Agent Paradigms and Knowbots
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Agenten Paradigmen und KnowbotsAUTHOR: Gerd Döben-Henisch DATE OF FIRST GENERATION: Aug 5, 1997 DATE OF LAST CHANGE: Sept 19, 1997 ADDRESS: INM - Institute for New Media, Frankfurt, Germany EMAIL: doeb@inm.de URL: INM Copyright (c) Gerd Döben-Henisch - INM Institut für Neue Medien - Frankfurt - Sept. 1997
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Properties of Agents
Until now we don't have a general accepted defintion of an agent. In the following we present a partial selection of properties which are widely used to describe agents. No distinction will be made here between software agents and robots or between local or mobile agents. As minimal set of properties which define an agent we assume the following:
But in spite of the vagueness of these properties we will use these three properties to define a basic agent.- To define special types of agents one has to characterize in a more elaborated and detailed way the different kinds of perception, actions and internal procedures which one want to have attached to an agent. SLOMAN (1997a,b) distinguishes for example the following levels of complexity in the realm of the internal procedure:
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Eigenschaften von AgentenWenn man über Agenten sprechen will, muß man sich einigen, welche Eigenschaften auf ein Objekt zutreffen sollen, damit man es als Agent bezeichnen will. Wegen der Vielzahl der möglichen Einsatzgebiete von Agenten und den Querbeziehungen zu zahlreichen verschiedenen wisssenschaftlichen Disziplinen nimmt es nicht Wunder, daß sich bislang noch nicht die allgemein akzeptierte und immer passende Definition von Agenten durchsetzen konnte. Aufgrund dieser unübersichtlichen Lage sollen im Folgenden einige wichtige Eigenschaften vorgestellt werden, die für das Konzept eines intelligenten sprachverstehenden und lernfähigen Agenten von Bedeutung sind, ohne daß mit dieser Zusammenstellung der Anspruch erhoben werden soll, den Agenten schlechthin definiert zu haben. Für die weiteren Überlegungen spielt es keine Rolle, ob der Agent nur ein Stück Software ohne Realweltbezug ist (Software-Agent) oder eine Software, die aufgrund von geeigneten Sensoren über einen Realweltbezug verfügt und in der Realwelt als Maschine agieren kann (Roboter). Es wird auch nicht unterschieden, ob ein Agent lokal ist, d.h. nur von einem bestimmten Rechner aus operiert, oder mobil, d.h. daß der Agent als Datei durch das Netz wandert und auf speziellen Servern bestimmte Aufgaben ausführt. Das Mindeste, was im Folgenden von einem Agenten gefordert wird ist, daß
Trotz dieser Vagheit sollen diese drei Eigenschaften benutzt werden, um einen Basis Agenten zu definieren, d.h. die minimale Form eines Agenten. Will man durch seine Agentendefinition bestimmte spezielle Typen von Agenten herausheben, dann muß man die besondere Art der zu bewältigenden Wahrnehmungen, Aktionen und Verarbeitungsleistungen eigens herausheben. So unterscheidet SLOMAN (1997a,b) im Bereich der internen Verarbeitung z.B. die folgenden Komplexitätsstufen:
Weitere wichtige Eigenschaften -in loser Folge- sind (für einen anderen umfassenden Überblick siehe auch WEISS/ SEN [1996]):
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Agent Types
Depending from the properties you want to designate to your agent you can create different types of agents:
The main concern of the other pages found on this server are mostly related to the type knowbot. OVERVIEW |
AgententypenJe nachdem, welche Eigenschaften man nun einem Agenten zuordnen will, kann man ganz unterschiedliche Typen von Agenten bekommen. Einige solcher Typen seien hier aufgelistet:
Die weiteren Überlegungen und Untersuchungen auf diesem Server gelten vorwiegend dem Typ Knowbot. ÜBERSICHT |
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Agents and Science
