artificial intelligence marcos augusto hochuli shmeil [email protected]
TRANSCRIPT
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
EnquadramentoEnquadramento Conceitos FundamentaisConceitos Fundamentais A Inteligência Artificial (A Inteligência Artificial (IAIA)) Machine Learning (Machine Learning (MLML)) A Distribuição da Inteligência Artificial (A Distribuição da Inteligência Artificial (IADIAD))
Aplicando metodologias de Aplicando metodologias de IADIAD e e MLML para a para a modelagem de uma Sociedade de Organizações modelagem de uma Sociedade de Organizações ((Organizações ArtificiaisOrganizações Artificiais))
ARTIFICIAL INTELLIGENCEARTIFICIAL INTELLIGENCE
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
EnquadramentoEnquadramento
Compreensão do mundo em que vivemosCompreensão do mundo em que vivemos
Aprender padrõesAprender padrõesDescobrir padrõesDescobrir padrõesCriar padrõesCriar padrões
Propriedades, comportamentos (relações), ...Propriedades, comportamentos (relações), ...
naturalworld
artificial
...org
org orgorgorg
soc org
conceived byhuman beings
...
models
created by human beings
models
artifactsworld
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
São agrupados em São agrupados em SistemasSistemas, os quais , os quais são classificadossão classificados
Segundo o domínio de aplicação:Segundo o domínio de aplicação:SistemasSistemas Aa, Bb, Cc, ...Aa, Bb, Cc, ...
Segundo a finalidade organizacionalSegundo a finalidade organizacionalSistemasSistemas Operacionais OperacionaisSistemas Sistemas Gerenciais - de controleGerenciais - de controleSistemasSistemas de Apoio a decisão, ...de Apoio a decisão, ...
Segundo a representação do conteúdoSegundo a representação do conteúdoSistemasSistemas de Informação de InformaçãoSistemasSistemas baseados em Conhecimento, baseados em Conhecimento,Sistemas Sistemas orientados à objetos, ...orientados à objetos, ...
......
Conceitos FundamentaisConceitos Fundamentais
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Conceitos FundamentaisConceitos Fundamentais
Quanto a abrangência da Base de dados:Quanto a abrangência da Base de dados:
Bases Bases CCorporativasorporativas
Bases Bases DDepartamentaisepartamentais
Bases Bases EEspecíficasspecíficas
CC
DDEE
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial (IA)A Inteligência Artificial (IA)
É uma parte da Ciência da Computação, É uma parte da Ciência da Computação, interessada na modelagem de Sistemas interessada na modelagem de Sistemas Inteligentes de Computação. (Meados de 1950).Inteligentes de Computação. (Meados de 1950).
A IA é o estudo de como fazer os computadoresA IA é o estudo de como fazer os computadoresrealizarem tarefas, as quais, no momento, são realizarem tarefas, as quais, no momento, são realizadas de forma melhor pelos seres humanos.realizadas de forma melhor pelos seres humanos.
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Sistemas InteligentesSistemas Inteligentes::São sistemas que exibem características que nósSão sistemas que exibem características que nósassociamos com a inteligência do comportamentoassociamos com a inteligência do comportamentohumano.humano.
Entender a LinguagemEntender a LinguagemAprendizagemAprendizagemRaciocínioRaciocínioSolução de problemas, ...Solução de problemas, ...
A Inteligência Artificial (IA)A Inteligência Artificial (IA)
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A inteligência requer conhecimentoA inteligência requer conhecimento
Descrição formal de um problema:Descrição formal de um problema:
Definição do Espaço de EstadosDefinição do Espaço de Estados Definir o estado inicialDefinir o estado inicial Definir o estado final ( objetivo)Definir o estado final ( objetivo) Conjunto de operadores que descrevem as açõesConjunto de operadores que descrevem as ações Estratégia de controle - Estratégia de controle - Cause movimentoCause movimento
Seja sistemáticaSeja sistemática
A Inteligência Artificial (IA)A Inteligência Artificial (IA)
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A A heurísticaheurística é uma técnica que melhora a eficiência é uma técnica que melhora a eficiência de um processo de busca no espaço de estados,de um processo de busca no espaço de estados,sacrificando o determinismo e a perfeição.sacrificando o determinismo e a perfeição.
