ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2016 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,732
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,364
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,303
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 5022
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 355
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 499
Десятилетний индекс Хирша: 11
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год: 304
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2016 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2017

Моделирование мнений агентов в многоагентных системах на основе четырехзначных семантик

Статья опубликована в выпуске журнала № 2 за 2006 год.[ 25.06.2006 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Тарасов В.Б. (tarasov@rk9.bmstu.ru) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, , , кандидат технических наук, Борисов А.В. () - , ,
Ключевое слово:
Ключевое слово:
Количество просмотров: 6518
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (1.41Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

С развитием теории агентов все большую роль в искусственном интеллекте (ИИ) начинает играть моделирование различных интенциональных характеристик, в частности, желаний, намерений, обязательств и мнений. Проблема исследования категории мнения (belief) имеет давние и глубокие традиции. Еще Платон ясно осознавал наличие промежуточных градаций, ступеней формирования знания. Он различал собственно знание и мнение: «мнение не есть знание, но и не есть незнание: оно темнее знания и светлее незнания» [1]. Знаниями в классическом ИИ называются «обоснованные, истинные убеждения» (мнения) [2,3].

Для того чтобы суждение или умозаключение стало знанием, оно должно пройти проверку на полноту и непротиворечивость. Однако реальные человеческие высказывания, оценки или рассуждения «здравого смысла» редко удовлетворяют этим жестким требованиям, определяющим статус знаний в ИИ. Здесь речь идет, скорее, о мнениях (точках зрения), которые отражают локальные представления о мире, пронизанные НЕ-факто­рами [4]. Мнения носят не достоверный, а правдоподобный характер, зависят от ситуации и нередко могут пересматриваться.

Таким образом, мнение автономного агента, которое может описывать состояния мира, других агентов и самого агента, всегда является частичным, неточным, неоднозначным, а подчас и противоречивым [5]. Это означает, что в основу представления мнений следует положить аппарат многозначных логик [6,7].

В настоящей статье вводится интегральная модель мнений агента, включающая истинностные и модальные суждения и оценки, предлагается метод двухкоординатного представления систем модальностей и их формализации с помощью решеток и биупорядоченных множеств, строятся основные операции над модальными значениями.

Описания и предписания в деятельности агента

Функционирование любого агента опирается как на описания, так и на предписания. И описания, и предписания отражают информационные отношения между агентом и его средой: в первом случае – это информация о состояниях среды, воспринимаемых агентом, а во втором – о возможных действиях агента на эту среду.

С одной стороны, представления агента о мире выражаются в виде истинностных суждений описательного характера, то есть высказываний вида p = X есть А, характеризуемых значениями истинности vÎ V. Истинностные суждения могут применяться и при формализации действий агента. Так, согласно [8], императивными аналогами истины и лжи являются понятия выполнения и невыполнения. Действие выполняется (не выполняется) тогда и только тогда, когда описывающее его содержание предложение становится истинным (ложным).

С другой стороны, различные запросы, предписания, требования пользователя или других агентов выступают как внешние источники целеобразования и регуляторы поведения агента. Таким образом, при формализации агента следует использовать как доксастические модальности (модальности мнения), так и деонтические модальности (модальности действий и норм). К числу модальностей мнения относятся: «уверен», «предполагаю», «сомневаюсь», «отвергаю». В частности, исходное мнение агента может выступать в форме предположения (гипотезы) – предварительного (возможного) представления агента о мире и других агентах, которое может выдвигаться в интересах запуска механизма действия, направленного на его подтверждение, то есть на формирование уверенности.

Примерами деонтических модальностей являются слова «обязательно», «разрешено», «запрещено», а также «может» и «должен».

У агентов прагматические суждения оценочного характера опираются на стандарты, образцы, эталоны и т.п. При этом образец принципиально отличается от примера. Пример говорит о том, что имеет место в действительности, а образец – о том, что должно быть. Примеры используются для поддержки описательных высказываний, а ссылки на образцы служат обоснованием предписаний и требований. Легко понять, что в теории агентов центральное место занимает именно формализация предписаний, оценок, норм.

Реализация агентом нормативного поведения предполагает наличие, по крайней мере, двух элементов: нормы, обязательной для выполнения в данной ситуации, и оценки степени выполнения ее предписаний. Нормы – это социальные запреты и ограничения, накладываемые сообществом (организацией) на отдельного агента. Нормы представляют собой частный случай оценок: их можно рассматривать как общественно апробированные и закрепленные оценки. Средством, превращающим оценку в норму, является угроза наказания, то есть стандартизация норм осуществляется с помощью санкций. Еще К. Менгер установил прямую связь между предписанием šp («обязательно p») и «если не p, то наказание или ухудшение» [9].

