Fókuszban az együttműködés. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018

Hasonló dokumentumok
Kooperáció és intelligencia kis HF-ok/ Kooperáció és intelligencia, Dobrowiecki T., BME-MIT 1

Témalabor 2016 Kooperatív intelligens rendszerek Bevezető-1. Dobrowiecki Tadeusz Mészáros Tamás

1. Informatikai trendek, ágensek, többágenses rendszerek. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018

Koordinálás és feladatkiosztás aukciókkal 3.rész. Kooperáció és intelligencia, Dobrowiecki, BME-MIT

Ágensek bevezető áttekintés:

6. Ágensszervezetek. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018

Tudásalapú információ integráció

1. Ágens szervezetek logikai modellek. (leíró modellek) (leíró modellek) (szabványosító leírások) (protokollok) (logikai modellek) (protokollok)

Kooperatív és Tanuló Rendszerek. 1. Ágensek és szervezetek. Dobrowiecki Tadeusz Horváth Gábor

Lineáris. Soros. Okozati FIFO. Belépő

Adatbázisok elmélete 12. előadás

Nyilvántartási Rendszer

Kommunikációs fogalomtár. Kommunikációs felmérés 2010.

Csima Judit október 24.

TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés. TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek

Programozási technológia

Intelligens Elosztott Rendszerek. Dobrowiecki Tadeusz és Eredics Péter, Gönczy László, Pataki Béla és Strausz György közreműködésével

Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs

13. Tanulás elosztott rendszerekben/1. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2017

Együttmőködési rendszerek, csoporttevékenység támogatása 2. rész

Számítógép hálózatok gyakorlat

Önálló labor feladatkiírásaim tavasz

Autóipari beágyazott rendszerek. Funkcionális biztonságossági koncepció

Mesterséges Intelligencia MI

Bevezetés a párhuzamos programozási koncepciókba

Szoftverarchitektúrák 3. előadás (második fele) Fornai Viktor

Emerald: Integrált jogi modellező keretrendszer

Erőforrás gazdálkodás a bevetésirányításban

Firmware fejlesztés. Mártonfalvi Zsolt Hardware programozó

Elosztott rendszer architektúrák

Tisztán kivehetı tendencia: kommunikációs hálózatok egyre bonyolultabbakká válnak Hálózat bonyolultsága

Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs

Folyamatok és módszerek Mitől függ az egyes modellek gyakorlati alkalmazhatósága? Dr. (Ph.D) Kópházi Andrea NYME egyetemi docens, egyéni

Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése

COMET webalkalmazás fejlesztés. Tóth Ádám Jasmin Media Group

Alapszintű formalizmusok

Szenzorhálózatok programfejlesztési kérdései. Orosz György

Pozícióinformáció. Sikeres helyfüggő szolgáltatások mobilra

p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik

Ontológiák, 1. Kooperáció és intelligencia, BME-MIT

Divényi Dániel, BME-VET Konzulens: Dr. Dán András 57. MEE Vándorgyűlés, szeptember

Ágens technológiák. Starkné dr. Werner Ágnes Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék

A J2EE fejlesztési si platform (application. model) 1.4 platform. Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem

ColourSMS Protokol definíció. Version 1.2

A FORMÁLIS ÉS INFORMÁLIS SZERVEZETI JELLEMZŐK SZEREPE A PEDAGÓGIAI HOZZÁADOTT ÉRTÉK MAGYARÁZATÁBAN AVAGY A FEKETE DOBOZ ÁTVILÁGÍTÁSI KÍSÉRLETE

Autóipari beágyazott rendszerek. Komponens és rendszer integráció

Nagy bonyolultságú rendszerek fejlesztőeszközei

Autóipari beágyazott rendszerek. Local Interconnection Network

Adatbázis rendszerek I

Windows rendszeradminisztráció és Microsoft szerveralkalmazások támogatása. 3. óra. Kocsis Gergely, Kelenföldi Szilárd

p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik

A karrier útvonal 5 szakaszból áll: SZAKASZOK CÉLOK TARTALOM KULCSFONTOSSÁGÚ KOMPETENCIÁK 'PUHA' KÉSZSÉGEK

