Agenten - Methoden Wissensbasierter Systeme - page 408

Im Wechselspiel werden in diesem BDI-Basismodell Wunsche aus Intentionen
und Wissen erzeugt, und diese werden zu Intentionen konkretisiert. Somit konnen
Intentionen verfeinert und modifiziert werden bis hinunter auf die Ebene, in der sie
durch eine einzige, mit execute ausgesuchte Aktion realisiert werden konnen. Auf
diese Weise greifen Deliberation und Mittel-Ziel-Denken ineinander, um erfolgrei-
ches praktisches Denken unter Berucksichtigung gunstiger Gelegenheiten umzuset-
zen.

Das oben beschriebene Modell stellt eine allgemeine Basis dar, auf der BDI-
Architekturen implementiert werden. Diese gehoren zu den erfolgreichsten Agenten-
Architekturen, die zur Zeit realisiert werden. Allerdings wird in diesem Modell ange-
nommen, dass Wissen, Wunsche und Intentionen des Agenten bereits in irgendeiner
Form vorliegen. Zwar kann man sich leicht vorstellen, dass das Wissen dem Agen-
ten im Startzustand eingegeben wurde und dann im Laufe der Zeit durch Lern-
oder Revisionsprozesse aktualisiert wird, jedoch bleibt unklar, woher Wunsche und
Intentionen stammen. In den obigen Beispielen hatten die Agenten Aufgaben, die
die Rolle der (initialen) Intentionen ubernahmen und aus denen sie Ziele ableiten
konnten. Auch hier kann man noch einen Schritt weitergehen und sich von der Vor-
stellung konkreter Aufgabenbeschreibungen losen. Nach [52] ist ein Agent erst dann
autonom, wenn seine primaren Ziele sich durch Motivationen bestimmen.
Motivationen sind abstrakte mentale Haltungen des Agenten, die sich - im Un-
terschied zu Zielen - nicht durch Eigenschaften eines Umgebungszustands beschrei-
ben lassen [127, 214, 218]. In [192] wird Motivation als “wiederkehrendes Anliegen”
beschrieben, das in konkreten Auspragungen allerdings erst durch passende Umge-
bungsreize ausgelost wird. So ist z.B. Kontaktfreudigkeit eine Motivation, die einen
Agenten veranlassen kann, die Kommunikation mit anderen Agenten zu suchen,
und Zielstrebigkeit kann bewirken, dass der Agent - ohne lange Deliberationspha-
sen - schnelle, direkte Plane favorisiert. Motivationen gehoren zu den primitiven
(d.h. nicht ableitbaren) Typen fur die Modellierung von Agenten. Sie beeinflussen
Wahrnehmung und Handlungsfindung des Agenten und damit sein ganzes Verhal-
ten. Erst durch Motivationen ist der autonome Agent in der Lage, selbst Ziele zu
erzeugen und seine eigene Agenda zu verfolgen. Er wird damit unabhangig von den
Anweisungen anderer Agenten. Ein autonomer Agent ist diesem Ansatz zufolge also
notwendigerweise ein Agent mit Motivationen. Er folgt seinen Motivationen, indem
er Aktionen ausfuhrt, um ein bereits existierendes Ziel zu erreichen, oder ein neu-
es Ziel aus einer Menge moglicher Ziele auszuwahlen. Dabei wahlt er solche Ziele,
die seinen Motivationen am besten dienen, seinen Nutzen im Hinblick auf seine
Motivationen also maximieren.

12.5.3 Procedural Reasoning System (PRS)

Das Procedural Reasoning System (PRS) [85] war das erste System, das das BDI-
Modell implementierte. Die dem PRS zugrunde liegende Architektur ist in Abbil-
dung 12.7 skizziert.
Zu Beginn besitzt der PRS-Agent Wissen uber die Umgebung (z.B. in Form
eines logischen Programms) und eine Sammlung vorkompilierter Plane in seinem
Plan-Modul . Das (Haupt-)Ziel, das aus der Aufgabenbeschreibung resultiert, wird