Следует отметить, что классическая интерпретация истинности как соответствия высказывания действительности, введенная еще Аристотелем и развитая А. Тарским, далеко не всегда применима при описании интенций агента. В случае представления мнений и оценок агента могут использоваться также теория полезности (утверждающая, что истинность есть прагматическая оценка полезности или пригодности) и теория согласованности (когерентности), согласно которой высказывание агента считается истинным, если оно согласуется с остальной частью его знания. В самом деле, выдвижение агентом некоторых предположений требует проверки их практической полезности, а их оценка может быть связана с анализом согласованности этих предположений с имеющимися знаниями [10]. Помимо этого, современные концепции истинности могут опираться на идеи модализации истинности, предложенные А. Прай­ором и Н. Решером, а также на теорию Демпстера-Шейфера (и ее частный случай – теорию возможности [11]).

Единый подход к представлению истинностных значений и модальностей на основе четырехзначной семантики

Координация представлений и действий агента в различных ситуациях требует развития единого подхода к формализации описаний и предписаний. Опишем вариант такого единого подхода на базе четырехзначной логической семантики Данна-Белнапа [7,12] и ее обобщения с помощью биупорядоченных множеств.

Предположим, что множество высказываний S состоит из множества истинностных суждений Sv  и множества суждений с модальностями Sm: S=Sv È Sm.

Будем представлять истинностное суждение в виде пары: sv= áp, v(p)ñ, svÎ Sv, где v(p) – функция мультиоценки (в смысле Дж. Данна) истинности высказывания pÎ P, v:P®V4, V4={T,F,B N}. Здесь T – «истина»; F – «ложь»; B – «истина и ложь одновременно» (противоречие); N – «ни истина и ни ложь» (полная неопределенность).

Подпись:  
Рис. 3. Представление
логической решетки как простейшей бирешетки 4
Подпись:  
Рис. 2. Аппроксима-ционная решетка
Подпись:  
Рис. 1. Логическая
решетка L4
Согласно Н. Белнапу, четыре истинностных значения из V4 образуют логическую решетку L4 (рис. 1) или аппроксимационную решетку А4 (получаемую в результате поворота логической решетки на 90°, рис. 2). В то же время, определив на множестве V4 два различных отношения порядка (порядок истинности £t и порядок информативности £i) вместе с условием связи между ними в виде унарной операции Ø, такой что: 1) если p£tq, то Øp³tØq; 2) если p£iq, то Øp£i Øq; 3) ØØp=p, "p, qÎ P, получаем представление четырехзначной семантики в виде простейшей бирешетки 22=4 [13,14] (рис. 3). Ее представимость в виде двойной диаграммы Хассе вытекает из выполнения условий F£tB£tT, F£tN£tT и N£iT£iB, N£iF£iB. Отметим, что в случае бирешетки 4 условие связи между порядками £t и £ i выражается через отрицание Белнапа:

p

T

B

N

F

Øp

F

B

N

T

Таблицы истинности для конъюнкции и дизъюнкции Белнапа задаются следующим образом:

pÙq

T

B

N

F

T

T

B

N

F

B

B

B

F

F

N

N

F

N

F

F

F

F

F

F

pÚq

T

B

N

F

T

T

T

T

T

B

T

B

T

B

N

T

T

N

N

F

T

B

N

F

Рассмотрим аналогичный вариант описания различных классов модальностей с единых позиций. Возьмем в качестве двух базовых характеристик любой модальности ее «знак» и «силу». По аналогии с V4, имеем в простейшем случае четырехзначное множество модальностей М4={L, U, W, Y}, где L – сильная положительная модальность; U – слабая положительная модальность, W – слабая отрицательная модальность, Y – сильная отрицательная модальность.

Таким образом, любое модальное суждение можно также представить в виде пары: sm=áp, m(p)ñ, smÎ Sm, где m(p) – функция модальной мультиоценки высказывания pÎ P, m:P®M4, M4 ={L, U, W, Y}.

Тогда норму как предписание к действию можно выразить четверкой NR=áAG, act, M4, Wñ, где АG – множество агентов, которым адресована норма; actÎACT – действие, являющееся объектом нормативной регуляции (содержание нормы), W – множество миров, в которых применима норма (условия приложения, обстоятельства, в которых должно или не должно выполняться действие); М4={L,U,W,Y} – множество базовых модальностей, связанных с действием act: здесь L – «обязательно»; U – «разрешено»; W – «необязательно»; Y– «запрещено».