A Inteligência Artificial (IA)A Inteligência Artificial (IA)
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial (IA)A Inteligência Artificial (IA)
espaçoespaçodede
estadosestados
um estado atualum estado atual
Novo estadoNovo estado
raciocínio (monotônico e raciocínio (monotônico e não monotônico)não monotônico)
Então,Então,
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial (IA)A Inteligência Artificial (IA)
Representação do ConhecimentoRepresentação do Conhecimento
• Lógica de predicadosLógica de predicados
• FramesFrames
• ScriptsScripts
• Redes semânticas, Redes semânticas, ......
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial (IA)A Inteligência Artificial (IA)
• Lógica de predicadosLógica de predicados
conceda crédito PESSOA_P conceda crédito PESSOA_P sesesaldo_médio > X saldo_médio > X eetempo cliente > Y tempo cliente > Y eerenda_mensal > Z.renda_mensal > Z.
pessoa( Maria)pessoa( Maria)saldo_médio ( Maria, x+1)saldo_médio ( Maria, x+1)tempo_cliente (Maria,Y-10)tempo_cliente (Maria,Y-10)renda_mensal (Maria, z+35)renda_mensal (Maria, z+35)
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial (IA)A Inteligência Artificial (IA)
• FramesFramesFrame Frame : Banco: Banco Especialização:Especialização: Banco ComercialBanco Comercial HorárioHorário:: ( 10:00 às 16:00)( 10:00 às 16:00) Sub-divisãoSub-divisão:: AgênciasAgências
Carteiras: Carteiras: Contas_correntesContas_correntes CâmbioCâmbio RuralRural
Recursos_humanosRecursos_humanos: gerentes: gerentes caixascaixas
auxiliaresauxiliaresQtde_de_recursosQtde_de_recursos: [50]: [50]Classe_agênciaClasse_agência: ( pequena,: ( pequena,
média,média,grande)grande)
Ex:Ex:agência_xyzagência_xyz CarteiraCarteira: Contas_correntes: Contas_correntes Recursos_humanosRecursos_humanos: [ gerente qtde = 1]: [ gerente qtde = 1] Classe_agência Classe_agência = pequena= pequena
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial (IA)A Inteligência Artificial (IA)
• ScriptScript
script: script: conceito de uma pessoa (cliente) frente a uma lojaconceito de uma pessoa (cliente) frente a uma loja
condição de entradacondição de entrada:: . identificação da pessoa. identificação da pessoa
condição de saidacondição de saida:: . Conceito da pessoa junto a loja. Conceito da pessoa junto a loja
objetosobjetos:: . Pessoa (consumidor). Pessoa (consumidor) . Loja. Loja
agentesagentes:: . Funcionários da Agência (. Funcionários da Agência (FAFA)) . Funcionários da Loja (. Funcionários da Loja (FLFL))
Cena_1Cena_1: : Contato InicialContato InicialFAFA: contato inicial: contato inicialFA: FA: Solicita falar com um FLSolicita falar com um FLFAFA: Informa identificação da pessoa: Informa identificação da pessoa
Cena_2Cena_2: : Pessoa é consumidora da LojaPessoa é consumidora da LojaFL:FL: Localiza cadastro Localiza cadastroFL: FL: Verifica pontualidade de pagtosVerifica pontualidade de pagtos
Cena_3Cena_3: : Elaboração de conceitoElaboração de conceitoFLFL: contata : contata FAFAFL: FL: informa pontualidade de pgtoinforma pontualidade de pgtoFAFA: recebe a informação: recebe a informaçãoFAFA: atribui conceito segundo critérios: atribui conceito segundo critérios
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial (IA)A Inteligência Artificial (IA)
• Redes semânticasRedes semânticas
cadeiracadeira
móvelmóvel
assentoassentopessoapessoa
eueu
is_ais_a is_part_ofis_part_of
is_ais_ais_ais_a
havehave CccccCcccc
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial (IA)A Inteligência Artificial (IA)
Sistemas Especialistas (Expert systems):Sistemas Especialistas (Expert systems):
Componentes:Componentes:
• EspecialistaEspecialista• Engenheiro do ConhecimentoEngenheiro do Conhecimento• InterfacesInterfaces• InferênciaInferência• Base de ConhecimentoBase de Conhecimento
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Arquitetura de um sistema a base Arquitetura de um sistema a base de conhecimentosde conhecimentos
Base de conhecimentos
Base de Fatos
Motor deinferência
Sistema Especialista
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Mecanismo e estratégia de Mecanismo e estratégia de inferênciainferência
Considerando uma regra:Considerando uma regra:• SeSe as premissas estão contidas na Base de Fatos as premissas estão contidas na Base de Fatos BFBF,, • entãoentão aplica-se a regra aplica-se a regra i.e. insere-se as conclusões BFi.e. insere-se as conclusões BF• senãosenão passa para a próxima regrapassa para a próxima regra• QuandoQuando detecta-se que um objetivo foi atingido ou que detecta-se que um objetivo foi atingido ou que
mais nenhuma regra se aplica, o processo de raciocínio mais nenhuma regra se aplica, o processo de raciocínio é encerradoé encerrado
As variações nesse mecanismo estão relacionadas As variações nesse mecanismo estão relacionadas a escolha da primeira regra, a escolha próxima a escolha da primeira regra, a escolha próxima regra, . . .regra, . . .
