Kennissystemen. Onderzoek en toepassingen in de jaren 80 90

Transcriptie

1 Onderzoek en toepassingen in de jaren Kennissystemen Ontwikkeling van intelligente systemen met een krachtig probleemoplossingsvermogen op experten-niveau (knowledge engineering)

2 Overview Kennis-gebaseerde systemen Uitgangspunten Benadering Resultaten Intelligente software agents Context VUB Agent projecten (illustratie COMRIS project) Agents: wordt vervolgd

3 Uitgangspunten ( 70-80) Intelligentie in systemen ontstaat door Observeren menselijk probleemoplossingsgedrag Vertalen naar heuristieken en beslisbomen Generieke redeneercomponent Specifieke taak en probleemdomein (bv. Diagnose auto s) IF (Car does not Start) AND (Lights do not work) THEN Battery is empty and needs to be replaced

4 Uitdagingen Meer sturing tijdens de kennis-acquisitie Robustheid van de probleemoplossingscompetentie; Aanpasbaarheid / onderhoudbaarheid Eerste generatie : regel-gebaseerde redeneersystemen Tweede generatie : model-gebaseerde redeneersystemen

5 The Knowledge Level Approach Knowledge Level Model 2 Conceptual System Model Knowledge acquisition 1 Structurepreserving design 3 Aposteriori analyse Observable expert problem solving behavior

6 1 Knowledge Level Models WHAT Task Model Problem-Solving Models HOW Domain Models USING

7 1 Knowledge Level Modelling Vraagstelling Beschrijvend en voorspellend vermogen Herbruikbaarheid van modelleringservaring Resultaten Component of Expertise & CommonKADS Empirische modellen voor Diagnose van processorkaarten System 12 (Alcatel) Scheduling van treinschema s (NMBS) Referentie (interpretatie) modellen

8 2 Structure-Preserving Design Vraagstelling Hoe beschrijvend expertise model transformeren naar een software applicatie model? Haalbaarheid om taak-methode-domein structuur te handhaven? Resultaten Notie van task features t.b.v. transformatie regels CML en KREST (van modellen naar uitvoerbare code)

9 3 Operationele Kennissystemen Vraagstelling Probleemoplossingsvermogen Industrialiseerbaarheid Onderhoudbaarheid Resultaten Evolutie in applicatie architecturen Diverse industriële toepassingen TroTelC (diagnose van processorkaarten) Scheduling treinschema s Verkoopsondersteunend offerte systeem Afhandeling schadeclaims Brand Evaluatie krediettoekenning...

10 Application Architectures Domain editor Expert knowledge Edit Run Customer requirements Task-specific domain-independent knowledge modelling tool Domain knowledge maintenance end-user application Tender Task-specific reasoning component

11 Conclusie Systematisch onderzoek aan VUB AI-Lab ( 80-90) heeft geleid tot Raamwerk voor expliciete kennis modellen Ontwikkelomgevingen voor kennissystemen Industriële toepassingen Alternatieve aanpak voor de ontwikkeling van intelligentie systemen (agents-based)

12 Overview Kennis-gebasseerde systemen Uitgangspunten Benadering Resultaten Intelligente software agents Context VUB Agent projecten (illustratie COMRIS project) Agents: wordt vervolgd

13 Intelligent Agents Goal of AI: to build agents that exhibit aspects of intelligent behaviour Agent Theory Agent Architectures Agent Languages Cfr. Wooldridge and Jennings, 1994

14 Symbolics vs. Dynamics paradigm Symbolic AI (deliberate agent) (Newell and Simon, 1976): Representation of the world (vision, speech, learning, ) Reasoning mechanisms (KR, reasoning, planning, ) Subsumption architecture (Brooks, 1985; Steels, 1989): Situatedness, embodiment Emergence (interaction with environment)

15 Intelligent software Agents Key agent properties: Action, perception Interaction Autonomy (Maes, 90) Adaptivity, learning (Vandevelde, 88) Key architecture properties: Scalability Interoperability

16 VUB arti agent-based projects VIM: Virtual multicomputer for symbolic applications ( ) Magica: Multimedia Agent-based Interactive Catalogues ( ) Geomed: Geographical mediation systems ( ) COMRIS Cohabited Mixed-reality Information Spaces ( )

17 COMRIS Co-habited mixed reality Virtual space supports physical space: Interest topology vs. Distance topology Sensing (context perception) and action (information push) Interaction: Competition for attention Relevance, competence, performance Interest, context Autonomy: interest based navigation

18 Comris co-habited mixed reality information spaces information layer virtual space PRA physical space interest based navigation PA interest based navigation competition for attention information push context sensing

19 Agent infrastructure Each agent has a secretary which handles its communication with peers Secretaries join group interest groups to increase scalability Subspace: many-to-many Publish Group: one-to-many Pooling secretaries in a process increases per machine scalability Direct connections remove bottle necks

20 Wearable device: parrot Copyright Starlab nv

21 Comris demo 3 I Conference, Jönköping (Sw), 2000

22 Agents continued Industrial take-up: autonomy, proactivity e.g. Filtering agents: Amazon, ebay Monitoring agents: software updates Challenges for the future: open systems Technical interoperability : see EU FP6: Agentlink Roadmap Semantic interoperability : sharing information in an information-rich, universal web (see Knowledge Web, EU FP6 )