Подпись:  
Рис. 4. Двухкоординатное представление модальностей
Путем соединения двух подобных моделей sv и sm получаем интегральную модель мнения агента в виде тройки bel(p)=áp,v(p),m(p)ñ, где pÎ P, v:P®V4, m:P®M4, V4={T,F,B,N}, М4={L,U,W,Y}. В частном случае, когда имеем V2={T, F} и М2={L,W}, интерпретация предложенной модели мнения агента сводится к четырем модализированным значениям истинности по Н. Решеру: LT – «необходимая истина»; WТ – «случайная истина»; WF – «случайная ложь»; LF – «необходимая ложь». Отметим, что в четырехзначной логике Решера имеются два выделенных значения: LT и WТ.

Логика ML4: основные положения и операции

Вернемся к представлению модальностей на координатной плоскости. На оси абсцисс обозначим единицей модальность положительного знака, а нулем – модальность отрицательного знака. Аналогично по оси ординат обозначим единицей сильную модальность, а нулем – слабую. Перейдем к соответствующему двухкоординатному описанию модальностей в единичном квадрате (рис. 4): L=(1,1), U=(1,0), Y=(0,1), W=(0,0). Такая интерпретация позволяет развивать общий подход к описанию модальностей различных классов в теории агентов (см. табл.).

Таблица

Примеры модальностей, рассматриваемых в теории агентов

Сильная положительная модальность

L=(1,1)

Слабая положительная модальность

U=(1,0),

Сильная отрицательная модальность

Y=(0,1),

Слабая отрицательная модальность

W=(0,0).

Классы модальностей в теории агентов

Необходимо

Возможно

Невозможно

Случайно

(проблематично)

Алетические

Доказуемо

Разрешимо

Неразрешимо

Опровержимо

Эпистемические

Уверен

Предполагает

Отвергает

Сомневается

Доксастические

Обязательно

Разрешено

Запрещено

Безразлично

Деонтические

Хорошо

Удовлетворительно

Плохо

Безразлично

Оценочные

Всегда

Часто

Никогда

Редко

Временные

Модальные характеристики разных классов имеют общие формальные свойства. Независимо от того, к какой группе относятся модальности, они определяются друг через друга по одной и той же схеме. В частности, ùL=W (отрицание сильной положительной модальности есть слабая отрицательная модальность), ùW=L (отрицание слабой отрицательной модальности есть сильная положительная модальность), ùU=Y (отрицание слабой положительной модальности есть сильная отрицательная модальность), ùY=U (отрицание сильной отрицательной модальности есть слабая положительная модальность. Характерными примерами интерпретации этих модальностей являются связи между слабой нормой и сильной антинормой («то, что не разрешено, запрещено») и наоборот («то, что не запрещено, разрешено»).

Другие определения связей между модальностями: U=LÚW (cлабая положительная модальность выражается как дизъюнкция сильной положительной и слабой отрицательной), а W=ùLÙùY= ù(LÚY) (слабая отрицательная модальность есть антидизъюнкция сильной положительной и сильной отрицательной модальности).

Зададим на произвольном непустом конечном множестве модальностей M два различных отношения порядка £l   и £u  следующим образом: "p, qÎ P, p=(x1,y1), q=(x2,y2), p£lqÛx1£x2  и y1£y2; "p, qÎ P, p=(x1,y1), q=(x2,y2), p£uqÛx1£x2  и y1³y2. Интерпретации этих двух порядков могут быть различными, например, порядок сильной нормы и порядок слабой нормы, порядок необходимости (определенности) и порядок возможности, порядок уверенности и порядок предположения и пр. В частности, для М4 имеем W£lY£lL, W£lU£lL и Y£uW£uU, Y£uL£uU.

Математическая структура áM, £ l  ,£uñ является биупорядоченным множеством, поскольку здесь M есть непустое множество, а £l   и £u – два различных отношения порядка. В том случае, когда  упорядоченные множества áM, £l ñ и áM, £uñ образуют полные решетки, получаем предбирешетку. Двум различным отношениям порядка соответствуют различные пары решеточных операций Ä, Å и Ù и Ú.

pÄq

L=(1,1)

U=(1,0)

Y=(0,1)

W=(0,0)

L=(1,1)

L=(1,1)

U=(1,0)

Y=(0,1)

W=(0,0)

U=(1,0)

U=(1,0)

U=(1,0)

W=(0,0)

W=(0,0)

Y=(0,1)

Y=(0,1)

W=(0,0)

Y=(0,1)

W=(0,0)

W=(0,0)

W=(0,0)

W=(0,0)

W=(0,0)

W=(0,0)

pÅq

L=(1,1)