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Exemplo de inferênciaExemplo de inferênciaRegra 01: SeSe A então B & C Regra 02: SeSe B então D Regra 03: SeSe C então E Regra 04: SeSe D então G
A
B
G
D
C
E
A
B
G
D
C
E
1
3
4
52
Encadeamento para frente
Encadeamento para traz
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Exemplo de base de regrasExemplo de base de regrasRegra 01: Se distância > 5 km,
pegaremos o carroRegra 02: Se distância > 1 km e tempo < 15 minutos,
pegaremos o carroRegra 03: Se distância > 1 km e tempo > 15 minutos,
iremos a péRegra 04: Se iremos de carro e o cinema é no centro da
cidade, pegaremos um taxiRegra 05: Se iremos de carro e o cinema não é no centro
da cidade, pegaremos nosso próprio carro
Regra 06: Se iremos a pé e o tempo está ruim, pegaremos uma impermeável
Regra 07: Se iremos a pé e o tempo está bom, iremos em ritmo de passeio
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial (IA)A Inteligência Artificial (IA)
AA é verdade se é verdade se B B for Verdade,for Verdade, C C for verdade.for verdade.
BB é verdade se é verdade se B1B1 é verdade é verdade B2 B2 é verdade.é verdade.
B1B1 é um fato é um fato conhecidoconhecido
InferênciaInferência Base Conhec.Base Conhec.
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Machine Learning (ML)Machine Learning (ML)
A habilidade para A habilidade para aprenderaprender é um dos mais significativos é um dos mais significativosaspectos da inteligência humana.aspectos da inteligência humana.
As As máquinasmáquinas não podem ser chamadas de não podem ser chamadas de inteligentesinteligentesaté que sejam capazes de até que sejam capazes de aprenderaprender a fazer coisas a fazer coisas novas, adaptarem-se a novas situações, no lugar denovas, adaptarem-se a novas situações, no lugar desimplesmente fazerem aquilo que foram mandadas.simplesmente fazerem aquilo que foram mandadas.
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Machine Learning (ML)Machine Learning (ML)
Aprendizado sub-simbólicoAprendizado sub-simbólicoRedes neuronais, ...Redes neuronais, ...
Aprendizado simbólicoAprendizado simbólicoAtravés: Através: exemplos, ...exemplos, ...Métodos: Métodos: indutivos, dedutivos, ...indutivos, dedutivos, ...O que: O que: Novos conceitos, árvores de decisão, ...Novos conceitos, árvores de decisão, ...
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Machine Learning (ML)Machine Learning (ML)
Aprendendo árvores de decisão:Aprendendo árvores de decisão:
- Critério de avaliação : - Critério de avaliação : EntropiaEntropia
atributos1([inteligencia,beleza,situacao_financeira]).
exemplos1([[inteligencia(sim),beleza(bonito),situacao_financeira(rico),classe(namorar_sim_namora)],[inteligencia(nao),beleza(feio),situacao_financeira(pobre),classe(namorar_nao_namora)],...]).
Namorar ou não namorarNamorar ou não namorar
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Machine Learning (ML)Machine Learning (ML)
Apresentar Árvores de Apresentar Árvores de Indução -Indução -
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Machine Learning (ML)Machine Learning (ML)
inteligintelig
financfinancnamoranamora
simsimnãonão
popomeme
riri
ñ_namorañ_namora namoranamoranamoranamora
Indução a partir de exemplosIndução a partir de exemplos
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Machine Learning (ML)Machine Learning (ML)
EblEbl
A partir de uma teoria e um exemplo ou conjunto deA partir de uma teoria e um exemplo ou conjunto deexemplosexemplos
kill( X, Y)kill( X, Y)
hates(X, Y) has_gun(X) is_depressed(X)hates(X, Y) has_gun(X) is_depressed(X)
hates( John, John).hates( John, John).has_gun( John).has_gun( John).is_depressed( John).is_depressed( John).
