Otonom Aracılar

'Elektronik Genel Bilgi' forumunda Mavi_Sema tarafından 19 Mayıs 2009 tarihinde açılan konu

  1. Mavi_Sema

    Mavi_Sema Özel Üye

    Sponsorlu Bağlantılar
    Otonom Aracılar konusu 1. Aracıların Tanımı
    Aracılar, içinde bulundukları çevrede tasarım amaçlarına erişmek için kendi başlarına eyleme geçebilen hallendirilmiş bilgisayar sistemlerdir (Jennings ve diğerleri, 1998). 'Hallendirilmiş' deyimi ajanın çevresinden çeşitli uyarılar aldığını ve çevresini eylemleriyle değiştirme yeteneğinin olduğu anlamına gelmektedir. Kendi başına (otonom ) davranış aracının insan yardımı olmadan hareket edebilme yeteneğidir. Hallendirilmiş, kendi başlarına çalışan bilgisayar sistemleri yeni bir buluş değildir. Bu sistemler termostat kadar basit, nükleer reaktör kontrol sistemleri kadar karmaşık olabilir.
    Aracıları diğer otonom sistemlerden ayıran en önemli özellik esneklikleridir. 'Esneklik' deyimiyle diğer aracılar ve insanlarla iletişime girme yetenekleri ve çevrelerine karşı olan sorumlu ve önetkin (proaktif ) tutumları anlatılmaktadır. Aracıların önetkin ve sorumlu davranışları Petrie tarafından yazıcı örneğiyle açıklanır (Petrie 1996). Normal bir bilgisayar yazıcısı kullanıcı tarafindan verilen bir yazma isteğini yerine getiremezse hata mesajı verir ve böylece kullanıcı ve yazıcı arasındaki etkileşim sona erer. Ama aracı tarafından yönlendirilen yazıcı, geri çevrilen yazma isteğini ve geri çevrilme nedenini aklında tutar. Yazmayı engelleyen sorun çözüldüğünde, kullanıcıya haber vererek yazmayi hala isteyip istemediğini sorar.
    2. Aracıların Tarihi
    Tarihin başlangicindan beri insan olmayan aracılara karşı ilgi duyulmuştur. Androidler, robotlar, cyborglar ve diğer bilim kurgu yaratıkları kültürün kalıcı bir parçası haline gelmiştir. "Robot" Çekçe hizmetçi anlamına gelmektedir. 1921'de "Karel Capek'in Rossumun Evrensel Robotları" eseriyle robot terimi tanınmştır. Robot deyimi günümüzde bir rüyadan çok kabusu çagrıştırmaktadır. Acaba, robotların üstün güçleri bir gün insanlarla aralarında olan efendi -köle ilişkisini tersine çevirecek midir ? Her gün bilgisayar kullanıcıların yazılım kullanırken karşılaştıkları hatalar, terslikler ve virüs gibi tehlikeler, insanların yazılım aracılarına bakış açısını daha da kötüleştirmektedir. Bir robot ne kadar zeki olursa efendisinin çıkarları yerine kendi çıkarları ile o kadar çok ilgilenebilir. Bir robot ne kadar insana benzerse, insanlarda varolan zaaflar ve gariplikler robotta da o kadar çok gözlenebilir. Bu gibi endişeler ve paranoyalar yersiz gibi gözükse de yazılım aracıları tasarlanırken gözönünde bulundurulmalıdır. Çünkü korkular ne kadar yersiz olursa olsun içlerinde ufak bir gerçek payı bulunabilir! Çeşitli otomatlar yüzyılardır kullanılmasına rağmen, otonom aracı kavramı II. Dünya Savaşında bilgisayarların gelişmesi ortaya çıkmıştır (Norman 1997). Norman günümüzdeki zeki aracı kavramının atalarının otomatik mekanik aletler olduğunu belirtmektedir, fabrikalarda kullanılan dokuma tezgahları vwe uçaklardaki otomatik pilot gibi. Otomatik mekanik aletler yerine otomatik dijital yazılımlar kullanma fikri Nicholas Negroponte ve Alan Kay'in öngörüleri ile taraf topladı. Alan Kay yazılım aracıları fikrinin gelişimini şöyle açıklıyor (Kay 1990):
    ``Aracı fikri 1950lerde John McCarthy ve Oliver G. Selfridge tarfindan ortaya atıldı. Amaçları belli bir hedef verilince hedefe ualşmak için gerekli bilgisayar işlemlerini yapabilecek bir sistem yaratmaktı. Sistem çıkmaza girene kadar kendi başına çalışacak, takıldığında ne yapması gerektiğini insanlara soracaktı. Yapacakları sistem bilgisayar dünyasında iş yapan sanal bir robot olacaktı.''
    3. Aracıların Türleri. Aracıların Türleri