U=(1,0)

Y=(0,1)

W=(0,0)

L=(1,1)

L=(1,1)

L=(1,1)

L=(1,1)

L=(1,1)

U=(1,0)

U=(1,0)

U=(1,0)

W=(0,0)

W=(0,0)

Y=(0,1)

Y=(0,1)

W=(0,0)

Y=(0,1)

W=(0,0)

W=(0,0)

W=(0,0)

W=(0,0)

W=(0,0)

W=(0,0)

pÙq

L=(1,1)

U=(1,0)

Y=(0,1)

W=(0,0)

L=(1,1)

L=(1,1)

L=(1,1)

Y=(0,1)

Y=(0,1)

U=(1,0)

L=(1,1)

U=(1,0)

Y=(0,1)

W=(0,0)

Y=(0,1)

Y=(0,1)

Y=(0,1)

Y=(0,1)

Y=(0,1)

W=(0,0)

Y=(0,1)

W=(0,0)

Y=(0,1)

W=(0,0)

pÚq

L=(1,1)

U=(1,0)

Y=(0,1)

W=(0,0)

L=(1,1)

L=(1,1)

U=(1,0)

L=(1,1)

U=(1,0)

U=(1,0)

U=(1,0)

U=(1,0)

U=(1,0)

U=(1,0)

Y=(0,1)

L=(1,1)

U=(1,0)

Y=(0,1)

W=(0,0)

W=(0,0)

U=(1,0)

U=(1,0)

W=(0,0)

W=(0,0)

Следует отметить, что структура áM, £l  , £uñ не образует бирешетку, поскольку определенная естественным образом операция отрицания инвертирует оба порядка £l  , £u:

p

L=(1,1)

U=(1,0)

Y=(0,1)

W=(0,0)

ùp

W=(0,0)

Y=(0,1)

U=(1,0)

L=(1,1)

По аналогии с логикой Белнапа L4, введем четырехзначную базовую логику модальных значений ML4 c помощью следующей псевдологической матрицы LMML4 =áМ4, ù, Ä, Å, Ù, Ú}, {L}ñ, где М4={L,U,W,Y} – множество логических значений (значений модальностей); {L} – выделенное логическое значение, а операции над логическими значениями определены выше.

Предложенный в настоящей статье логико-алгебраический аппарат нашел применение при создании распределенной системы контроля доступа и оперативного управления безопасностью, построенной по принципам децентрализованного ИИ [5]. В частности, интегральная модель мнений агентов, включающая истинностные и модальные суждения и оценки, а также модель разрешения конфликтов между агентами на основе четырехзначных семантик были реализованы в интегрированной системе контроля платного доступа и учета автотранспорта sPARK, которая внедрена на более чем 40 объектах в России и СНГ.

Список литературы

1.  Платон. Сочинения. В 3-х томах/ Под ред. В.Ф. Асмуса и А.Ф. Лосева. – М., 1968. - Т.1.

2. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о пространстве и времени в системах искусственного интеллекта. – М.:  Наука, 1988.

3.  Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. – М.: Физматлит, 2004.

4. Нариньяни А.С. НЕ-факторы и инженерия знания: от наивной формализации к естественной прагматике. // Сб. тр. национ. конф. по ИИ: КИИ-94 (Рыбинск, сентябрь, 1994 г.). В 2-х т. Т.1 – Тверь: АИИ, 1994. – С.9-18.

5. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям.– М. Эдиториал УРСС, 2002.

6. Зиновьев А.А.  Очерки комплексной логики. – М.: Эдиториал УРСС, 2000.

7. Карпенко А.С. Многозначные логики. – М.: Наука, 1997.

8. Вригт фон Г.Х.  Логико-философские исследования. Избранные труды: / Пер. с англ.– М.: Прогресс, 1986.

9. Ивин А.А.  Основы теории аргументации. – М.: ВЛАДОС, 1997.

10. Финн В.К.  Об интеллектуальном анализе данных// Новости искусственного интеллекта. –2004. – №3. – С. 3-18.

11. Дюбуа Д., Прад А.  Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике: / Пер. с франц. – М.: Радио и связь, 1990.

12.  Белнап Н., Стил Т. Логика вопросов и ответов / Пер. с англ. – М.: Прогресс 1981.

13.  Ginsberg M.  Multivalued Logics: a Unified Approach to Reasoning in AI// Computer Intelligence. – 1988. – Vol.4. – P.256-316.

14. Fitting M. Bilattices and the Theory of Truth// Journal of Philosophical Logic. – 1989. – Vol.19. – P.225-256.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=509
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (1.41Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 2 за 2006 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: