Diplomarbeiten im Themengebiet Agenten
Agenten sind im Deutschen Vermittler (bei Agenturen) oder Spione. Im
Englischen wird ebenfalls das aktive Handeln im Interesse anderer
betont
[Collins]. Eine technische Definition
des Fachbegriffs der Informatik ist:
An agent is everything that can be viewed as perceiving its
environment through sensors and acting upon the environment
through effectors. [Russell/Norvig/95a]
Die wichtigen Merkmale eines informationsverarbeitenden Systems, die es zu
einem k?nstlichen Agenten machen, sind also:
- Wahrnehmung der Umwelt
- Verfolgung von Zielen
- Einwirkung auf die Umwelt
- R?ckkopplung der Handlungen auf die Wahrnehmung
- Bewertung des Erfolgs der Handlungen
Zun?chst wurden ausschliesslich Roboter als Agentensysteme,
autonomous agents, betrachtet. Mitte der 90er Jahre begann man aber,
auch Programme als Agenten, softbots, aufzufassen. Deren Umwelt ist
das Internet, in dem sie sich auch bewegen k?nnen, so dass auch der
Begriff der mobilen Agenten heute sowohl auf Roboter wie Softboter
zutrifft. Die Entwicklung einzelner Software-Agenten wurde als neue
Sicht auf die verteilte Programmentwicklung aufgefasst. Statt eines
Systems mit verschiedenen Modulen (Objekten, Prozeduren,...) sollen
voneinander unabh?ngig Agenten einer bestimmten Funktionalit?t
entwickelt werden, die ihre Dienste anbieten. Erst die Kooperation
verschiedene Agenten ergibt insgesamt intelligentes Verhalten. Man
spricht von Multiagentensystemen. Neben zahlreichen Plattformen zur
Entwicklung von Agentensystemen
(23 kommerzielle Produkte und 37 akademische Entwicklungen sind mir
bekannt) und einem von gro?en Firmen gesponserten Gro?versuch (agentcities) gibt es
bereits zahlreiche Anwendungen insbesondere in der Produktionsplanung
und Logistik (logistische Netzwerke) und im electrinic commerce.
Dadurch r?ckt nat?rlich in den Vordergrund, wie verschiedene,
voneinander unabh?ngige Agenten sich verst?ndigen k?nnen. Zun?chst
wurde auf die Erfahrung der Stanforder Gruppe zur?ckgegriffen, die mit
KIF (knowledge interchange format und KQML knowledge query and
manipulation language eine Standardisierung f?r heterogene, verteilte
Systeme versuchte. Seit 1997 ist die Spezifikation der Foundation for
Intelligent Physical Agents (FIPA)
der Bezug f?r die Entwicklung von Systemen, in denen verschiedene
Agenten kooperieren. In wieweit Inhalte einer Kommunikation - z.B. in
Form von Sachbereichsstrukturen (Ontologien) - in den Standard
einflie?en sollen und was die Semantik der Kommunikationssprache sein
soll (logische Fundierung) sind Themen, die zur Zeit diskutiert
werden.
Konkret werden Agenten hier zur Auswahl interessanter WWW-Seiten
für einen Benutzer, zum Filtern von Nachrichten oder
elektronischen Briefen, aber auch zur Hilfestellung bei Planungen
(z.B. in der Fabrikation) eingesetzt. Eine erfolgreiche PG
(BotIshelly) hat zu lernenden Agenten im WWW stattgefunden und mehrere
Diplomarbeiten sind zu diesem Thema abgeschlossen oder noch in
Arbeit. Im Projekt COMRIS
wurde der Information Layer
entwickelt, ein System, das zu einer Ontologie Informationen über
das WWW bereitstellt. Eine Ontologie ist eine Struktur für einen
Sachbereich, zu dem Informationen abgelegt sind. Grundlage dafür
ist XML. Die Ontologie sowie auch die WWW-Seiten sind intern in XML
dargestellt, werden aber noch in HTML angezeigt.
Verwandte Projekte:
Teilgebiete:
- Verwendung von Ontologien
- Informationsextraktion
- Kommunikation von Agenten
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Themengebiete.
1. Verwendung von Ontologien
Nehmen wir an, zu einer Taxonomie von Themen (Ontologie) wären
URLs eingetragen, d.h. die zu URLs gehörigen Seiten enthalten
Informationen zu einem Knoten der Ontologie. Da das WWW dynamisch
ist, kann sich der Inhalt der durch die URL gegebenen Seite
ändern. Anhand der Seiten von
MLnet und ihrer zugehörigen
Ontologie soll geprüft werden, ob die eingetragenen URLs noch zu
dem betreffenden Knoten passen.