If you are dealing with concrete agents (purely software or robots) exclusively from the perspective of engineering (robotics, automatization techniques, control threory...) or software engineering, then it is nearly impossible to relate those agents to the real world including biological systems. But for the development of technological solutions for concrete tasks this is sufficient. It is quite different to cope with agents in the light of some theory which is developed to explain empirical agents and which uses artificial agents as illustrations or as theory guided models to support their theoretical endeavor. This is the case in the knowbot project of the INM. In the case of theory guided modelling we distinguish a domain of investigation G, a measurement procedure M, Data D, an explaining structure STR, a theory T as well as a computer model CM. Applying a measurement M onto a pre-theoretic domain G' yields a theoretic relevant domain G and as a result data D, which can be symbolically represented. Humans and their behavior are constituting the domain G_hum. One kind of empirical data are behavioral data D_sr and physiological data D_snr. Subjective experiences are constituting phenomenological data D_phen. D_sr and D_snr at one hand and D_phen at the other are principially irreducible, but they can be correlated by time. Besides this there are measurement procedures related to the objects of the world in general D_world. Related to every set of data you can construct a formal structure STR which functions as an explanation of these data. Data together with explaining structures yield a theory T: The interrelationships between a general theory of the world T_world and the partial theories T_sr and T_snr will not be discussed in these papers. There is the widely accepted hypothesis, that for every phenomenal process f_phen_i from T_phen there exists a set of processes f_snr_j from T_snr whose existence is a necessary condition for the existence of f_phen_i. We accept this hypothesis. According to the complexity of all the types of theories mentioned here it would be nice to have Computational Models CM (CM_world, CM_sr, CM_snr, CM_phen) which could simulate the content of these theories. If one accepts that the world is a finite system -a very big one- then this holds naturally for every part of this system including the human body. This gives rise to the suggestion that it should in principal possible to simulate a human system on a finite (=computational) model. The Prototype of a Computational System is the Turingmachine TM whith numerous equivalent formalisms. For formal theories with the expresiveness of first order theories -or stronger- we have no decidable computational models. But a subset of first order theories, i.e. the set of Horn Clauses HC combined with SLD-Resolution, we can map completely and correctly in a TM. These CM_hc constitute the paradigm of Logical Programming. A widely used version of a programming language within the paradigm of logical programming is the language Prolog. Because T|\HC is logical equivalent with CM_hc is a translation from a theory T|\HC to the computational model CM_hc not necessary. . OVERVIEW |
Agenten und WissenschaftKonkrete Agenten sind in der Regel entweder reine Softwaresysteme, oder Software eingebettet in Hardware, oder reine Hardwarelösungen. Werden solche Modellbildung isoliert behandelt, d.h. auschließlich aus der Perspektive des Maschinenbaus, der Ingenieurswissenschaften (Robotik, Automatisierungstechnik, Steuerungstechnik...) oder des Softwareengineerings, dann wäre es sehr schwer bis unmöglich, den Status solcher Agenten relativ zur übrigen empirischen Wirklichkeit, insbesondere auch relativ zum Menschen zu bestimmen. Für die Entwicklung einer Technologie, die klare, festumrissene Aufgaben lösen soll, kann dies sehr wohl Sinn machen und dürfte auch das häufigste Vorgehen darstellen. Ein gänzlich andersgearteter Zusammenhang liegt vor, wenn Agenten von solchen Wissenschaften benutzt werden, die versuchen, konkrete empirische Agenten wissenschaftlich zu analysieren und die als Ergänzung und zur Unterstützung ihrer komplexen Theoriebildungen theoriegeleitete Modelle benutzen. Dieser Fall wird im Knowbot Projekt des INM vorwiegend angenommen. Im Fall einer theoriegeleiteten Modellbildung werden hier die Aspekte Gegenstandsbereich