    Aracıların kendi başlarına çalışabilen ve esnek bilgisayar istemleri olmaları dışında başka yetneklerinin de var olup olmadıkları tartışmaya açıktır. Nwana aracı araraştırmalarini iki akıma ayırmaktadır : Birinci akım 1977lerde başlamıştır. Yapay zeka (YZ) alanında çalışanlar tarafından geliştirilmitir. YZ aracı tasarımında istemli yapıyı kullanır. İstemli yapı aracı tasarımında aracının içinde bulunduğu dünyanin sembolik bir anlatımını tutar. Inanç -istek - amaç (Belief desire, intention) modeline dayanır. (IIA) (Shoham, 1993). kararlarını mantıksal neden-sonuç ilişkilerine veya örüntü tanıma gibi çeşitli bilimsel yöntemlere dayanarak alır. Bu tasarım şeklinin avantajı mantıklı olduğu bilimsel olarak ispatlanmış kararlar almsıdır. Dezavantajı ise gerçek zamanlı veya zamanın kısıtlı olduğu alanlarda uygun bir karar vermek için geş kalmasıdır. İkinci akım 1990larda başlayan 'tepki' tasarımıdır.(reactive architecture ) (Brooks 1991a 1991b). Birinci akıma göre aracılara daha esnek şekilde bakar. Aracıların zeki olmasi şart değildir, az zekalı hatta aptal olabilir, önemli olan eylemlerinin zekice olmasıdır. Çalışmalarin amaci istemekten dan yapmaya, neden sonuç ilişkilerini ortaya çıkarmaktansa kontrollü hareketlere kaymıştır. Brooks tasarımını şu gözlemleri ile savunur.
    Zeki davranışlar, soyut tanımlamalara ve neden sonuç ilişkilerine dayanıdırılmadan yartılabilir. Gerçek zeka dünyada sadece bir uzman sistem (expert system ) olarak veya teorem ispatlama makinası olarak bulunmaz. Zeka belirli karmaşık sistemlerin kendiliğinden ortaya çıkan doğal sonucudur. Zeki davranış aracının çevresiyle etkileşimlerinden ortaya çıkar, sistemin soyutlanmış bir özelliği değildir.
    Brooks kendi savlarını kanıtlamak için subsumption yapısına dayalı robotlar tasarlamıştır. Subsumpptıon yapısı her biri bir amacı yerine getirmeye yönelik davranışların oluşturdudu hiyerarşidir. Her davarnış robotun kontrolünü ele geçirmek için diğerleri ile yarışır. Subsumption yapının düşük katmanlarında ilkel davranışlar bulunur. (engellerden kaçınmak gibi ) ilkel davranışların hiyerarşide önceliği vardır. IIA yapısyla karşılaştırıldığında gerekli hesaplama yükü çok azdır, ama bu basit robotların gerçekleştirdiği görevler etkileyicidir. Melez yapılar bu iki yapının sentezlemesiyle ortaya çıkmıştır. Melez yapılarda en az iki alt sistem bulunur; bir tanesi sembolik dünya modeline sahip plan yapma ve karar verme yetisine sahip istemli sistemdir, digeri ise karmaşık neden ve sonuç ilşkilerine dayanmadan çevresinde gelişen olaylara tepki veren tepki sistemidir. Eğer aracının bir problemi çözmek için yeterli zamanı yoksa aracıyı tepki sistemi yönetir, eğer düşünmek için yeterli zaman varsa aracı istemli sistem tarafından geliştirilen bir davranışı uygular. (Wool ve Jennings 1995). Aracıların çok değişik alanlarda uygulamalarının olması, aracıların günümüzde yaygın kullanıldğının en önemli göstergesidir. Bunların bir dalı da kişisel aracılardır.
    4. Kişisel Aracılar. Kişisel Aracılar
    Bilgisayarlar gunluk yasamimiza giderek daha fazla girmeye baslamislardir. Haberlerin ve bilgilerin alinmasi mektup ve diger sosyal ilişkiler, eğlenceler daha çok bilgisayar tabanlı olmaktadır. Bu sırada bilgisayar kullanan ama bilgisayarla ilgili fazla deneyimli olmayan kullanicilarin sayisi artmaktadir. Gelisen yeni tekonolojilerle kullanici sayisinin daha fazla da artmasi beklenmektedir. Maalesef insanlarin bilgisayarları öğrenme hizi teknolojilerin gelisme hiziyla ayni oranda degildir. Su anda kullanıcı ile bilgisayar arasinda dolaysiz etkilesim (manipulasyon ) yaygin olarak kullanilmaktadir. Dolaysiz etkilesimde kullanıcı gerekli her operasyonu kendi başlatır ve bütün operasyonları kontrol eder. Deneyimsiz kullancılıarın sayısının artmasıyla dolaysız etkileşim yerini aracıları kullanarak dolaylı etkileşime bırakacaktır. Yazılım aracıları temsil ettiği kişi veya kuruluş adına çalışan bilgisayar programlarıdır. En belirgin özellikleri temsil ettiği kişilerin tercihleri doğrultusunda bağımsız çalışmaları ve kendilerine verilen amaçları gerçekleştirmek üzere içinde bulundukları ortamda diğer ajanlar ve insanlarla iletişime geçebilme yetenekleridir. Kullanıcı tarafından başlatılan doğrudan komutlar yerine kullanıcının aracısıyla birlikte karşılıklı etkileşime girdiği bir sistem düşünlmektedir. Aracı kullanıcıya yardım eden kişisel yardımıcı konumundadır. Yardımcı kullanıcının kişisel isteklerini ve tercihlerini öğrenerek zamanla daha etkinleşecektir. Aracılar kullanıcılar değişik şekillerde yardım edebilir :

