и других взаимодействиях в многоагентной системе. Программная модель BDI тесно связана с интеллектуальными агентами, но сама по себе не гарантирует всех характеристик, присущих таким агентам. Например, она позволяет агентам иметь частные убеждения, но не обязывает их сохранять их в тайне. Она также ничего не говорит о коммуникации между агентами. В конечном счете, программная модель BDI – это попытка решить проблему, которая больше связана с планами и планированием (выбором и выполнением планов), чем с программированием интеллектуальных агентов. Этот подход недавно был предложен Стивеном Умбрелло и Романом Ямпольским в качестве средства проектирования автономных транспортных средств, ориентированных на человеческие ценности.

In order to achieve this separation, the BDI software model implements the principal aspects of Michael Bratman's theory of human practical reasoning (also referred to as Belief Desire Intention, or BDI). That is to say, it implements the notions of belief, desire and (in particular) intention, in a manner inspired by Bratman. For Bratman, desire and intention are both pro attitudes (mental attitudes concerned with action). He identifies commitment as the distinguishing factor between desire and intention, noting that it leads to (1) temporal persistence in plans and (2) further plans being made on the basis of those to which it is already committed. The BDI software model partially addresses these issues. Temporal persistence, in the sense of explicit reference to time, is not explored. The hierarchical nature of plans is more easily implemented: a plan consists of a number of steps, some of which may invoke other plans. The hierarchical definition of plans itself implies a kind of temporal persistence, since the overarching plan remains in effect while subsidiary plans are being executed. An important aspect of the BDI software model (in terms of its research relevance) is the existence of logical models through which it is possible to define and reason about BDI agents. Research in this area has led, for example, to the axiomatization of some BDI implementations, as well as to formal logical descriptions such as Anand Rao and Michael Georgeff's BDICTL. The latter combines a multiple modal logic (with modalities representing beliefs, desires and intentions) with the temporal logic CTL*. More recently, Michael Wooldridge has extended BDICTL to define LORA (the Logic Of Rational Agents), by incorporating an action logic. In principle, LORA allows reasoning not only about individual agents, but also about communication and other interaction in a multi agent system. The BDI software model is closely associated with intelligent agents, but does not, of itself, ensure all the characteristics associated with such agents. For example, it allows agents to have private beliefs, but does not force them to be private. It also has nothing to say about agent communication. Ultimately, the BDI software model is an attempt to solve a problem that has more to do with plans and planning (the choice and execution thereof) than it has to do with the programming of intelligent agents. This approach has recently been proposed by Steven Umbrello and Roman Yampolskiy as a means of designing autonomous vehicles for human values.

Агенты BDI

Агент BDI — это особый тип программного агента с ограниченной рациональностью, наделённый определенными ментальными установками, а именно: убеждениями, желаниями и намерениями (BDI).

Архитектура

В этом разделе определены идеализированные архитектурные компоненты системы BDI. Вера: Вера представляет информационное состояние агента, иными словами, его убеждения о мире (включая самого себя и других агентов). Вера может также включать правила вывода, позволяя прямой цепочке рассуждений приводить к новым убеждениям. Использование термина "вера" вместо "знание" отражает тот факт, что то, во что верит агент, необязательно является истинным (и, более того, может измениться в будущем). Набор убеждений (Beliefset): Убеждения хранятся в базе данных (иногда называемой базой убеждений или набором убеждений), хотя это является вопросом реализации. Желания: Желания представляют собой мотивационное состояние агента. Они отражают цели или ситуации, которых агент хотел бы достичь или создать. Примеры желаний: найти лучшую цену, пойти на вечеринку или разбогатеть. Цели: Цель – это желание, которое агент принял для активного достижения. Использование термина "цели" добавляет дополнительное ограничение: набор активных желаний должен быть согласованным. Например, нельзя одновременно ставить цели пойти на вечеринку и остаться дома, даже если оба варианта кажутся привлекательными. Намерения: Намерения представляют собой обдуманное состояние агента – то, что агент решил предпринять. Намерения – это желания, к которым агент в определенной степени привержен. В реализованных системах это означает, что агент начал выполнять план. Планы: Планы – это последовательности действий (алгоритмы или области знаний), которые агент может выполнить для достижения одного или нескольких своих намерений. Планы могут включать другие планы: мой план совершить поездку может включать план по поиску ключей от машины. Это отражает тот факт, что в модели Братмана планы изначально прорабатываются лишь частично, а детали уточняются в процессе их выполнения. События: Это триггеры для реактивных действий агента. Событие может обновить убеждения, запустить планы или изменить цели. События могут генерироваться внешними источниками и приниматься датчиками или интегрированными системами. Кроме того, события могут генерироваться внутренне для запуска независимых обновлений или планов действий. BDI также был расширен компонентом обязательств, что привело к архитектуре агентов BOID, включающей обязательства, нормы и обязательства агентов, действующих в социальной среде.