IP anycast. Jákó András BME TIO

Hálózati Technológiák és Alkalmazások. Vida Rolland, BME TMIT október 29. HSNLab SINCE 1992

Többnyelvű tezaurusz építése és szolgáltatása webes környezetben

Internetbank-EFER csatlakozás bemutatása. Bali János, Lomniczi Rudolf

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek

Mesterséges Intelligencia MI

Beágyazott intelligens rendszerek. Aktivitások felismerése

Interaktív, grafikus környezet. Magasszintû alkalmazási nyelv (KAL) Integrált grafikus interface könyvtár. Intelligens kapcsolat más szoftverekkel

Számítógép Architektúrák

A Jövő Internet Nemzeti Kutatási Program bemutatása

webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon

VINÇOTTE HUNGARY. ISO Üzleti kockázatok kezelése és csökkentése Péter Lajos, vezető auditor,

BDI architektúra, AgentSpeak(L) és Jason ismertetı Mesterséges intelligencia, Dobrowiecki T., BME-MIT

Az EKKR és az MKKR: fejlesztési célkitűzések és eredmények. Műhelymunka Szak- és felnőttképzés június 17.

Szakterületi modell A fogalmak megjelenítése. 9. fejezet Applying UML and Patterns Craig Larman

Vidék Akadémia a vidék jövőjéért október , Mezőtúr. Közösségi tervezés

Kommunika cio s protokoll. Verzió 1.0

Monoton Engedmény Protokoll N-M multilaterális tárgyalás

IKT trendek és tapasztalatok a BME szemszögéből

Szinkronizálás. 9. előadás

Alter Róbert Báró Csaba Sensor Technologies Kft

Összeállította Horváth László egyetemi tanár

Elnevezési rendszerek. 7. előadás

Hálózati réteg. WSN topológia. Útvonalválasztás.

Rendszer szekvencia diagram

Párhuzamos programozási platformok

Történet John Little (1970) (Management Science cikk)

Mezőgazdasági külső információs rendszerek fejlesztése

V2I - Infrastruktúra

The Flooding Time Synchronization Protocol

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

ivir vezetői információs rendszer

Elektronikus Almanach

Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet. Intelligens ágensek. Dr. Seebauer Márta. főiskolai tanár

Közművek és térinformatika GISopen - Megfelelni az új kihívásoknak

IBM felhő menedzsment

Ismeretalapú modellezés XI. Leíró logikák

A JGrid rendszer biztonsági architektúrája. Magyaródi Márk Juhász Zoltán Veszprémi Egyetem

Egyéni fejlődési utak. tanári kompetenciák. Mindenki társadalma, mindenki iskolája. A tanári szerep

É R T É K E L É S. a program szóbeli interjúján résztvevő személyről. K é p e s s é g e k, f e j l e s z t h e tőségek, készségek

A TANULÓI LEMORZSOLÓDÁS SZEREPE A KÖZNEVELÉSBEN

Kapcsolatok kialakulása és fennmaradása klaszterek tudáshálózataiban

Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén

Kommunikáció elmélete és gyakorlata. Zombori Judit, pszichológus

Steps Towards an Ontology Based Learning Environment. Anita Pintér Corvinno Technologia Transzfer Kft

Jogi Behajtási Keretrendszer és moduljai üzemeltetése

Szoftver-technológia II. Szoftver újrafelhasználás. (Software reuse) Irodalom

E mail titkosítás az üzleti életben ma már követelmény! Ön szerint ki tudja elolvasni bizalmas leveleinket?