    • Kullanıcı adına görevleri yerine getirirler.
    • Kullanıcıyı eğitebilirler
    • Birden çok kullanıcı arasında iletişim ve yardımlaşmayı sağlarlar.
    • Sıradan işleri ve olayları kontrol ederler.
    Aracıların kullanıldıkları uygulamalar çok değişik alanlarda olabilir. Bilgi ayıklama, bilgi geri çağırma, e-mektup yönetimi, toplantı saati ayarlama, kitap, müzik ve film seçimi ve bunun gibi. Petrie httpnin aracı iletişimi için yeterli olmadığını öne sürmektedir (Petrie 1996). Çünkü http müşteri - hizmetçi mimarisine dayamaktadır. Bir hizmetçi sadece müşterinin isteklerini yerine getirebilir. Kendi başına bir eylemi başlatabilecek yeteneği yoktur. Sadece müşteri istediğinde çalışacak hizmetçi rolü aracıları nesneye yönelik yazılım düzeyine indirecektir. Aracılar müşteri - hizmetçi yapısı yerine karşılıklı önetkin iletişimi sağlayan başka bir yapıyı kullanmaları gerekmektedir. Çok Aracılı Sistemler ve Aracı Koalisyonları Birden fazla aracılı olan sistemlere Dağıtık Yapay Zeka (DYZ) ilgilenmiştir. DYZdeki araştırmalar iki değişik sınıfa ayrılmıştır.