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial A Inteligência Artificial Distribuída (IAD)Distribuída (IAD)
PROBLEMAS DISTRIBUIDOSPROBLEMAS DISTRIBUIDOS• Solução de problemas de forma distribuídaSolução de problemas de forma distribuída• AgentesAgentes
Dividir paraDividir paraconquistarconquistar
Solução de problemas de forma distribuídaSolução de problemas de forma distribuída
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial A Inteligência Artificial Distribuída (IAD)Distribuída (IAD)
AgentesAgentes
Entidades computacionais, dotadas de capacidadesEntidades computacionais, dotadas de capacidadescognitivas cognitivas (percepção, raciocínio e memória) ou (percepção, raciocínio e memória) ou reativas reativas as quais as quais agemagem ou ou reagemreagem no domínio para as quais foram no domínio para as quais foram concebidas.concebidas.
O comportamento cognitivo é orientado pelos objetivos, O comportamento cognitivo é orientado pelos objetivos, crenças, desejos e intenções. crenças, desejos e intenções.
O reativo é orientado pela função e pela sobrevivência.O reativo é orientado pela função e pela sobrevivência.
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial A Inteligência Artificial Distribuída (IAD)Distribuída (IAD)
AgentesAgentes
Multi-agenteMulti-agente - - Sociedade de agentesSociedade de agentes Cognitivos/ ReativosCognitivos/ ReativosHomogêneos/ HeterogêneosHomogêneos/ HeterogêneosDistribuídos/ CentralizadosDistribuídos/ CentralizadosAutônomos/ Semi-autônomosAutônomos/ Semi-autônomos
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Inteligência Artificial A Inteligência Artificial Distribuída (IAD)Distribuída (IAD)
Dividir paraDividir paraconquistarconquistar
Solução orientada por AGENTESSolução orientada por AGENTES
AgAg11
AgAg22
AgAg33
AgAgnn
BBBB
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected] metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a
modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaçõesOrganizações
• Uma Sociedade de OrganizaçõesUma Sociedade de Organizações
• As OrganizaçõesAs Organizações
• Cenário para uma Sociedade de OrganizaçõesCenário para uma Sociedade de Organizações ARTOR ARTOR ((ARTARTificial ificial ORORganizations)ganizations)
• Interação entre Produtores e Fornecedores deInteração entre Produtores e Fornecedores de em um caminho cooperativoem um caminho cooperativo
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected] metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a
modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaçõesOrganizações
• Uma Sociedade de OrganizaçõesUma Sociedade de Organizações
protagonistaprotagonista
criadorcriador
naturalnatural
artificialartificial
constantementeconstantementemodificamodifica
mundo realmundo real
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected] metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a
modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaçõesOrganizações
naturalnatural
artificialartificial
mundo realmundo real
PercepçãoPercepção
modelos conceituaismodelos conceituais
• Limitações cognitivas e físicas Limitações cognitivas e físicas Entende as vantagens de reunir esforçosEntende as vantagens de reunir esforços
Sociedade e Relações SociaisSociedade e Relações Sociais
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected] metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a
modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaçõesOrganizações
Estas Sociedades foram e ainda são estruturadasEstas Sociedades foram e ainda são estruturadasem em ORGANIZAÇÕESORGANIZAÇÕES , nas quais o ser humano , nas quais o ser humanocontribui com suas capacidades e especialidades,contribui com suas capacidades e especialidades,exibindo um comportamento inteligente.exibindo um comportamento inteligente.
