Александр Горбачев - Модели информации и данных. Атом и универсум информации

Таким образом, с точки зрения агентов нам вообще не важно, кто находится на «том конце провода». Основная задача реализации агентов заключается в том, чтобы агент, находящийся с нами в контакте, был адекватен относительно исполняемых им задач и коммуникации. Но критерий адекватности означает не тест на соответствие полноте тестирующего человека (как тест Тьюринга), а тест на необходимость и достаточность в коммуникации. Это подобно тому, как мы можем объясниться с иностранцами, порой языком жестов и междометий, но объясняя суть вещей, несмотря на то, что он, очевидно, не знает таких слов как «шумовка» или «противень» на нашем языке общения. А, возможно, таких слов попросту нет в его родном языке.

Поскольку агенты могут существовать в гетерогенной среде, основное требование предъявляется к потенциальной возможности коммуникации.

Многоагентная среда, прежде всего, предъявляет требования к коммуникативному уровню агентов. Однако часть агентов может никак не проявлять себя и заниматься исключительно сбором данных. Такой вид агентов является частным случаем. Например, это агенты, собирающие широковещательные сообщения – публичную информацию (сообщения, размещенные в публичных хранилищах), а также агенты-перехватчики частных сообщений. Примером агентов-молчунов являются индексирующие подсистемы поисковых систем.

Противоположностью «молчунам» являются «вещатели», которые не запрашивают, не принимают и не хранят внешнюю информацию, зато постоянно сообщают вовне некоторую информацию. Самым распространенным, элементарным и нужным агентом такого типа является агент-часы. Человек не может самостоятельно объективно и точно определить время, он может основываться только на своих ощущениях. Для получения данных о времени человек обращается к этому агенту. Компьютеры также синхронизируют собственное, не совсем точное время, с глобальными часами.

Агент существует в определенной среде. По отношению к самому агенту, окружение, в котором он существует, является внешней средой.

Например, компьютерные агенты могут существовать в среде глобальной сети Интернет. И хотя мы можем на время отказаться от рассмотрения лишних и громоздких механизмов взаимодействия между агентами и сосредоточиться на внутренней структуре агента, в то же время мы не должны отказываться от его существования во внешней среде в целом при определении структуры агента.

Процессы взаимодействия с внешней средой не менее важны, чем процессы, протекающие внутри самой системы.

Рис.1 Взаимодействие агента с внешней средой

Несмотря на то, что в данном случае используется понятие «агент», в общем, любая программная система в той или иной степени может рассматриваться как агент. В то же время, большинство программных систем нацелены на взаимодействие с человеком либо со строго определенными информационными системами, поэтому они в чистом виде не являются агентами многоагентных систем. Если рассматривать такое взаимодействие сквозь призму агентных систем, то большинство программных систем можно определить как частный вид агента, реализующих коммуникацию через человеко-машинный интерфейс (HMI, Human machine interface). При этом построение жестко структурированных экранных и электронных интерфейсов характеризует системы как жестко коммуницирующие. Это результат того, что системы являются слабо адаптивными, имеющими статичную структуру данных, а их функциональность может изменяться только под воздействием ручных корректировок программистом.

Поскольку мы рассматриваем человеко-машинные системы, мы предполагаем взаимодействие машинных систем между собой, взаимодействие человека с машинными системами и, разумеется, взаимодействие людей между собой. Все они, таким образом, могут рассматриваться как единая коммуникативная среда. А, соответственно, мы можем рассматривать человека как агента. Разумеется, с точки зрения современных машинных систем, человек – это очень умный агент.

Агент отличается от жестко коммуницирующих систем тем, что агент самостоятельно может инициировать контакт с другим агентом либо, как частный случай, выбирать источник данных для получения данных. Например, хорошим примером агента являются индексирующие системы поисковых интернет-систем. Они обращаются к серверам с данными на основе собственных предпочтений и алгоритмов индексации данных.