Arquitetura baseada no modelo Toulmin para o raciocínio baseado em argumentação em agentes BDI

Abstract

Sistemas multiagente são um conjunto de agentes autônomos, que atuam de forma organizada em um ambiente compartilhado, colaborando entre si e buscando de uma forma conjunta atingir um objetivo satisfatório para o grupo. Em sistemas multiagente, existem distintas arquiteturas que possuem a finalidade de especificar a estrutura interna de um agente, neste trabalho utilizamos a arquitetura racional chamada BDI. A arquitetura BDI é uma das arquiteturas mais conhecidas para modelar o comportamento de agentes racionais e possibilita construir um agente com algumas atitudes mentais, sendo estas: crenças, desejos e intenções. Prover técnicas e métodos para proporcionar o raciocínio dos agentes, evitando conflito de crenças e possibilitando tomadas de decisões bem fundamentadas é muito importatne. Neste contexto, a argumentação surge como uma ferramenta que possibilita os agentes utilizarem um raciocínio baseado em argumentação para tomarem decisões e reduzirem conflitos de informações. A teoria da argumentação abrange diversas áreas do conhecimento e tem ganhado um espaço significativo na comunidade de sistemas multiagente, uma vez que, pode possibilitar ao agente raciocinar sobre suas decisões, basedo em percepções adquiridas sobre o ambiente ou através da comunicação com outros agentes. Toulmin, no campo da filosofia, desenvolveu um modelo, o qual indica seis componentes para montar a estrutura de um argumento, sendo eles: dados, garantias, alegação, apoio, qualificador e refutação. Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma arquitetura para inferência baseada em argumentos em agentes BDI, a qual foi desenvolvida sobre o modelo de Toulmim. A arquitetura desenvolvida possibilita analisar e justificar uma alegação, proporcionando a representação de incertezas através da geração de quantificadores de força, os quais acompanham a alegação, como forma de justificar a decisão tomada. Para demonstrar o funcionamento da arquitetura desenvolvida, foram descritos quatro estudos de caso distintos, os quais apresentam situações reais dentro do cenário de aplicação da arquitetura.

Multi-agent systems are a set of autonomous agents, which act in an organized way in a shared environment, collaborating among themselves and seeking a joint form a satisfactory goal for the group. In multi-agent systems, there are different architectures that have the purpose of specifying the internal structure of an agent, in this work we use the rational architecture called BDI. The BDI architecture is one of the most well-known architectures for modeling the behavior of rational agents, and it makes possible to construct an agent with some mental attitudes: beliefs, desires and intentions. With techniques and methods that provide agents reasoning, it is possible avoid conflict of beliefs and enable informed decision making. In this context, argumentation emerges as a tool that enables agents to use argumentation-based reasoning to make decisions and reduce information conflicts. The theory of argumentation embraces several areas of knowledge and it has gained significant space in the community of multi-agent systems, since it can enable agents to reason about their decisions, based on acquired perceptions about the environment or through communication with other agents. Toulmin, in the philosophy field, developed a model, which indicates six components to assemble the structure of an argument: data, warrant, claim, backing, qualifier and rebuttal. This work describes the development of an argument-based inference architecture in BDI agents, which was developed on the Toulmin model. In the developed architecture, it possible to analyze and justify a claim, providing the representation of uncertainties through the generation of force quantifiers, which accompany the claim, as a way of justifying the decision making of the agents. In order to demonstrate the operation of the developed architecture, four different case studies were described, which present real situations using the proposed architecture.