Kooperáció és intelligencia

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

Tanulás elosztott rendszerekben/1. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018

GONDOLKODÁS ÉS NYELV

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

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

Indikátorok projekt modellhelyszínein. Domokos Tamás szeptember 13.

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

CARE. Biztonságos. otthonok idős embereknek CARE. Biztonságos otthonok idős embereknek Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens

Intelligens ágensek. Mesterséges intelligencia február 28.

Neurális hálózatok bemutató

Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017.

TARTALOMJEGYZÉK. TARTALOMJEGYZÉK...vii ELŐSZÓ... xiii BEVEZETÉS A lágy számításról A könyv célkitűzése és felépítése...

Történet John Little (1970) (Management Science cikk)

kodolosuli.hu: Interaktív, programozást tanító portál BALLA TAMÁS, DR. KIRÁLY SÁNDOR NETWORKSHOP 2017, SZEGED

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Néhány gondolat a projekt menedzsment kommunikációjához

MAGYARORSZÁG DIGITÁLIS OKTATÁSI STRATÉGIÁJA

Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató

MENEDZSMENT ALAPJAI Bevezetés

A XXI. század módszerei a könyvvizsgálók oktatásában avagy a digitális kompetenciák és digitális tanulás fejlesztése

Munkakörtervezés és -értékelés

Exponenciális kisimítás. Üzleti tervezés statisztikai alapjai


Modellkiválasztás és struktúrák tanulása

Vezetői információs rendszerek

Ember és robot együttműködése a gyártásban Ipar 4.0

DIGITÁLIS KOMPETENCIA FEJLESZTÉSE TANÍTÁSI ÓRÁKON

Hozd ki belőle a legtöbbet fiatalok egyéni támogatása coaching technikával

Kompetenciák fejlesztése a pedagógusképzésben. IKT kompetenciák. Farkas András f_andras@bdf.hu

Képzés hatékonyságának növelése. felnőttképzést kiegészítő tevékenység. Tematikai vázlat - 16 óra

Bonyolult jelenség, aminek nincs jó modellje, sok empirikus adat, intelligens (ember)ágens képessége, hogy ilyen problémákkal mégis megbirkozzék.


Nagy bonyolultságú rendszerek fejlesztőeszközei

Dr. habil. Szretykó György. A felsőoktatási intézmények mint tanuló szervezetek a XXI. században. MTA VEAB szakbizottsági alelnök

Képzési ajánlat a Magyar Könyvvizsgálói Kamara Helyi Szervezetei és Tagozatai részére

Tananyagfejlesztés: Új képzések bevezetéséhez szükséges intézményi és vállalati szervezetfejlesztési módszertani feladatok

Közösség detektálás gráfokban

Mesterséges Intelligencia MI

REPÜLÉSMETEOROLÓGIAI KLÍMA ADATOK FELHASZNÁLÁSÁNAK LEHETSÉGES ASPEKTUSAI PILÓTA NÉLKÜLI REPÜLŐESZKÖZÖK (UAV-K) METEOROLÓGIAI TÁMOGATÁSÁBAN

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Monoton Engedmény Protokoll N-M multilaterális tárgyalás

Hogyan lesz adatbányából aranybánya?

a beruházás-tervezés és -irányítás alapkövei február hó Rostás Zoltán Építéskivitelezési Tanszék

Érzékelők az autonóm járművekben

Légiforgalmi irányítás szektorizációs tool munkaterhelés alapú megközelítése Számel Bence Domonkos. Unrestricted

Megerősítéses tanulási módszerek és alkalmazásaik

Elektronikus Almanach

ITSZK 2.0 INTEGRITÁS TANÁCSADÓ SZAKIRÁNYÚ KÉPZÉS TOVÁBBFEJLESZTÉSE

Munkában a csapat - szimulációs gyakorlat

A személyközlekedés minősítési rendszere

Vidék Akadémia a vidék jövőjéért október , Mezőtúr. Közösségi tervezés

Jason platform. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018

Tanuljunk meg tanulni: 3 kulcskompetencia a felsőoktatásban

mindennapi közlekedési mód népszerűsítése

Kompetencia alapú oktatás (tanári kompetenciák) NyME- SEK- MNSK N.T.Á

Mesterséges Intelligencia (MI)

Hogyan segíthetjük a pedagógusokat a lelkierő megőrzésében? BUDAPEST, FODOR GÁBOR

Alter Róbert Báró Csaba Sensor Technologies Kft

Stratégiák tanulása az agyban

A hatékony, önálló tanulás kompetenciájának fejleszthetősége elektronikus tananyagokban

Véletlenszám generátorok és tesztelésük. Tossenberger Tamás

Alkalmazásokban. Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft.