G, Meßverfahren M, Daten D, Struktur STR, Theorie T sowie Computermodell CM unterschieden. Durch Vereinbarung eines Meßverfahrens M wird ein vortheoretischer Gegenstandsbereich G' zu einem wissenschaftlichen Gegenstandsbereich G, d.h. der Einsatz eines Meßverfahren M konstituiert den wissenschaftlichen Gegenstandsbereich G. Das Ergebnis von Messungen relativ zu G sind Daten D, die sich symbolisch repräsentieren lassen. M: G -----> D Menschen und ihr Verhalten bilden einen möglichen Gegenstand G_hum wissenschaftlicher Forschung. G_hum c G Empirische Meßverfahren M_emp erlauben es in bestimmtem Umfang, Verhaltensdaten D_sr und physiologische Daten D_snr zu gewinnen. Phänomenologische Meßverfahren M_phen entsprechend Erlebnisdaten D_phen. D_sr c D D_snr c D D_phen c D Aufgrund ihres unterschiedlichen meßtheoretischen (und epistemischen) Status sind D_sr und D_snr einerseits sowie D_phen andererseits wesentlich irreduzibel, aber über die Zeit korrelierbar. Natürlich gibt es auch empirische Meßverfahren zur Gesamtheit aller Objekte D_world, von denen die Menschen nur einen Teil bilden. D_world c D Zu jeder Menge von Meßwerten kann man eine formale Struktur STR definieren, die der Erklärung der einzelnen Meßwerte dienen soll: STR_world, STR_sr, STR_snr, und STR_phen. Meßwerte zusammen mit einer Struktur ergeben eine Theorie T: T_world = D_world u STR_world T_sr = D_sr u STR_sr T_snr = D_snr u STR_snr T_phen = D_phen u STR_phen Die Beziehung zwischen der allgemeinen Theorie der Welt T_world und den Theorien T_sr und T_snr ist sehr vielschichtig. Diese Fragestellungen sollen hier nicht behandelt werden. Zum Verhältnis von T_snr und T_phen gibt es die weitverbreitete Arbeitshypothese, daß sich zu jedem Prozeß f_phen_i aus T_phen eine charakteristische Menge von Prozessen f_snr_j aus T_snr angeben läßt, deren Auftreten eine notwendige Bedingung für die Prozesse f_phen_i bilden, m.a.W. man nimmt an, daß sich für die Beziehung von D_snr zu D_phen eine Abbildung angeben läßt: PP: pt(D_snr x T_snr) -----> pt(D_phen x T_phen) Für die Theorie der Knowbots, wie sie im INM entwickelt wird, wird mit dieser Hypothese gearbeitet. Aufgrund der Komplexität aller hier genannten Theorietypen liegt es nahe, zur Unterstützung dieser Theorien, Computermodelle M (CM_world, CM_sr, CM_snr, CM_phen) zu entwickeln, die den Gehalt der Theorie möglichst vollständig nachbilden. Wenn man davon ausgeht, daß die Welt ein -wenn auch sehr großes- endliches System darstellt, dann gilt diese Endlichkeitsannahme natürlich auch für Teilbereiche dieser Welt wie z.B. für den menschlichen Körper. Daran knüpft sich dann die Vermutung, daß es prinzipiell möglich sei, solche endlichen Systeme durch andere endliche Systeme darzustellen bzw. zu simulieren. Der Prototyp eines endlichen berechenbaren Systems schlechthin bildet die Turingmaschine TM, zu der es mittlerweile zahllose äquivalente Formalismen gibt (Siehe z.B.: H.HERMES [1960, 2.Aufl. 1971], J.E.HOPCROFT/ J.D.ULLMAN [1979], KLEENE, Stephen C. [1988], M.MINSKY [1967], A.M.TURING [1936-7]) Für eine Theoriebildung, die daran interessiert ist, ihre Theorie T auch als Simulationsmodell M verfügbar zu haben, ist es von höchstem Interesse, ein berechenbares endliches System zur Hand zu haben, dessen Ähnlichkeit mit der Theorie hinreichend groß ist. Da es für Theorien, die die Ausdruckskraft von Theorien 1.Stufe -oder stärker- besitzen, nachweislich keine adäquaten endlichen berechenbaren Modelle geben kann (Siehe dazu: GÖDEL, K. [1931], KLEENE, Stephen C. [1988], A.M.TURING [1936-7]), stellt sich die Frage, ob es wenigstens für abgeschwächte Versionen solche endlichen berechenbaren Systeme gibt. Dies ist der Fall. Die Menge der Hornklauseln HC, die eine Teilmenge aller Sprachen 1. Stufe darstellen, lassen sich zusammen mit der SLD-Resolution als Schlußverfahren korrekt und vollständig in eine Turingmaschine abbilden. Anders ausgedrückt, endliche Theorien lassen sich direkt und ohne Umschweif als Computermodelle realisieren. Nennen wir solche Computermodelle CM_hc. Sie konstituieren das Paradigma des Logischen Programmierens. Eine weitverbreitete Realisierung dieses