Átírás:

Fókuszban az együttműködés

Együttműködés = megosztás + kommunikáció Mit lehet megosztani: információ, tudás, adat, eredmény, konklúzió, hipotézis, ilyen megosztásból általában homogén közösségek ( tudásban egyenlők ), feladat, cél,... ilyenből pedig strukturált közösségek (specializálódás) profitálnak. Együttműködés lehetséges, ha a felek (I/N?) : kognitív módon elismerik egymást közös céljuk van (akár negatív jelenségek mérséklése) etikailag elismerik egymást megbíznak egymásban

Együttműködés szintjei Koordinálás dimenzió: együttműködés, tudás, koordinálás, szervezet Rendszer dimenzió: kommunikáció, szervezet összetétele, rendszer architektúra, szervezet nagysága

Koordinálás dimenzió Együttműködés szintje: együtt tevénykedni valamilyen globális feladat érdekében. Tudás szintje: tudatában vannak egymás létezésének (együttműködő, nem tudatos kecsegtető) Koordinálás szintje: együttműködés, ha az ágensek cselekvéseikben kölcsönösen veszik egymást figyelembe úgy, hogy ennek eredménye konzisztens és hatékony működés. A kérdés a koordinálási protokoll Szervezet (avagy a döntés) szintje: Rendszer dimenzió Direkt (eszköz) indirekt (környezet módosítása, sztigmergia) kommunikáció Szervezeti összetétel: heterogén homogén Rendszer architektúra: cél-orientált reflexszerű Feladatarchitektúra: ST MT, SR MT, IA TA single-task (ST), multitask (MT) robot, single-robot (SR) task, multirobot (MR) task, instantaneous assignment (IA), time-extended assignment (TA)

Hiedelem revízió problémája Konzisztens hiedelmek ágensek körében, beszélhetünk: megosztott adatokról (shared data) privát adatokról (private data) Az ágensközösség lehetséges állapotai: inkonzisztencia - néhány ágens önmagában is inkonzisztens lehet, lokális konzisztencia - az egyes ágensek konzisztensek, de a globális konzisztencia esetleg hiányzik, lokális és megosztott konzisztencia - ágensek egyenként és legalább egy csoportjuk is konzisztens, globális konzisztencia ha az összes ágens tudását összemásoljuk, egy konzisztens tudásbázist kapunk eredményül. Megjegyzés: ha kommunikáció nincs, akkor legfeljebb egy lokális konzisztencia érhető el, ha van kommunikáció, akkor egy cél lehetne a globális konzisztencia, de ez nem praktikus.

Miért nem praktikus? Globális konzisztencia: minden egyes ágens, minden egyes új tény feldolgozásánál maradéktalanul igyekezzen mindent deduktív módon levezetni és mindenkivel leközölni. Ennek kommunikáció igénye túl nagy lenne. Praktikus cél: a konzisztencia csakis a megosztott adatok szempontjából! A megosztott adatok a legfontosabbak, mert más ágensek problémamegoldó képességét befolyásolják. A cél tehát: a lokális és a megosztott konzisztencia, és ne törekedjünk globális megosztott konzisztenciára, ha ez a lokális konzisztenciát esetleg veszélyeztetne! Kérdés: ha egy ágens formális modelljét még meg is tudnánk vizsgálni, mi a helyzet a közösség formális modelljével?

Együttműködési protokollok Globális koherencia elérése a működésben (közös kontextus), de egyéni autonómia nem megsértése. Megosztott célok, közös feladatok azonosítása, de szükségtelen protokollok kerülése. Kritikus erőforrások terhelését kerülni. Tudás- és bizonyíték fuzionálása (ezt mind jó lenne tudni biztosítani), feladatokat megfelelő képességekkel párosítani, de figyelni a kommunikáció és szinkronizálás költségeinek csökkentésére. protokoll protokoll verifikálás: logikai informális formális leírása A(gent extended)uml, XML, FSM, stb. logikával (információs attitűdök, modalitások, idő) biztonság tulajdonság (safety property): meglegyen a cél élénkség tulajdonság (liveliness property): legyen mozgás heurisztikus: szimulációk (pl. komplex gyártási folyamat, elosztott ágensek, )