Multimédia anyagok szerkesztése kurzus hatékonyságnövelése web alapú projekt módszer alkalmazásával

AZ ÚJGENERÁCIÓS TANKÖNYVEK FEJLESZTÉSE

NYME - SEK Némethné Tóth Ágnes

SZOLNOK VÁROSI ÓVODÁK. A Portfólió elemzés tapasztalatai a gyakorlatban

Informatikai Kar Eötvös Loránd Tudományegyetem Mesterséges neuronhálók

Gépi tanulás Gregorics Tibor Mesterséges intelligencia

Távérzékelés a precíziós gazdálkodás szolgálatában : látvány vagy tudomány. Verőné Dr. Wojtaszek Malgorzata

Manager-leader mix TARTSAY REGŐ. vezetői attitűdelemei összevetve a vállalat elvárásaival

Az óvodás korúak közlekedésre nevelés módszertana. Gulyás Anikó közlekedéspedagógia Budapest,

Rendszer szekvencia diagram

Projekt szponzor : siker - felelősség - kompetencia

A kibontakozó új hajtóerő a mesterséges intelligencia

IKT trendek és tapasztalatok a BME szemszögéből

Feladataink, kötelességeink, önkéntes és szabadidős tevékenységeink elvégzése, a közösségi életformák gyakorlása döntések sorozatából tevődik össze.

A verseny új dimenziója

Mesterséges Intelligencia MI

MENEDZSMENT ALAPJAI Motiváció I.

Matematika A 9. szakiskolai évfolyam. 11. modul EGYENLETEK, EGYENLŐTLENSÉGEK MEGOLDÁSA. Készítették: Vidra Gábor és Koller Lászlóné dr.

Docimológia a bioetika oktatásban

A kompetencia alapú matematika oktatás. tanmenete a 9. osztályban. Készítette Maitz Csaba

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

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

Az emberi információfeldolgozás modellje. Az emberi információfeldolgozás modellje. Alakészlelés. Más emberek észlelése.

"A tízezer mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik."

ÁROP-1.A Szervezetfejlesztés a Veszprém Megyei Kormányhivatal számára

Cambridge Business Design Academy

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Képzés > Hatékonyság > Versenyelőny!

A fordítóprogramok szerkezete. Kódoptimalizálás. A kódoptimalizálás célja. A szintézis menete valójában. Kódoptimalizálási lépések osztályozása

Költségbecslési módszerek a szerszámgyártásban. Tartalom. CEE-Product Groups. Költségbecslés. A költségbecslés szerepe. Dr.

XX. Országos TDM Konferencia

- Adat, információ, tudás definíciói, összefüggéseik reprezentációtípusok Részletesebben a téma az AI alapjai című tárgyban

Kognitív megközelítés

Egy Erlang refaktor lépés: Függvényparaméterek összevonása tuple-ba

Benkei Kovács Balázs

MÉRÉS, ÉRTÉKELÉS, ELSZÁMOLTATHATÓSÁG

2017. november Jánossy Zsolt Budapesti POK Digitális Pedagógiai Módszertani Központ

Átírás:

Kooperáció és intelligencia Tanulás többágenses szervezetekben - bevezető

Tanulás elosztott információ-intenzív és kooperatív környezetekben (CIS Cooperativ Information Systems) Hagyományos Gépi Tanulás (tavalyi MI) A környezet passzív = nincsenek benne intencionálisan aktív egyedek. Illetve, ha vannak is, a hatásukat beleolvasztjuk a környezet nem hozzáférhető, dinamikus, véletlen aspektusába és külön nem modellezzük. CIS Gépi Tanulás A környezet aktív = más ágenseket is tartalmaz és azokat igenis figyelembe vesszük - modellezzük hiedelmek, szándékok szintjén. Más ágenseknek vannak szándékai, elkötelezettségei, hiedelmei, képességei, és ráadásul tanulnak ők is. (a környezet nem hozzáférhető, dinamikus, sztochasztikus, miért?) (azon túl: a környezet zárt... nyitott szervezet)

Kihívások tanulás egymásról mivel más ágensek a környezet részei, azok modelljét meg kell tanulni a környezeti hatások hatásos jóslása érdekében (hogyan fognak válaszolni, mit lépnek, mi a szándékuk,...) tanulás közösségről és környezetről egy szervezet minőségileg több, mint az egyedek összege, az ágens egyedek kitanulását követően meg kell tanulni a szervezetük speciális métavonásait tanulás a változó ágens egyedekkel való kölcsönhatásból tanulom a modelledet, de számodra én vagyok a környezeti tényező, így te tanulsz engem. Tanulás révén változom, a változó modellemet tanulva, változol hát te is. A változó modelledet tanulva annál inkább változom,... tanulás torzított szociális struktúrákban/ struktúrák által ld. korábban: elfogultság,..., torzítás objektív, v. szubjektív régi csoporttagok felejtése csoport által a megtanult információ érvényét veszti, mert az objektuma eltűnt, azonban ennek érzékelése egyáltalán nem triviális ott, ahol az érzékelésnek fő módja a (bizonytalan) kommunikáció

Tanulni másokról mert ez kell a konfliktusok, a fölösleges kommunikáció mérsékléséhez, a tárgyalásokhoz szükséges erőforrások mérsékléséhez, az ágens tárgyalási készség javulásához, az együttműködés optimalizálásához,... másoktól mert érdemes, hiszen ők is intelligens, racionális egyedek, talán a környezetet másképpen, más szempontból jobban érzékelik, tudásuk jól kiegészíti a miénket,... mások ellenére mert az együttműködési igény, kényszer nem mindig jelen van, a tanulásunk jobb versenyhelyzetbe helyez minket, és így másokat rosszabban,... mások segítségével mert érdekeltek lehetnek abban, hogy a csapat minden tagja hatékonyabb és ügyesebb, így a közös megoldás is jobb lesz,...

Tanulás tárgyalás közepette Tárgyalás fő célja a lehetséges konfliktusok detektálása egy és ugyanannak a problémának mások által más a javasolt megoldása egy javasolt részmegoldás eltérő értékelése (javasló és elfogadó) majd jön az információ csere és az elfogadható döntések megtétele Tanulás tárgyalás -ból tárgyalás közben tárgyalás végeztével Tanulás tárgyalásból, közben feltétlenül szükséges egy stabil ágensközösség - ugyanazok az ágensek több tárgyalásban is részt vesznek - bizonyos ágenstípusok halmaza állandó (különben lehetetlen tanulni) Ágens mit tartson meg a tárgyalás végeztével a beérkező információ permanens megtartása az eredeti formájában a beérkező információ ideiglenes tárolása, kompilálása és beintegrálása a beérkező információ törlése, miután az ágens azt felhasználta (processzállás és komplexitás terhe)

A tanulás dimenziói indítékok támogató tényezők mit tanulunk, a tanulási folyamatok fajtái rendelkezésre álló tudás tanulási módszerek lokális vagy globális tanulás tanulás következményei

A tanulás indítékai Kudarc Siker - milyen kontextusban, miért történt - részleges, ideiglenes (visszalépéssel kivédhető) - teljes (megoldás megvalósításának lehetetlensége) - nem mindig természetes, mik a hozzá vezető körülmények? Várható és tényleges értékek közötti különbség tipikus tanulási helyzet ( hiba, ami a tanulást kiváltja, és példák, amikből ki kell nyerni az információt