Siehe auch:
Themenvorschläge:
- Intelligenter URL Checker:
- Oft findet sich unter der einmal zu einem Ontologiepunkt
angegebenen URL gar kein Eintrag mehr oder es gibt einen
Verweis auf eine neue URL, unter der die alte Information zu
finden ist. So etwas kann von gängigen Web Spidern nicht
verarbeitet werden. Bei Agenten- Systemen soll aber nicht
ausgerechnet für solche Überprüfungen ein
Mensch eingesetzt werden!
Gegeben:Mengen von URLs (aus MLnet).
- Page Tracker:
- Wenn nun unter einer URL eine Information nicht mehr zu finden
ist, die zu einem Ontologiepunkt passt, wo ist sie dann
hingewandert? Typisches Beispiel für dies Problem sind
etwa die Kursunterlagen zu Lehrveranstaltungen. Nach Ablauf
des Semesters pflegen sie nicht gelöscht, wohl aber
verlagert zu werden. Wie kann ein Agent die neue URL finden?
Welche Heuristiken lassen sich angeben?
Gegeben: URLs zu Lehrveranstaltungen und Kursunterlagen
zu maschinellem Lernen europäischer Universitäten
(MLnet).
- Inhaltsidentifikation:
- Entwicklung eines Agenten, der mittels der SVM-light
eine Entscheidungsfunktion aus den Texten zu einem Knoten der
Ontologie lernt und dann später diese
Entscheidungsfunktion auf die URLs zu diesem Knoten anwendet.
Dass sich der Inhalt der URL geändert hat, wird daran
deutlich, dass die Entscheidungsfunktion den (neuen) Text der
URL anders klassifiziert als es der Knoten angibt.
Gegeben: MLnet,
Ontologie, Werkzeug zur Überführung von
HTML-formatierten Texten in Wortvektoren, SVM-light.
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2. Informationsextraktion
Bisher wurden meist ganze WWW-Seiten nach ihrem Inhalt klassifiziert.
Manchmal möchte man aber gezielt Informationen aus diversen
WWW-Seiten extrahieren. Zum Beispiel möchte man in
unterschiedlich strukturierten Seiten verschiedener europäischer
Lehrstühle jeweils die Publikationen des Lehrstuhls, den
Lebenslauf der Professorin (des Professors), Institute, an denen sie
(er) gearbeitet hat, oder die Mitgliedschaft in Herausgebergremien
bzw. Programmkomitees herausfinden. Dabei gibt es das Problem, in dem
WWW-Bereich die richtige Stelle und in dem richtigen Textausschnitt
die betreffende Information zu finden.
Themenvorschläge:
- Web-Strukturen erkennen:
- Für eine Darstellung des WWW-Bereichs als Graph, dessen
Kanten Hyperlinks von einer WWW-Seite auf eine andere sind,
ist zu prüfen, was als Hinweis auf den Text, in dem die
gesuchten Informationen stecken, genutzt werden kann:
Ankertexte, Überschrift der Seite, auf die verwiesen
wird, Überschrift der Seite, von der aus verwiesen
wird,...
Gegeben: eine Menge von URLs von europäischen
Lehrstühlen (MLnet)
- Heuristische Extraktion:
- Eine kleine Ontologie für die zu extrahierenden
Informationen kann leicht mithilfe des Information
Layer entwickelt werden. Hat man die zu einem
Ontologieknoten passende Information gefunden, kann sie ebenso
leicht in den Information
Layer eingetragen werden. Das Problem ist aber noch, aus
einem Text die Information zu extrahieren, ohne
natürliche Sprache verstehen zu müssen. Es ist zu
prüfen, ob Schlüsselwörter, Annotationen (tags)
in HTML, bestimmte Formatierungen oder Positionen innerhalb
des Textes (z.B.: Literaturangaben unten) gute Hinweise
sind. Dabei wird auch die Frage beantwortet, ob es
günstiger ist, die HTML-Seite oder den entsprechenden
ascii-Text zu verwenden.
Gegeben: eine Menge von URLs, ein Werkzeug zur
Überführung der HTML-Seiten in ascii-Texte, eine
Reihe bestimmter zu extrahierender Informationen, der Information
Layer
Ein alternativer Ansatz findet sich unter dem Themengebiet
Sprache.