AUML modell

Protokollok tipusai (szervezettől függ) zárt(abb) szervezet (hierarchia, team, közösség,...) üzenetváltás szekvencia merev (mechanikus, eltérés nem lehetséges) nem kiterjeszthető ( bedrótozott ) közösség erősen strukturált, megjelenik benne főnöki szerep taszk megosztás folyik, tip. protokoll: Master/ Slave protokoll közösség gyengébben strukturált, megjelenik benne aszimmetrikus menedzseri, vállalkozói szerep taszk megosztás folyik, tip. protokoll: Vállalkozási Hálók protokoll nyílt(abb) szervezet (piac,..., web, e-kereskedelem,...) hiedelem-, cél alapú, rugalmas, egyenlősdi közösség, nagyjából szimmetrikus hatások: információ, eredménymegosztás folyik, tip. protokoll: FA/C, érvelés alapú tárgyalási protokoll, aukció, szavazás gyengén strukturált közösségek, megjelenik a döntnöki szerep információ-megosztás: konfliktushelyzetek kezelése speciális protokollokkal

Taszk megosztás Master/ Slave protokollal 1. - Master a felhasználótól kapott feladatot dekomponálja és Slave ágenseknek osztja ki, 2. - Slave ágensek a részfeladatukat megoldják és a megoldásukat a Master ágenssel közlik, 3. - Master ágens a teljes feladat megoldását összerakja és továbbítja a felhasználó felé. Jellegzetességek: a Master ágens tudása lényegesen több, mint a Slave ágensekké: tartalmazza a feladat dekomponálási elveit, a megoldás szintetizálásának képességét és a Slave ágensek képességi modelljét (hogy tudja, hogy kire mit érdemes kiosztani).

Mater/Slave protokoll feladatok áthárításával 1. Master a kapott feladatot dekomponálja, a Slave ágenseknek osztja ki,... 2. S1 Slave ágens megkérdezi valamelyik más ágenstől (pl. Sk-tól), hogy az képes-e az S1-nek eredetileg kiosztott feladatot megoldani, 3. Sk közli S1 ágenssel, hogy igen, 4. S1 közli a Master ágenssel, hogy Sk tudja, 5. Master ágens átadja Sk-nak az eredetileg S1-nek szánt feladatot, 6.... 7. Master a teljes feladat megoldását összerakja, továbbítja...

Mater/Slave protokoll feladatok áthárításával Jellegzetességek: a Master ágens tudása továbbra is lényegesen több, mint a Slave ágensekké, de bizonyos friss tudásra feladatközben is tud szert tenni. Ha az ágensek képességeiről alkotott elképzelése nem teljesen helytálló, az áthárítás révén az új, helyes információt megkapja, beépíti a folytatott protokollba, azaz tanul. (később kevesebb párbeszéd kell) Slave tudása most több, képes önértékelése, alprotokollokra (alkuszok), a protokoll rugalmasabb, dinamikus, bonyolultabb környezetben.

Együttműködés tanulása Feladat tanulása

Taszk megosztás Vállalkozási háló protokollal (Contract Nets) 1. Menedzser ágens átveszi a feladatot és lebontja kisebb porciókra, taszkokra. (eldönti, hogy nem képes egyedül megoldani) 2. Menedzser ágens vállalkozót keres taszkjához, vagy taszkjának egyes részeihez. 3. E célból szétküldi (broadcast) a taszk (probléma) leírását (esetleges Megkötésekkel, pl. határidő) és kedvező ajánlatokra vár. 4. Vállalkozó ágensek összemérik a meghirdetett taszk leírását a saját képességeivel (tudás modellel) és vagy nem reagálnak, vagy beküldik a jelentkezésüket (milyen feltételekkel vállalkoznak a feladatra, milyen minőségű megoldást képesek szállítani, stb.). 5. Menedzser ágens választja ki a legjobbnak tűnő ajánlatot és a feladatot véglegesen kiadja elvégzésre. 6. Vállalkozó ágens a feladatát megvalósítja és a megoldást a Menedzsernek beküldi. 7. A befutó megoldásokból a Menedzser ágens összerakja a teljes feladat megoldását és a felhasználónak elküldi.

