UniversitŠt Bielefeld Interface-Agenten (z.b. Laurel 1990, Kozierok & Maes 1993) etc.

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1 Interface-Agenten (z.b. Laure 1990, Kozierok & Maes 1993) etc. 8 Einführung in Agentensysteme 25. Voresung: Interface-Agenten Ein virtueer Interface-Agent in VIENA Methoden der KŸnstichen Inteigenz Ipke Wachsmuth ÊWS 2000/2001 Wie erhaten Agenten das erforderiche Wissen über ihre Benutzer? Arbeiten am MIT Media-Lab; übernommen in Visionen über zukünftige Benutzerschnittsteen (Appe, HP, DEC, Microsoft...) Systeme zur Unterstützung von Benutzern im Umgang mit Computer-Anwendungen ("persona assistants"; "office assistant") benutzen Wissen über Aufgaben, Gewohnheiten und Präferenzen ihrer Benutzer, um an deren Stee Handungen auszuführen gradue erweiterte Deegation von Aufgaben in dem Maße, wie sich ein Agent in Wahrnehmung seiner Aufgabe bewährt (Bsp: Scheduing-Aufgaben) 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 2 Nutzen von Interface-Agenten Kompex: Softimage-Bidschirm Mensch Teiautonomes System (Lernverfahren vs. expizite Programmierung) Interface- Agenten Technisches System u as Bindegied in der Mensch- Maschine- u Vereinfachung der Handhabung kompexer technischer Systeme statt direkter Manipuation: mit einem teiautonomen System Teiautonomes System: Ein System, das Anteie seiner Funktion unabhängig von direkter Steuerung durch Benutzer erbringen kann Kompexe Bedienung: auf jeder Seite Randmenüeisten mit 20 Federn, oben und unten noch mehr Feder, zwischen drei oder vier sochen Bidschirmen kann umgeschatet werden, jedes Menüfed äßt weitere Menüsund Untermenüs aufspringen, die mehrere tausend Funktionen kombinieren, mit der Maus sind feinmotorisch anspruchsvoe Manipuationen auf vier Teibidschirmen vorzunehmen... Die Einarbeitung dauert ein habes Jahr oder änger, bevor das System im gewünschten Maße nützich wird. 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 4

2 in der Situation Interface-Agent ãhamitonò Den Stuh vor den Tisch! Anthropomorphisierung aufgrund "verkörperter" Anwesenheit durch situierten Agenten Modifikation des Raums durch anwesende Objekte Den Stuh vor den Schreibtisch! 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 5 > Hamiton come here > heo > Hamiton ook eft > Hamiton point to the computer > change the view > make <Geste> this desk green > much darker > put the pamtree on the green desk > put a computer on <Geste> that desk > move it a bit eft > put the pamtree between the eft computer and the right computer > Hamiton go a bit to the right > Hamiton be smaer > put <Geste> this thing <Geste> there etc. 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 6 Virtuee Entwurfsumgebung Präexporative Konstruktion und Architektur Virtueer Entwurf in 3D-Computergrafik erfordert bisang aufwendige technische Maßnahmen reativ abstrakte tastatur-/ mausgesteuerte Manipuation Wunsch: Entastung von technischen Detais Ziesetzung in VIENA (Uni Bieefed ) Interaktion durch (Änderungswünsche) intuitivere verbae und gestische Interaktion Erprobung am Beispie Innenraum-Design Änderungen des Designs unmittebar beurteibar 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 8