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected] metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a
modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaçõesOrganizações
Neste cenário social, um Neste cenário social, um Comportamento InteligenteComportamento Inteligentepode ser caracterizado:pode ser caracterizado:
• Percepção do ambientePercepção do ambiente• Tomada de decisãoTomada de decisão• Interações sociais Interações sociais • CoordenaçãoCoordenação• PlanejamentoPlanejamento NASCER, VIVER e MORRER.NASCER, VIVER e MORRER.• AprendizagemAprendizagem
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected] metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a
modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaçõesOrganizações
• As OrganizaçõesAs Organizações
entidade socialentidade social
modeladas em termos de Interações Sociaismodeladas em termos de Interações Sociais
intraintra
interinter
innerinner
outerouter
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected] metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a
modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaçõesOrganizações
INNERINNERRecursos HumanosRecursos Humanos
Não HumanosNão HumanosEstrutura FísicaEstrutura Física
ConceitualConceitualTarefas finsTarefas fins
suporte (meio) suporte (meio)
INNER/ OUTERINNER/ OUTERObservação - PassivaObservação - Passiva
AtivaAtiva
A sobrevivência de uma Organização depende daA sobrevivência de uma Organização depende dacapacidade do capacidade do INNER INNER perceber e se ajustar para perceber e se ajustar para o o OUTEROUTER
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected] metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a
modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de Organizações - Organizações - 1o parte
•Cenário para uma Sociedade de OrganizaçõesCenário para uma Sociedade de Organizações
AMBIENTE
consumo
consumidoresindivíduos
distribuição
distribuição
distribuição
distribuição
consumo
consumo
consumo
co co. . .
con1 2
organização
c dP
dPc
organização
c dP
dPc
organização
c dP
dPc
consumo
distribuição
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
• em geral pela modelagem de organizações,
• em particular pela relação social de contratação,
• necessidade de processos automatizados,
• pela necessidade de preservar o conhecimento envolvido e aprender com as experiências,
Aplicando metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de
OrganizaçõesOrganizações
•MOTIVAÇÃO
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected] metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a
modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaçõesOrganizações
• pelo potencial que o domínio da Inteligência Artificial Distribuída apresenta na modelação de problemas complexos e distribuídos, e
• pela atenção que a comunidade científica tem dispensada no domínio da modelagem das organizações.
•MOTIVAÇÃO
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected] metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a
modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaçõesOrganizações
• dois grupos de disciplinas:
(i) as que auxiliam na compreensão do problema a ser estudado e modelado, e
(ii) as que contribuem com conceitos e metodologias.
• COMPREENSÃO
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected] metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a
modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de OrganizaçõesOrganizações
Teoria das OrganizaçõesTeoria Geral da Administração
SociologiaMicroeconomia
Psicologia
sociedade de organizações sociedade de agentes
organização
relações sociais capacidade dos agentes
agente
Domínio de Compreensão Domínio de Realização
Inteligência Artificial DistribuídaSistemas MultiagenteAprendizagem Simbólica Automática
• COMPREENSÃO
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected] metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a
modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de Organizações - Organizações - 2o parte
. decidir sobre o convite,
Organizações
. detectar conflitos,
. aprender no domínio da negociação.
. negociar os valores dos critérios,
. avaliar as contrapropostas,
. convidar a sociedade a participar,
. efectivar a contratação, e
. avaliar as propostas,
. negociar os valores dos critérios, e
. aprender no domínio da negociação.
Comportamentos: Comportamentos:
•Interação entre Produtores e Fornecedores deInteração entre Produtores e Fornecedores de em um caminho cooperativoem um caminho cooperativo
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
INDIVÍDUOS
RELAÇÕES
RELAÇÕESRELAÇÕES
SOCIEDADE
RELAÇÕES
NEWS-STAND
RELAÇÕES
RELAÇÕES
RELAÇÕES
RELAÇÕES
RELAÇÕES
não-hierárquica
......
ORGANIZAÇÃO (agente)
hierarquica
RELAÇÕES
não-hierárquica
......
ORGANIZAÇÃO (agente)
hierarquica
não-hierárquica
......
ORGANIZAÇÃO (agente)
hierarquica
ARTARTificialificial ORORganizationsganizations
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
• Agentes (Organizações)
• Quadro-Negro (Quiosque “News Stand”)
Os componentes do sistemaOs componentes do sistema ARTORARTOR
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
ARTARTificialificial ORORganizationsganizations
INNER
OUTER
ADMINISTRATOR-AGENT
PLANNING
COORDINATION
LEARNING
COM.
INDIVIDUAL KNOWLEDGE (IK)
KNOWLEDGE (CK)CORPORATE
COM. = communication
COVER-AGENT
INNER
EXECUTOR-AGENT
EXPERTISE
LEARNING
INDIVIDUAL KNOWLEDGE (IK)
OUTERSM AM
CS
SS
COM.