Konzeptes bietet die Programmiersprache Prolog (Siehe z.B.: W.F.CLOCKSIN/ C.S.MELLISH [1984, 2nd ed.], HEIN, James L. [1995], McCABE, Francis [1992], O'KEEFE, Richard A. [1990], STERLING, Leon/ SHAPIRO, Ehud [1994]). Wenn die zuvor erwähnte Endlichkeitshypothese zutrifft, muß die Einschränkung einer Theorie T auf Hornklauseln T|\HC keine ernsthafte Einschränkung für den zu beschreibenden Sachverhalt darstellen. Auf jeden Fall gewinnt man eine intuitiv einfache und zugleich eindeutige Beziehung zwischen Theorien T|\HC und zugehörigen Computermodellen CM_hc. Eine Unterschied zwischen der eigentlichen Theorie T|\HC und dem zugehörigen Computermodell M_hc wird formal damit hinfällig. Die Menge der Formeln, die die Theorie T|\HC bilden, ist logisch mit Computerprogramm CM_hc äquivalent. Man kann dann die Äquivalenz aufstellen: T|\HC = Daten u Axiome = CM_hc = Fakten u Regeln ÜBERSICHT |
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The All-embracing Simulation as Basis for a new cooperativ relationship between the sciences
Today the sciences have quite different views onto the subject of biological agents and their environments. Even in medicine you will hardly find a truly interdiciplinary and integrating approach in dealing with a biological agents as humans are. In the realm of theory guided computational models the situation is different. Here every modul demands the existence of the other module. Either you have the whole or you have an explicit torso. Let us start for example with that domain which is at most disregarded in the sciences, the area of subjective experiences. Using a suitable language (measurement procedure M_phen) you can try to map these objects in a set of phenomenal data (D_phen). Together with some axioms (structure STR_phen) you can set up a phenomenal theory (T_phen), which gives the starting point for a computational model (CM_hc_phen). But during the realization of CM_hc_phen you will notice that you have to postulate some processes outside your phenomenal theory which are in your model responsible to cause the dynamic behavior of your phenomena in the course of time. This would weaken the scientific status of your model. The reason for this deficiency is the fact that a phenomenal theory can not look behind the phenomena. But there is a solution. You could make use of the existing physiological theories T_phys and their computational models CM_hc_phys. In accordance with the working hypothesis that every phenomenal event/ process presupposes a certain set of physiological processes one could use the physiological model to simulate those processes which are responsible for the dynamic behavior of the phenomena. In return gets the physiological model some additional data because the physiological model as such cannot state anything about phenomena. It is this symbiotic model of CM_hc_phen with CM_hc_phys which we call a knowbot. A knowbot as such is also an incomplete model! If you want to describe the behavior of a knowbot then you have to rely on behavioral data T_sr which describe the interactions between the knowbot and the surrounding world T_world. Only with the inclusion of these additional theories you will get an all-embracing model. This compelling necessity to deal with the subject matter in a holistic way can give the modern sciences a serious push to overcome their growing methodological isolations. Working with an all-embracing model challenges all participants to speak a common language and to communicate their contents in a way which transcendents the private slang of an individual disciplin. OVERVIEW |