Vállalkozási háló protokoll (Contract Nets) Szükséges üzenetek (informálisan) Taszkok meghírdetése Licitbeküldés Taszk odaítélés Előrehaladás beszámolója Végleges beszámoló (eredménnyel együtt) Termináló üzenet (hátha a Menedzser a szerződést fel szeretne bontani) 9-15

Vállalkozási háló protokoll (Contract Nets) Jellegzetességek: A feladatot végző konkrét ágens identitása előre ismeretlen, A Menedzser ágens tudása lényegesen több, mint a Vállalkozó ágensekké, abban, hogy az ő feladata kapcsolattartás a felhasználóval és a feladat dekompozíció /megoldás szintézis. Nem kell tudnia a feladatot megoldani, viszont tudnia kell mérlegelni a beküldött jelentkezéseket (mások modellje, feladat modellje, stb. alapján). Minden vállalkozó ágensnek rendelkeznie kell: problématerületre vonatkozó problémamegoldó tudással, önmaga modelljével, hogy a vállalkozás sikerét mérlegelni tudja. Szabad autonóm módon elutasítania is... Lehetőség: a fokozatos romlás biztosítása (szuboptimális viselkedés, )

VH protokoll iterációval. A beküldött javaslatok, ill. elutasítások alapján a menedzser arról kap tulajdonképpen képet, hogy az általa kiírt feladatok mennyire értelmesek (mennyire jó a feladat dekompozíciója egy adott közösség szempontjából). A Menedzser átdolgozza a feladat fel bontását és ismételten ír ki versenytárgyalást, az ágensek képességeihez jobban illeszkedő taszkok elküldésével. Jellegzetességek: Menedzser tanul. A rendszer optimális(jobb) megoldás felé tart. A rendszer változó körülményekhez is igazodik (kieső vállalkozók, ) (hibatűrés, fokozatos romlás).

VH protokoll rekurzióval (alvállalkozás) (eredeti VH) Egy részfeladatra vállalkozó és megbízott ágens nem kezd bele, hanem a kapott feladatra (annak alkalmas dekomponálásával) maga ír ki versenytárgyalást (ugyanilyen VN protokollal), (beágyazott VH) A beküldött (rész)részmegoldásokból összerakja a kifelé vállalt feladat megoldását és azt az eredeti protokoll szerint átadja a Menedzsernek. (eredeti VH) Jellegzetességek: A rekurzív protokollban résztvevő vállalkozó ágensnek rendelkeznie kell az eddigieken túlmenően: a feladat dekomponálási/ megoldás szintetizálási képességgel, igaz alacsonyabb bonyolultsági szinten, ugyanilyen szinten a beküldött javaslatok mérlegelési képességgel.

Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2017

Task megosztás alkusz, mediátor protokollal Az Interneten információt kereső ágens fő problémája, hogy NEM ISMERI A CIMZETTET (az információforrás helyét)! Lekérdezés címzett nélkül egy lehetséges protokollja: A tényleges címzettet az alkusz, ill. alkuszok közössége ismeri. Igénylő ágens kérés Facilitator(ok) Facilitator továbbítás Alkusz(ok)... Alkusz továbbítás Ontológia-szerver(ek) Alkusz lefordított kérés Ontológia-szerver Alkusz kérés (Információforrás) ágens(ek)... Alkusz válasz (Információforrás) ágens Alkusz továbbítás Ontológia-szerver Alkusz lefordított válasz Ontológia-szerver Facilitator továbbítás Alkusz Igénylő ágens továbbítás Facilitator (VH?) (VH?) (VH?)

Alkusz, mediátor protokollok Megjegyzés: - az igénylő ágens nemcsak nem tudja a forrás címét, de nyelvezetét (fogalmi rendszerét) sem, - az alkusz sem tudhatja minden információforrás nyelvi formátumát, - ontológia szerver szerepe, hogy a kérést az igénylő nyelvezetéről a forrás nyelvezetére tegye át, - a facilitator szerepe egyfajta sárga oldalak szerep, azaz az igény-szolgáltatás relációk karbantartása egy lokális környezetben, - metaprotokollok, protokollok ágyazása. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2017