Os componentes do sistemaOs componentes do sistema ARTORARTOR
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
styles
resources, ...
self model
acquaintance model
cover-agents
society
C. K.
missions
DESCRIPTOR
agenti
agentn
plans
processes
...
projection
projection
...
objectrelation
ARTARTificialificial ORORganizationsganizations
Os componentes do sistemaOs componentes do sistema ARTORARTOR
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
““ARTOR”ARTOR” um modelo computacional para um modelo computacional para
organizações artificiaisorganizações artificiais
um agente gestor é definido pelo par ordenado:
(Ikb, Caa) onde:(i) Ikb é uma base de conhecimento individual, e(ii) Caa é um conjunto de capacidades {planeamento,coordenação, comunicação, aprendizagem}.
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
““ARTOR”ARTOR” um modelo computacional para um modelo computacional para
organizações artificiaisorganizações artificiais
um agente executor é definido pelo par ordenado:
(Ikb, Cae) onde:(i) Ikb é uma base de conhecimento individual, e(ii) Cae é um conjunto de capacidades
{especialidade/perícia, comunicação, aprendizagem}.
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
uma organização é definida por:
Sejam Aas e Eas.Uma organização é uma tripla, tal que Org =(Aas,Eas,Ckb), Aas , Eas , Ckb .
““ARTOR”ARTOR” um modelo computacional para um modelo computacional para
organizações artificiaisorganizações artificiais
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Estruturas:
Ckb
agenteexecutor
agentegestor
o agente envolvente de menor
granularidade
““ARTOR”ARTOR” um modelo computacional para um modelo computacional para
organizações artificiaisorganizações artificiais
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Estruturas:
Ckb
ag_ex
ag_ge
ag_ex
ag_ge
Ckb
ag_exag_ex
ag_ge
Ckb
ag_ge
Grupo virtual
ouag_ex
ag_ge
Ckb
organizações virtuais
ag_geag_ex
ag_ge
ag_ex
ag_geag_ex
Ckb
Ohiw Ohis
Ohis (ii)
(i)
(iii)
ag_ex
ag_ge
““ARTOR”ARTOR” um modelo computacional para um modelo computacional para
organizações artificiaisorganizações artificiais
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Capacidades dos agentes:
ambiente externo a organização
comunicação
agente gestor/ agente executor
base de conhecimentoindividual - Ikb
área de comunicação. mensagens recebidas. mensagens à serem enviadas
ambiente interno a organização
““ARTOR”ARTOR” um modelo computacional para um modelo computacional para
organizações artificiaisorganizações artificiais
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
conhecimento
base de conhecimento corporativa - Ckb
ambiente interno a organização
comunicação
recepção
fila_de_espera
gerenciamento
““ARTOR”ARTOR” um modelo computacional para um modelo computacional para
organizações artificiaisorganizações artificiais
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
(i) a padronização
(ii) a supervisão direta
(iii) o ajuste mútuo através da argumentação
A Coordenação:
““ARTOR”ARTOR” um modelo computacional para um modelo computacional para
organizações artificiaisorganizações artificiais
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
O quiosque "News-Stand" representa um local deafixação pública de informações para os componentesde uma sociedade de organizações
QUIOSQUE - "News_Stand"
acçõesmensagens
AGENTES
oferta de notícias
busca por notícias
oferta de notícias
busca por notícias
afixação
procura
confirmação da oferta de notícias
resultado da busca por notícias
oferta de notícias
busca por notícias
Base deNotícias
Mantenedor
relações públicas
““ARTOR”ARTOR” um modelo computacional para um modelo computacional para
organizações artificiaisorganizações artificiais
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
ocorre através de:
agentes executores dos agentes envolventes, os quaisrespectivamente desempenham; os papéis de:
(i) organizadores, ou
(ii) respondentes,
dependendo dos objectivos de:
(i) buscar cooperação, ou
(ii) estar interessado em cooperar,
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
lista de critérios (CL) para cada bem/serviço a ser provido.Uma lista de critérios, é formada pela conjunçãounidades denominadas de critérios de seleção (SC) .
seleção:
cor
técnico comercial
preço período depagamento
quantidade
bem/serviço
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
satisfazem
região dosvalores que
satisfazem maisregiões dosvalores dos
domínios doscritérios
região dosvalores quesatisfazem
menos
C a d a c r ité r io d e s e le c ç ã o (S C ) é u m a 5 -u p la :
[c o r , a z u l, [ [a z u l, p re ta ] , n o n e ] , 1 ,g ro u n d ] , . . .[p e r ío d o _ d e _ p a g a m e n to , 3 0 , [ [v is ta , 3 0 ,6 0 , 9 0 , 1 2 0 ] , r ig h t ] , 3 , g ro u n d ] , . . .