3 Situierter Agent as Mitter Interfaceentwurf as ãagenturò Agent so im gegebenen Szenario as "vorgeschickter Mitter" verstanden werden, der mit dem Menschen in überappender Wahrnehmungssituation kommuniziert und kooperiert. Interaktives Interaktives Anwendungssystem Anwendungssystem Virtuee Virtuee Interaktion Interaktion Benutzer Benutzer Verbindung aufgabenbezogener Wahrnehmungs-, Handungsund smögichkeiten (Beispie: situierte Referenz) situationsangemessenes Agieren in Bezug auf eine zu erfüende Aufgabe (Entwurf und Manipuation virtueer Räume) Übertragung unterschiedicher Teiaufgaben auf verschiedene Agenten, die miteinander kooperieren: Damit geingt die Entwickung des Systems in moduarer Weise, bei der einzenen Agenten Teizuständigkeiten zukommen. 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 9 Technische Technische Interface-Agentur Interface-Agentur gestaffete Systeme: auf der obersten Ebene edigich zwei Agenten: menschicher Benutzer - künstiches System, Aufgiederung in Geseschaft weiterer Agenten bis hin zu primitiven (nicht weiter zeregbaren) Intuitive Intuitive 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 10 Erweiterte Grafik-DB Zeitmarkierte Szenenbeschreibungen (Geometrie- Modee, Materiaien Objektnamen, Objekttypen) Grafik-DB VIENA - Agentensystem VIENA: Virtuee Entwurfsumgebung und Agenten Interpreter Buchführer Modeer Anpasser Virtuee Kamera Pan & Physik Renderer Farbe Raum Sichtausgabe Mitter-Agenten Änderungen beobachten Änderungen kommunizieren P a r s e r Verbae Eingaben Rückfragen Agenten im VIENA-System eigenständige Prozesse, verteit auf Rechnernetz u Sämtiche aus der und Kooperation resutierenden Aktivitäten sind für ae Agenten einheitich definiert u Jeder Agent kann die Roe eines Auftraggebers oder Auftragnehmers einnehmen u Neue Agenten sind einfach integrierbar durch : asynchron, nichtbockierend Einbinden des Kooperationsverfahrens und Definition ihrer Basisfunktionaität (Cient-Server-Konzept; reaisiert z.b. mit RPC) u Gesamtfunktionaität (Mittertätigkeit) kommt as verteite Probemösung zustande 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 12

4 Prinzipieer Nachrichtenaufbau Agenten auf Kooperationsebene NACHRICHT == (KENNUNG, Benutzerauftragsnr. + chronoogische Nr. ABSENDER, Name des absendenden Agenten EMPFÄNGER, einzener Agent oder Agentur TYP, Kooperationstyp aus {KP1, KP2, KP3, KP4} BEZUG, Kennung der ursächichen Nachricht ZEITSTEMPEL, Entstehungszeit der Nachricht LÖSUNGSZEIT, Vorgabe einer maximaen Lösungszeit INHALT) eigentiche Medungsdaten (app.spezifisch) KP1: Kooperationsauftrag ohne Ergebnisrückgabe KP2: Kooperationsauftrag mit Ergebnisrückgabe KP3: Kooperationsausschreibung ohne Ergebnisrückgabe KP4: Kooperationsausschreibung mit Ergebnisrückgabe 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 13 Die aufgabenspezifische Synchronisation erfogt auf Kooperationsebene: im wesentichen Vertragsverhandung (Contract-Net), jedoch differenzierbar (z.b. Master-Save) durch die Kooperationstypen Grundsätziches Protokoschema Ausschreibung einer Aufgabe Ersteung von Angeboten Angebotsannahme/-abehnung (Auftragsvergabe) Übergabe der Auftragsergebnisse Bidder1 Bidder2 bid rejection bid bid task aocation Contractor Interface Agency 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 14 Wissensqueen der Agenten Strukturierte Boundingboxen u Speziaistenwissen (über die zu erbringende Teiaufgabe) reaisiert über die interne Basisfunktionaität der Agenten Definition appikationsspezifischer Basisfunktionen ist Sache der Agentenprogrammierung u Situiertes Wissen (über die virtuee Umgebung) Durch Inspektion der Grafik-Datenmodee wird die aktue sichtbare Szene as Informationsquee ausgewertet Beispie: Ausesen der Lage und der Ausdehnung von Objekt- Boundingboxen zur Koisionserkennung und -vermeidung unstrukturiert: Objektanordnung unmögich strukturiert: Objektanordnung so mögich 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 16