This section defines the idealized architectural components of a BDI system. Beliefs: Beliefs represent the informational state of the agent, in other words its beliefs about the world (including itself and other agents). Beliefs can also include inference rules, allowing forward chaining to lead to new beliefs. Using the term belief rather than knowledge recognizes that what an agent believes may not necessarily be true (and in fact may change in the future). Beliefset: Beliefs are stored in database (sometimes called a belief base or a belief set), although that is an implementation decision. Desires: Desires represent the motivational state of the agent. They represent objectives or situations that the agent would like to accomplish or bring about. Examples of desires might be: find the best price, go to the party or become rich. Goals: A goal is a desire that has been adopted for active pursuit by the agent. Usage of the term goals adds the further restriction that the set of active desires must be consistent. For example, one should not have concurrent goals to go to a party and to stay at home – even though they could both be desirable. Intentions: Intentions represent the deliberative state of the agent – what the agent has chosen to do. Intentions are desires to which the agent has to some extent committed. In implemented systems, this means the agent has begun executing a plan. Plans: Plans are sequences of actions (recipes or knowledge areas) that an agent can perform to achieve one or more of its intentions. Plans may include other plans: my plan to go for a drive may include a plan to find my car keys. This reflects that in Bratman's model, plans are initially only partially conceived, with details being filled in as they progress. Events: These are triggers for reactive activity by the agent. An event may update beliefs, trigger plans or modify goals. Events may be generated externally and received by sensors or integrated systems. Additionally, events may be generated internally to trigger decoupled updates or plans of activity. BDI was also extended with an obligations component, giving rise to the BOID agent architecture to incorporate obligations, norms and commitments of agents that act within a social environment.

Ограничения и критические замечания

Программная модель BDI является одним из примеров архитектуры рассуждений для единого рационального агента и представляет собой проблему в более широкой многоагентной системе. В этом разделе ограничены вопросы, рассматриваемые в программной модели BDI, с акцентом на известные ограничения архитектуры. Обучение: архитектура BDI не содержит специальных механизмов для обучения на основе предыдущего опыта и адаптации к новым ситуациям. Три аспекта: классические теоретики принятия решений и исследования в области планирования ставят под вопрос необходимость наличия всех трех аспектов, а исследования в области распределенного ИИ – достаточность этих трех аспектов. Множество агентов: помимо отсутствия явной поддержки обучения, данная структура может быть неподходящей для обучающего поведения. Более того, модель BDI не описывает механизмы взаимодействия с другими агентами и интеграции в многоагентную систему. Явные цели: в большинстве реализаций BDI отсутствует явное представление о целях. Прогноз: архитектура не предусматривает (по замыслу) предварительное обдумывание или перспективное планирование. Это может быть нежелательно, поскольку принятые планы могут истощить ограниченные ресурсы, действия могут быть необратимыми, выполнение задач может занять больше времени, чем планирование, а действия могут иметь нежелательные побочные эффекты в случае неудачи.