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
(agentn,, 12, ((color, blue, y), (price, _, y), (payment_period, 60, y)), 10)
AgAg11AgAg22
AgAg33 AgAgnn
BBBB
BBBB
ConviteConvite
organizerorganizer
respondentrespondent
respondentrespondentrespondentrespondent
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
satisfazmais
PS_CL_P1(Dcor,Dpreço,Dperíodo de pagamento,Dquantidade)
10 60
preçocor período depagamento
quantidade
Espaço de possibilidades da CL_P1
90
120
satisfaz
satisfazmenos
azul, preta
3020 50
8030 vista
artor_org_A
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
uma sessão de negociação
organizadorrespondente
respondente
estratrégia,táctica
estratrégia,táctica
inicialcontra_oferta
inicialoferta
inicialoferta
inicialcontra_oferta
oferta_1
estratrégia,táctica
Negociação baseada em:(i) estilo do agente, e(ii) estratégias e táticas
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Oferta_Inicial e a NegociaçãoA Oferta_Inicial e a Negociação
Orientada :Orientada :
Estilo doEstilo doagenteagente
EstratégiasEstratégias TáticasTáticas
Win/WinWin/Win
Win/LoseWin/Lose
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A Oferta_inicial e a NegociaçãoA Oferta_inicial e a Negociação
...
Frame: EstratégiaTipo: 1) DECREMENTAL
2- Próximas_ofertas:
Tipo de Conceito: ECConceito: 1) Considerar 50% das contra_ofertas
...
Frame:
Frame:
Estilo do agenteEstilo: win/win Aplicação: negociação
Conceitos: EC...
Frame:
Opção: 1
Negociação, Opção: 1, Conceito
...
...
...
Estilo do agente : win/win ou win/lose Objectivo : decrementar as ofertas
1- Oferta_inicial: ECs com máximo valores
Tácticas: TROCA
Frame: TáticasTipo : 1) TROCA
...
Objectivo: Troca de ECs 1) Manter ECs com utilidade > 5
Trocar ECs com utilidade =< 5 ...
Frame: operador_decremental...
...
Negociação, Opção: 1, Conceito
ECs com valores decrementados
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
O Processo de ValidaçãoO Processo de Validação
desejado
oferta_inicial c_oferta_inicial oferta_1 c_oferta_1 oferta_2
geradarecebida
sequência
valores acima
valores abaixo
cresce/ decresce/ coincide
• Cálculo da distância, Situações de conflito Cálculo da distância, Situações de conflito • Negociação como metodologiaNegociação como metodologia
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A AprendizagemA Aprendizagem
EC1.iEC2.iECn.i
EC1.1EC2.1ECn.1
EC1.2EC2.2ECn.2
c_oferta_inicial oferta_1 c_oferta_1 oferta_2 oferta_inicial
ECnEC2EC1
c_EC1.ic_EC2.ic_ECn.i
c_EC1.1c_EC2.1c_ECn.1
D
A
BE
F
sequência
A
C C
B
frame_1 frame_2 frame_...
CL- valores desejados
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Em referência ao cenário, a táctica de“troca” da estratégia “decremental”,utilizada pelo organizador, passa a sercomplementada com:
(i) para geração da oferta inicial:
(i.ii) incrementar os valores que satisfazem os critérios,para seus valores de utilidade máxima (satisfaz mais)
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
(ii) para as demais ofertas que não a inicial:
(ii.i) manter o valor de um dos critérios, ocom mais alta utilidade (“Pri”). Caso existamais de um, escolhe-se aleatoriamenteum deles,
(ii.ii) seleccionar o próximo critério demais alta utilidade e passar adecrementar, de uma unidade, o valorrelativo da instância, mantendo osdemais fixos,
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
(ii.iii) quando todos os valores, do critérioque está sendo decrementado, foramofertados, e a sessão não foi encerrada,retornar ao passo (ii.ii), e
(ii.iv) quando não mais é possível manter o valor docritério escolhido no item (ii.i), decrementar de umaunidade, o valor relativo da instância desse critério, eretornar ao item (ii.ii).