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3. Kommunikation von Agenten
Wenn verschiedene Agenten miteinander kommunizieren sollen, so
brauchen sie eine gemeinsame Ontologie. Tatsächlich kann aber
nicht davon ausgegangen werden, dass Agenten immer dieselbe "Sicht auf
die Welt" haben. Nehmen wir einmal an, Agent
A hätte
die Ontologie
a und Agent
B die Ontologie
b. Gesucht ist dann eine Abbildung von
a nach
b.
Themenvorschlag:
- Ontologiekompetenz:
- Wie kann ein Agent B aus einer kleinen Anzahl von
Inhaltpräsentationen (Inhalt und Ontologieknoten in
a) lernen, dass ein Knoten seiner Ontologie genau einem
Knoten in a entspricht? Kann die Annahme der genauen
Entsprechung aufgehoben werden? Wo liegen die Schwierigkeiten bei
der Abbildung von a nach b? Welche Anfragen an
A machen die Aufgabe für B leichter?
Gegeben: Zwei Instanzen des Information Layers
mit zwei unterschiedlichen Ontologien, a und b,
wobei dieselben inhaltlichen Informationen abgelegt sind. Es wird
angenommen, dass der Agent B seine Ontologie b
kennt und Beispiele von a mit Inhalten sieht.
Nehmen wir an, verschiedene Agenten würden Informationen in den
Information Layer
eintragen. Dabei kann es vorkommen, dass die Qualität der
Eintragungen höchst unterschiedlich ausfällt. Gefragt ist
nun ein Bewertungsagent, der die Ergebnisse anderer Agenten beurteilt
und nachher wie ein Filter eingesetzt werden kann, so dass nur die
besten Agenten tatsächlich ihre Information in den
Information Layer
eintragen.
Themenvorschlag:
- Bewertungsagent:
- Die Beziehungen zwischen Teilnehmern (Ko-Autoren, Mitglied im
selben europäischen Projekt, gemeinsame Herausgebergremien
oder Programmkomitees) können anhand der Informationen, die
die Agenten liefern, hergestellt und als Fakten in MOBAL
eingetragen werden. Das relationale Lernverfahren RDT von MOBAL
kann nun die Klassifikation aus der KI-Umfrage verwenden, um
allgemeine Regeln zu lernen, welche Gemeinsamkeiten eine gute
Vorhersage zulassen, dass zwei Menschen sich treffen wollen. Je
nachdem, welche Angaben das Lernverfahren als relevant einstuft,
kann der Agent, der die entsprechende Information geliefert hat,
als hochwertig eingestuft werden.
Gegeben: Verschiedene Agenten, die Informationen über
einen Tagungsteilnehmer herausfinden, das System MOBAL,
eine Menge von Tagungsteilnehmern, die angegeben haben, welche
anderen Teilnehmer sie gern treffen möchten (Umfrage auf der
Tagung KI-99)
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Zur Auswahl interessanter WWW-Seiten für einen
Benutzer, zum Filtern von Nachrichten oder elektronischen Briefen,
aber auch zur Hilfestellung bei Planungen (z.B. in der Fabrikation)
werden künstliche Agenten eingesetzt. Eine erfolgreiche PG
(BotIshelly) hat zu lernenden Agenten im WWW stattgefunden und mehrere
Diplomarbeiten sind zu diesem Thema abgeschlossen oder noch in
Arbeit. Im Projekt
COMRIS
wurde der
Information
Layer entwickelt, ein System, das zu einer Ontologie
Informationen über das WWW bereitstellt. Eine Ontologie ist eine
Struktur für einen Sachbereich, zu dem Informationen abgelegt
sind. Grundlage dafür ist XML. Die Ontologie sowie auch die
WWW-Seiten sind intern in XML dargestellt, werden aber noch in HTML
angezeigt.
Verwandte Projekte:
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- Verwendung von Ontologien
- Informationsextraktion
- Kommunikation von Agenten
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Literatur
| Russell/Norvig/95a |
Russell, Stuart and Norvig, Peter (1995). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall. |
| [Collins] | Collins English Dictionary: 1) a person which acts on behalf of another person, group or
business; 2) a pserson or thing that acts or has the power to act; 3) a substance or organism
that exterts some force or effect; 4) the means by which something occurs or is achieved; 5) a
person representing a business concern (traveling salesman). |