Die totale Simulation als Basis einer neuen kooperativen WissenschaftslandschaftWenn man biologische Agenten, insbesondere Menschen, wissenschaftlich untersucht, dann erlauben es die heutigen methodischen Vorgaben, daß man sich auf bestimmte Teilaspekte beschränkt. Selbst in der Medizin, wo eine Gesamtschau aller beteiligten Faktoren und Prozesse von der Sache her besonders gefordert wäre, findet man eine multidisziplinäre und integrierende Behandlung fast nirgends und wenn überhaupt, dann nur in Ansätzen. Im Falle theoriegeleiteter Computermodelle stellt sich die Situation anders dar, zumindest dann, wenn man versucht, den theoretischen Anspruch solcher Simulationen konsequent aufrecht zu erhalten. Bei theoriegeleiteten Computermodellen ist es so, daß jedes Modul das andere voraussetzt. Eine vollständige Simulation ist von daher nur möglich, wenn alle Module gleichzeitig realisiert werden. Dies sei kurz erläutert. Gehen wir von dem Gegenstandsbereich aus, der in den Wissenschaften am umstrittensten ist, den subjektiven Erlebnissen (:= Phänomene). Man kann versuchen, mit einer geeigneten Sprache (:= Meßgerät M_phen) diese Gegenstände in eine Menge von phänomenologischen Daten (:= D_phen) abzubilden. Zusammen mit einer Menge geeigneter Axiome (:= STR_phen) läßt sich daraus eine Theorie formen (T_phen), die dann die Basis für ein entsprechendes Computermodell (CM_hc_phen) bildet. Hier aber entsteht ein -im Nachhinein verständliches- Problem: um z.B. visuelle Erlebnisse in einem Computermodell zu simulieren, reicht es nicht, diese Erlebnisse 'als solche' zu repräsentieren, sondern man benötigt endliche Prozesse p_i, die die Veränderungen der visuellen Erlebnisse in der Zeit beschreiben. Die phänomenale Analyse als solche hat aber kein Wissen über solche Prozesse, da sie nicht hinter die Phänomene schauen kann, sie kann Phänomene bloß als solche konstatieren. Hätte man an dieser Stelle nur die phänomenologische Theorie zur Verfügung, so müßte man an dieser Stelle zum Zwecke der Simulation den Bereich der Theorie verlassen und irgendwelche theoriefreien Prozesse postulieren, die nur darin bestimmt werden, daß sie im Ergebnis genau jene Phänomene produzieren, die die phänomenologische Theorie zuläßt. An dieser Stelle kann man sich nun die Tatsache zunutze machen, daß es gleichzeitig mit der phänomenalen Theoriebildung eine physiologische bzw. spezieller auch eine neurophysiologische Theoriebildung T_phys gibt. Da die heutigen Evidenzen auf einen engen Zusammenhang zwischen neurophysiologischen und phänomenalen Ereignissen hinweisen und im Rahmen der Knowbottheorie explizit die Arbeitshypothese benutzt wird, daß es zu jedem phänomenalen Ereignis/ Prozeß ein(en) zeitlich korrelierte(s/)n (neuro)physiologische(s/n) Ereignis/ Prozeß gibt, kann man an dieser Stelle die physiologische Theorie und deren zugehörigen Computermodelle einbeziehen und sie dazu nutzen, um genau jene Prozesse zu simulieren, die ein phänomenales Computermodell als Modell zwar voraussetzen muß, für die die phänomenologische Theorie aber keine 'Rückendeckung' liefert. Gleichzeitig profitiert das physiologische Modell von dieser Symbiose mit dem phänomenalen Modell, da das physiologische Modell von seinen Voraussetzungen her keinerlei Aussagen über Erlebnisse machen kann. Der Versuch, ein phänomenologisch basiertes Simulationsmodell aufzubauen, führt als methodisch unausweichlich zu einer Symbiose mit einem physiologischen Modell. Ohne das physiologische Modell wäre das phänomenologische Modell unvollständig, und umgekehrt. Das phänomenologische Computermodell CM_phen vereinigt mit dem physiologischen Modell CM_phys soll hier ein Knowbot genannt werden: Dieses Spiel geht aber noch weiter. Will man bezogen auf einen Knowbot die Einwirkung von Umweltreizen auf einen Knowbot simulieren, dann benötigt man eine weitere Theorie, die genau dieses Wechselverhältnis zum Gegenstand hat. Dies aber ist mindestens eine verhaltensorientierte Theorie T_sr verknüpft mit einer Theorie der Welt T_world. Erst durch Einbeziehung auch dieser Theorien wird die Simulation komplett, wird sie zu einer totalen Simulation Der methodisch saubere Aufbau einer totalen Simulation bringt einen neuen Impuls in die heutige Wissenschaftslandschaft. Sie zwingt die aufgesplitterten und sich immer weiter aufsplitternden Teildisziplinen dazu, bezogen auf ein gemeinsames Modell, miteinander auf einem neuen Niveau zu kommunizieren und sich zu erklären. Der aktuelle Zustand, daß jede Disziplin sich quasi ihre Privatmethodologie und ihre Privatsprache leistet, wäre in einer kooperativen Wissenschaft nicht mehr fruchtbar, sondern nur noch kontraproduktiv. ÜBERSICHT |