A tanulást támogató tényezők reprezentációs struktúrák (értékelt, frissített) támogató tudás (szabályok, tervek, cselekvések új entitások generálásához) visszacsatolás (hogyan módosítsuk a reprezentációs struktúrákat) pl. kritika és elismerés, becslések, értékelések külső forrásokból, felhasználóktól, belső forrásokból visszacsatolás a feladat végeztével kívülről érkezik, az aktuális feladat, vagy az egész problémamegoldó történet után az egész ágensre irányul, vagy csak valamelyik komponensére kudarcok és konfliktust okozó elemek (döntések, célok) elemzése ami a problémamegoldást szétfeszíti a tervező döntések szekvenciái tervezés történetek információfolyam, tudáscsere, tárgyalások nyoma

Mit és hogyan tanulunk akármi lehet, relatíve a célokhoz a feladat paramétereire vonatkozó kényszerek a feladat paramétereinek függőségi viszonyai döntéseket alátámasztó, vagy ellenző érvelések (hasznosság, ráció) tervezési szabályok, módszerek, tervek analóg asszociációk preferenciák szabályok, cselekvések, feladatok előfeltételei és hatásai - keresési tér korlátozása, kudarc kerülése tervezési döntések konzekvenciái - hasznossági becslések kudarcok, konfliktusok típustana - könnyebb felismerés, elkerülés kudarc utáni visszaállás (fail recovery) és konfliktusfeloldás heurisztikái sikeres tervezések és tervezési folyamatok

A tanulási folyamatok fajtái tanulás rációk kicserélése révén saját hiedelmek megváltoztatása, mások hiedelmeinek tanulása más ágensek a lehetséges következtetésük elvárt alakulása szándékok tanulása ágens szándékai és céljai meghatározzák, hogy milyen irányba szeretne befolyásolni a tárgyalás folyamatát fontos: adott kontextus milyen szándékokat kelt más ágensekben különösen kívánatos: tervfelismerés hiedelmek és szándékok alapján, hosszú távon biztosítja más ágensek követhetőségét, de nagyon bonyolult egy másik ágens tárgyalási stratégiájának a megértése a hiedelmek és szándékok megértése alapján konfliktusminták tanulása különböző típusú konfliktusok felismerése és osztályozása konfliktusokhoz vezető kontextusok tanulása konfliktuskerülés miatt konfliktusjellemzők tanulása a tárgyalási döntések miatt tárgyalási cselekvések és stratégiák tanulása forrás: tárgyalás története különösen hasznos tárgyalási cselekvésszekvenciák kiemelése és kompilálása fontos: tárgyalási folyamat igen dinamikus a tanult stratégiák reprezentálása/tárolása - egyes részei hozzáférhetők és külön használhatók

A tanuláshoz rendelkezésre álló tudás a rendelkezésre álló tudás mennyisége, gyakorisága (esetenként, periodikusan, tartósan) lefedése (lokális, globális), temporális érvényessége,... közvetlen kommunikáció ember-gép, gép-gép (információ tartóssága rövid, tárolni kell, vagy azonnal felhasználni a tanuláshoz) indirekt kommunikáció (pl. hirdető tábla, stb. révén) (ritkábban és időben kevésbé kritikus) feljegyzések a tervezés (problémamegoldás) állapotáról (tartóssága kicsi, azonnal felhasználandó, ill. tárolandó) tervezés és kölcsönhatás történettárak (idő szempontjából korlátlanul generálható tanító információ)

Tanulási módszerek magyarázat alapú tanulás indukció (függvénytanulás példák alapján, numerikus, szimbolikus, komplexitás, szükséges példaszám,...) új: változófüggvény tanulása = mozgó cél tanulás (moving target learning) tudás kompilálás, ld. makró operátorok, RETE, stb. eset alapú és analóg tanulás megerősítéses tanulás (nagyon fontos miért?) (genetikus algoritmusok) (neurális hálók) (fuzzy kecsegtető, de problémás, miért?)