    • Dağıtık Problem Çözme (DPÇ)
    • Çok Aracılı Sistemler (ÇAS)
    DPÇ bir problemin birbiriyle yardımlaşan değişik modüller tarafından bilgi paylaşımı ve bilgi bölüşümüyle çözülmesiyle ilgilenir. Sade bir DPÇ sisteminde bütün etkileşim stratejileri büyük bir sistemin dahili bir parçasıdır. DPÇ sistemine differensiyal bir denklemi paralel çözen bilgisayarlar örnek gösterilebilir. Bir ÇASta her aracının kendi stratejisi ve amacı vardır. Aracı sistemin genel çıkarlaırndan çok kendi çıkarlarını düşünerek hareket eder. Aracılara dışarıdan stratejiler empoze edilemez. Aracılar amaçlarına uygun olarak birbirlerilye çatışabilir veya ortak çalışabilirler. Bir ÇASa örnek olaak elektronik ortamda alışveriş yapan ajanlar gösterilebilir. Zamanla ÇAS terimi DPÇyi de kapsayacak şekilde geniş bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. Jennings ÇAS'ı her biri aracının bireysel yeteneklerini aşan problemleri çözmek için oluşturulmuş gevşek bağlı problem çözücüler ağı olarak tanımlar. Sistem içindeki aracılar otonom ve heterojen yapıya sahip olabilirler. ÇAS araştırmaları ortak bir problemi çüözmek içim hareket eden otonom aracı kümelerinin davranışları üzerine yoğunlaşır(Jennings ve diğerleri 98). ÇASın özellikleri şöyle tanımlanmıştır:

    • Her aracının bireysel yetenek ve bilgileri problemi çözmek için yeterli değidir.
    • Genel bir sistem kontrolü yoktur.
    • Veriler merkezi değildir.
    • Hesaplama eş zamansızdır.
    Sandholme göre ÇASa artan ilginin sebebi gelişen teknolojinin iletişim altyapılarına getirdiği yeni standartlar (Internet, WWW, NII, EDI, KQML, FIPA, Telescript, Java gibi) sayesinde farklı organizasyonlara ait bağımsız aracıların açık sistemlerde gerçek zamanda etkileşime geçebilme olasılıklarıdır (Sandholm ve diğerleri 99). İkinci neden ise operasyon düzeyinde kararlar verebilmek için gerekli olan bilgisayar desteğinin giderek artmasıdır. Ayrıca sanayide sanal işletmeler kavramı oluşmaya başlamıştır; ufak ve atak şirketlerin ittifaklarından oluşan sanal işletmeler, gerekli olduğunda büyüklüğün ekonomik yararlarından yararlanabilirler. Bu ittifaklar hızlı bir şekilde kurulup bozulabildiğinden, büyüklüğün ekonomik zararlarından etkilenmezler. ÇAS ın avantajları çabukluk, esneklik ve değişen ortam koşullarına hızlı tepki yeteneği olarak gösterilebilir. Sandholm dinamik koalisyon kurma sürecinde ÇAS kullanmanın insan görüşmecilerin çalışma zamanını azalttığını ileri sürmektedir. Ayrıca aracılar karmaşık çevrelerde kısa süreli ve karlı koalisyon bulmada insanlardan daha etkin davranamaktadır. Kraus değişik ÇAS türlerindeki etkileşimler için disiplinlerarası yönetim modelleri öne sürmektedir (Kraus 98). Küçük ve orta boylu ÇASlarda eğer aracıların bireysel çıkarları varsa, oyun teorisi kullanılabilir. Görev dağılımı ve kaynak paylaşımı için stratejik pazarlık modelleri kullanılabilir, Görev atama kontratları için ise müşteri-aracı modeli uygulanabilir. Son olarak bireysel çıkarları olan ajanlar için koalisyon kurma teorileri uygulanabilir. Çok büyük boylu DPÇler için oyun teorisindeki görüşme ve koalisyon kurma modelleri çok karmaşık ve zaman harcayıcıdır. Parçacık dinamiğinin fizksel modellemesi direk ileitşimin çok pahalı ve ya imkansiz olduğu ortamlarda kullanılabilir. Yük taşıma modeli klasik mekaniğin uygulamasına örnek gösterilebilir: Yük taşıma sisteminde bir firmaya ait bir çok taşıyıcı vardır. Taşıyıcılar firmanın yük taşıma görevlerini yerine getirecektir. Firmaya atanmış çok fazla sayıda yük taşıma görevi vardır ve mümkün olduğu kadar çabuk yerine getirilmelidirler. Her yük sabit bir parçacık ve her taşıyıcı hareketli bir parçacık olarak modellenebilir. Her taşıyıcının taşıma kapasitesi taşıyıcının ağırlığını ve her yükün büyüklüğü, yükün ağırlığını belirler. Taşıyıcı ile yükler arasındaki ilişkiyi parçacık modelinin potensiyal fonksiyonları belirler. Çekim güçleri parçacıklar arasındaki mesafeye göre hesaplanır. Hareketli parçacıklar sabit parçacıklara doğru hareket ederler. Hareketli iki parça arasındaki itme kuvveti iki taşıyıcının aynı görevlere doğru hareket etmesini engeller. Yük taşıma görevinin verimliliği hareketli ve sabit parçacıkların çarpışma modeliyle ölçulebilir (Sheory ve Kraus 1996). Ufak ve orta boylu problem çözücüler için yön eylem teknikleri önerilmiştir. Problem küme kapsama veya küme ayırma problemleri şeklinde modellenebilir (Sheory ve Kraus 1996).
    5. Referanslar