5 Raumagent hat Wissen darÿber Agenten/Speziaisten in VIENA VIENA Adaptor Raumagent woher er augenbickiche Objektpositionen erfšhrt wohin er neue mitteit wie er eine Objekttransformation im Raum berechnet da ein Objekt auf etwas stehen mu (nicht 'in der Luft') ÊÊ da ein Objekt nur stehen kann, wo kein anderes steht was ÒvorÓ bedeutet bei einem Tisch bzw. Schreibtisch in wecher Orientierung ein Objekt erwartungsgemš steht usw. BuchfŸhrer hat Wissen Ÿber geometrische Beschreibungen aer Szenendetais Materiabeschreibungen der Szenenobjekte vorhergehende Szenenbeschreibungen/ nderungenêêêêê usw. Farbagent hat Wissen darÿber woher er eine momentane Objektfarbe (r,g,b) erfšhrtêêêê wohin er eine neue mitteit betrifft die Basisfunktionaitäten wie er eine Farbtransformation (bau, heer, wšrmer) as nderung eines rgb-vektors berechnet wie er ein Objekt anhand einer Farbbeschreibung (Òder baue SchreibtischÓ) identifiziert usw. (...) (...) (...) Buchführer Parser Weches Objekt heißt Stuh? Weches Indigo? newpos (obj-31) = (x, y, z ) Wo ist obj-31? Wo ist obj-57? move (obj.name = Stuh pos.name = Indigo ) pos (obj-31) = (x,y,z) pos (obj-37) = (u,v,w) Stuh = obj-31 Indigo = obj-57 move obj-31 to obj-57 Interpreter 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 18 Lernende Interface-Agenten (z.b. Kozierok & Maes 1993) Mutiagenten-Lernverfahren u akquirieren automatisch Wissen über Benutzer/Appikation u benutzen ML-Techniken wie Lernen durch Beobachtung, durch Beispiee etc. u speichern häufig benutzerspezifische Daten in expiziten Benutzermodeen (Kritikpunkt!) Unser Ansatz: u Mutiagenten-Lernen eraubt Benutzeradaption ohne expizite Benutzermodee Idee: Einzene Agenten in einer Agentur quaifizieren sich im Verauf von Auftragsabwickungen durch Erfog und Mißerfog. Hierdurch spiet sich das Agentur- Team auf individuee Benutzerpräferenzen ein. Das Wissen über Benutzerpräferenzen ist im Team verteit vorhanden => keine expiziten Benutzermodee! 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 20

6 Mutiagenten-Lernen in VIENA Contract-net-basiertes Lernen Basis für Benutzeradaption: Agenten ähnicher Funktionaität organisiert in Unteragenturen jede Unteragentur: aufgabenbezogene Kasse von Benutzerpräferenzen jeder Agent einer Unteragentur: bestimmte Benutzerpräferenz dieser Kasse Zie: Dynamische Anpassung an Präferenzen unterschiedicher Benutzer bzw. wechsende Präferenzen individueer Benutzer Lernmethode: impizit positives und expizit negatives Feedback Erfog von Auftragnehmern: Quantität und Quaität von Ergebnissen credit(t) = (zuversicht(t), erf_bearb_auf(t), bearb_auf(t), auf(t)) Lernschritte (Grundidee): Einsteung von credit-werten gemäß Benutzer-Feedback Aktivierung von Agenten mit maximaen credits => bestgeeignete Agenten erhaten Vorrang Bidder1 Bidder2 bid rejection bid (credit1) bid (credit2) task aocation Contractor Interface Agency 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 22 ãzuversichtò durch Erfog... Warum eine Interface-Agentur? credit(t) = (zuversicht(t), erf_bearb_auf(t), bearb_auf(t), auf(t)) u Agenten as Auftragnehmer führen credit-vektoren für unterschiediche Auftraggeber steen credit-vektoren Auftraggebern in Angeboten zur Verfügung aktuaisieren etzte drei Vektorkomponenten auf Basis akquirierter Nachrichtendaten daten(t) = (kennung(t), absender(t), empfänger(t), typ(t), inhat(t)) aktuaisieren zuversicht auf Basis bereits berechneter Komponenten und bestimmter Schwewerte u Agenten as Auftraggeber evauieren und vergeichen ae Angebote mittes Heuristiken etc. 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 23 Moduarisierung durch Verteiung a) technisch b) arbeitsorganisatorisch mutimodae Eingabemögichkeit z.b. verba und durch Gesten Fexibiität durch Einsatz aternativer Mitte je nach Situation Robustheit durch Kooperation Handungsfähigkeit bei Ausfa einzener Komponenten Effizienzvorteie durch Paraeität: Aufteiung kompexer Instruktionen auf mehrere Agenten Adaptivität bei Benutzerpräferenzen durch Varianten einzener Agenten / credit assignment Leseempfehung heute: u Kurztext Tei 8, Einf. in Agentensysteme bei Interesse im WWW: u VIENA-Reports auf der Forschungsseite WBS 25. Voresung Methoden der KŸnstichen Inteigenz 24

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