Eredménymegosztási stratégiák - Független részmegoldások keresztellenőrzése. - Lokális perspektivák fuzionálása jobb globális rálátás érdekében. - Eredmény-megosztás a megoldás pontosságát növelheti. - Eredmény-megosztás támogatja az erőforrások parallel kihasználását. Jellemző a közösségre: - a feladat-dekompoziciója kezdetleges, - egyes ágensek taszkjai hatással vannak egymásra, - az eredménycsere kisebb kommunikáció, mint a nyers adattömegek cseréje, - az egyedi ágensek nem tökéletesek, korlátos tudásuk szerint cselekszenek, a kognitív horizontjuk véges. (****)

Eredménymegosztás Fekete Tábla (Blackboard) architektúrában

Eredménymegosztás Elosztott szenzor szervezetben Elosztott (szenzor) követési sémák (DSI - Distributed Sensor Interpretation) party problema (kontextus követése zajos környezetben), vihar-, repülő követése radarállomás-hálóval Kommunikáció kell (mert a problémák átlapolódnak - lefedett térben, a követett objektumok identitásában, ) 9-24

FA/C együttműködés Functionally Accurate/ Cooperative (****) Cél: ágensek (részproblémák) közötti függőségek kihasználása inkonzisztenciák és bizonytalanságok kirekesztésére és így a globálisan konzisztens megoldás elérése. A konzisztens lokális megoldás stratégiája 1. Lokális megoldások kiszámítása lokális adatok alapján. 2. Ha a részmegoldása kellően 'érett', az ágens elküldi ezt azoknak, amikkel 'probléma-átlapolódásban' van. 3. Elküldi azoknak is, akiktől megoldást kapott (és akik a 2. pontban nem szerepeltek), mindaddig, amíg a részére is küldik. 4. Ágens egyenként fúzionálja a kapott megoldásokat a sajátjával. Ami konzisztens, azt felhasználja, ami nem, azt eldobja. 5. Terminálás: mindenki elküldött mindent, további eredménycsere nincs. 6. A globális megoldás: a végső lokális megoldások uniója. Konvergál egy ilyen cserebere egy jó minőségű globális megoldáshoz? Általában nem, bizonyos gyakorlati esetekben mégis igen!

Elvileg képes lenne a szervezet a közös megoldást előállítani, de ehhez speciális interpretáció és együttműködés szükséges, amely nem reális. Közelítő' reális stratégia: ágens arra törekszik, amit lokálisan legjobbnak tart, általában nincs garancia konvergenciára közel monoton problématerületen viszont igen! Nem monoton probléma: evidencia hozzáadásával a hipotézis (megoldás) mínősége romolhat (orvosi diagnózis, hírszerzés, ) Közel monoton probléma: olyan nem monoton probléma, amely monoton módon viselkedik, ha bizonyos feltételek (elegendően erős hipotézis, evidencia) már fennállnak. Egy nagyon jó hipotézist a további evidencia általában már nem képes megcáfolni (a kellően érett megoldás nem lehet tévedés!). Közel monoton probléma: lokális megoldások konzisztenciája erős jelzés, hogy a globális összevont megoldás a legjobb megoldás lesz! Reális feltételek: legalább egy ágens képes legyen jó minőségű megoldásra, ehhez elegendő adat, átlapolódás kell az adatbázisokban, hogy az inkonzisztens megoldások esélye kicsi legyen.

Együttműködő következtetés (eredmény és taszk megosztás) A szokásos módon (pl. szabályalapú rendszerek) megtervezett rendszerek problémamegoldó képességeinek fokozása: a környezetükben lévő más hasonló rendszerek problémamegoldó képességeire támaszkodva. Ágens: saját lokális problémamegoldó tudás, környezeti modell (environment model): a környezetbe ágyazott más ágensek 'képességeinek' (skills) és 'érdeklődési köreinek' (interests) a leírása. Ágens üzenetei: felkérés (request), válasz (response), és közlés (inform) csere. Célvezérelt következtetés (backward chaining): hipotézis, hogyan tovább? Képességek' listája alapján a hipotézisről az azt igazolni tudó ágensnél érdeklődik (request). Adatvezérelt következtetés (forward chaining): a tény levezetésekor 'érdeklődések' listája alapján a tényt az érdekelt részére elküldi (inform).