Lokális vagy globális tanulás lokális: egy ágens szintje, eredménye egy ágensen belül megvalósítható, hasznosítható Megjegyzés: hogy egyetlenegy ágens komoly problémák megoldását képes legyen megtanulni, komoly architekturális, módszertani és erőforrás kiépítettséggel, kell, hogy rendelkezzen, ami viszont komoly megterhelés a kommunikáció, protokollok, következtetések szempontjából globális: elosztott tanulási folyamat, amely az egyes ágensekben létrejövő változások révén az egész közösség állapotát befolyásolja Megjegyzés: hogy egy ágensközösség komoly problémák megoldását képes legyen közösségként megtanulni, komoly architekturális, stb. kiépítettség nem kell, feltéve, hogy a közösség tudáskezelés szempontjából jól strukturált, azaz az egyes ágenseknek jól meghatározott feladatai vannak. (zárt... nyitott szervezet... )

Tanulás értékelése hogyan viselkedik a célok különböző csoportjai szempontjából, pl. gk. vezetés tanulása: ágens közösség (oktatók, tanulók, zavaró mások, kommunikáció, együttműködés, konfliktusok,...) célok: gk. műszaki ismerete, gk. dinamikus viselkedése, KRESZ gyakorlata (avagy a KRESZ-ben kvalitatív módon meghatározott dolgok kvantifikálása, pl. biztonságos követési távolság, akadályozás mértéke, veszélyeztetés mértéke, stb.), kényelmes utazás szempontjai, hasznossági szempontok (gyors, megbízható, takarékos, motorkímélő, kerékkímélő,...), parkolás tudománya (gyors, szűk hely, nagy forgalom, parkolóház,...), rossz minőségű út tudománya, papírmunkák, levizsgáztatás, szerviz/szerelés,... célok dekompozíciója a távoli tanulás szempontjából, pl. tanfolyam, rutin, forgalom közbeni vezetés, utó oktatás, stb. mind abból a célból, hogy a későbbi műszaki/szabálysértési problémák súlyosságát és gyakoriságát minimalizálni. több cél egy tanulási folyamaton osztozkodik, pl. forgalom közbeni vezetés,... tanulás által használt jellemzőhalmaz, pl. egy rossz vezetési stílus elsajátítása (budapesti forgalom),...

visszacsatolás forrásai, pl. tesztkudarc, oktató gyengéd és kevésbé gyengéd szava, kormányrántása, fékezése,..., vizsgabukás, büntetés,... tanulási folyamatok egymást zavaró hatása (kompromisszum), az egyik eredménye mozgó célpont a másik számára, pl. beállás és a biztonságos/kímélő vezetés (ne álljon ki, ne sérüljön a gumi), hasznossági vezetés és a biztonságos előzés, a forgalom tanulása és a gyalogos tanulása (kettős erkölcs: ha kiszáll, gyalogos lesz belőle), viselkedés kivételes helyzetekben (mentőnek utat adni),... áthallás a több probléma osztályon történő tanulás miatt, pl. én kezelem a gázt és a féket, maga csak a kormányt oktatáskezdésnél, jó motorkezelés és jó útkövetés hegyi szerpentinen,... a tanuláshoz nem specifikált hatékonysági aspektusok degradálása mások tanulása miatt. pl. egy rossz vezetési stílus elsajátítása (budapesti forgalom), sebességkorlát betartása,... (ha egy UFO induktív módon megkísérelne megtanulni, hogy mennyi a sebességkorlát pesti utcákon, milyen eredményre jutna?)

Ebből a gazdag problématikából, ami messze nincs kodifikálva néhány konkrét MAS tanulási sémát mutatunk be: (1) erősen strukturált kooperatív szervezetben, közös megoldás felé haladva, jóindulatú konfliktusok itt a tanulás célja = a fölösleges kommunikáció mérséklése, azáltal hatékonyságnövelés elérése. (2) alapvetően kooperatív laza, nem strukturált szervezetben, induktív tanuló ágensek itt a tanulás célja = mások segítségével az egyéni tanulógörbe javítása. (3) erősen strukturált hierarchikus és kooperatív szervezetben, ami, mint szervezet veszélyes környezetben ténykedik itt a tanulás célja = egyéni, csoportos, szervezeti hatékonyság növelése szervezeti célok elérése érdekében. (4) alapvetően versengő szervezetben itt a tanulás célja = mások minél jobb kitanulása.