    • Brooks, R. A., 1991a, "Intelligence without representation", Artificial Intelligence, Vol. 47, pp. 139-159.
    • Brooks, R. A., 1991b, "Intelligence without reason", Twelfth International Joint Conference on Artificial Intelligence,(IJCAI-91), Sydney,Australia, pp. 569-595.
    • Jennings, N. R., K. Sycara, and M. Woolridge, 1998, "A roadmap of agent research and development", Int. Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, Vol. 1, pp. 7-38.
    • Kay, A. 1990. "User Interface: A Personal View." In The Art of Human-Computer Interface Design, ed. B. Laurel, 191-208. Reading, Mass.: Addison-Wesley.
    • Kraus, S., 1997, "Negotiation and cooperation in multi agent environments", Artificial Intelligence, Vol. 94, No. 1, pp. 79-97.
    • Norman, D. A. 1997. How Might People Interact with Agents? In Software Agents, ed J. M. Bradshaw. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.
    • Petrie, C., 1996, "Agent-based engineering, the web, and intelligence", IEEE Expert, Vol. 11, No. 6, pp. 24-29.
    • Sandholm, T., K. Larson, , M. Andersson, O. Shehory, and F. Tohme, 1999, "Coalition structure generation with worst case guarantees", Artificial Intelligence, Vol. 111, pp. 209-238.
    • Shehory, O. and S. Kraus, 1996, "Emergent cooperative goal-satisfaction in large scale automated-agent systems", Proceedings ECAI-96, Budapest, pp. 544-548.
    • Shehory, O. and S. Kraus, 1998, "Methods for task allocation via agent coalition formation", Artificial Intelligence, Vol. 101, NO. 1-2, pp. 165-200.
    • Shoham, Y., 1993, "Agent-oriented programming", Artificial Intelligence, Vol. 60, pp. 51-92.
    • Wooldridge, M. and R. Jennings, 1995, "Intelligent agents: Theory and practice.", Knowledge Engineering Review, Vol. 10, No. 2, pp. 115-152.
     

Bu Sayfayı Paylaş