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
A contratação:A contratação de um respondente, por um organizador,
segue a seguinte prioridade:
(i) o respondente que apresentou a contra-ofertacom a melhor utilidade, independente de ter sido aúltima interacção. Em caso de empate,
(ii) o respondente que antecipou o encerramento dasessão, por igualdade de valores. Em caso de empate,
(iii) o respondente cujo conhecimento que oorganizador possui, em sua base de conhecimento,sobre processos de selecção anteriores, apontamcomo um respondente “win/win”.
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Aprendizagem:
oferta inicial contra-ofertainicial
segundaoferta
segundacontra-oferta
terceira oferta terceiracontra-oferta
critérios para“1”
para“2”
de“1”
de“2”
para“1”
para“2”
de“1”
de“2”
para“1”
para“2”
de“1”
de“2”
cor azu=
azu=
pre=
azu=
pre=
azu=
pre=
azu=
pre=
azu=
pre=
azu=
preço 10
10
10=
30
10=
10=
10=
30
10=
10=
10=
30
período_de_pagamento
120
120
vis
120=
90
90
30
90=
60
60
60=
60=
quantidade 50=
50=
80
50=
50=
50=
80
50=
50=
50=
80
50=
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
------ EXEMPLOS ------------------------> classe = critério prazo
[preco(incr_util),cor(man_util),quantidade(man_util),prazo(incr_util),classe(decr_util_Prazo)],
[preco(man_util),cor(man_util),quantidade(man_util),prazo(decr_util),classe(decr_util_Prazo)],
[preco(man_util),cor(man_util),quantidade(man_util),prazo(decr_util),classe(man_util_Prazo)], ...
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
------ TREE ----------------------------> preco incr_util--> decr_util_Prazo man_util--> cor man_util--> quantidade man_util--> prazo decr_util--> man_util_Prazo decr_util--> decr_util_Prazo
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
. para cada agente respondente,
. para cada um dos critérios das contra-ofertas que apresentam variaçõesdurante a sessão de negociação,
. gerar uma árvore de decisão,tendo como classe, o critério dacontra-oferta que apresentou avariação,
. para cada árvore de decisãogerada, obter o nó raiz. Este nó éum critério relevante, causadordas variações nas contra-ofertas,
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
. os demais critérios que não variaram,são critérios através dos quais osrepondentes relaxam suasrestrições, concordando com osmesmos.
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
(i) o respondente “artor_org_1_supply_expert”, concentra sua estratégia etáctica de negociação nos critérios quantidade e prazo. O critério preço é ocritério relevante para haver a variação,
/********************************************************/respondente (artor_org_1_supply_expert).concorda_criterios(artor_org_1_supply_expert, 50).discorda_criterios(artor_org_1_supply_expert, 50).criterio_oferta_relevante_variacao(
artor_org_1_supply_expert, [preco]).criterio_contra_oferta_relevante_variacao(
artor_org_1_supply_expert,[quantidade, prazo]).contratado(artor_org_1_supply_expert, nao).
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Como pode ser Útil o conhecimento aprendido?Como pode ser Útil o conhecimento aprendido?
• Orientador do planejamento para o processo Orientador do planejamento para o processo de negociaçãode negociação
• Orientador durante a execução do processoOrientador durante a execução do processo de negociaçãode negociação
a relação social de seleção e de contratação a relação social de seleção e de contratação de parceiros cooperantes no modelo de parceiros cooperantes no modelo
“ARTOR”“ARTOR”
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
Definição do sistema “ARTOR”O sistema "ARTOR" é, ao nível mais abstracto, definido
pelo par ordenado:
(Ms, Ls) onde:(i) Ms é a base de conhecimento, e(ii) Ls é o lançador da sociedade.
ARTOR (ARTificial ORganizations)
Aplicando metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de
OrganizaçõesOrganizações
Marcos Augusto Hochuli Shmeil - [email protected]
explicação
ARTOR
sociedade
Base de conhecimento
do_ mundo
do_modelo_"artor"
dos_artefactos
dos_ modelos
do_artefacto_"artor"
Lançador
interface
ou
ou
.explicação
. lança sociedade
. encerra
homem X
descritores
global. escolha. interface
artor
consola
escoha
artefacto
Aplicando metodologias de IAD e ML para a Aplicando metodologias de IAD e ML para a modelagem de uma Sociedade de modelagem de uma Sociedade de
OrganizaçõesOrganizações