智能Agent及多Agent在虚拟现实系统中的应用研究进展-浙江大学.doc

智能Agent及多Agent在虚拟环境中的应用研究进展 ——《人工智能》读书报告 董子龙浙江大学CADCG实验室 摘要: Agent在虚拟环境中的应用研究主要是单一的对话表情功能，虚拟生物的交互运动和社会系统的内部结构。本文概括性地介绍智能Agent及多Agent在虚拟环境中的应用现状，根据系统的规模，由易到繁地说明当前研究的体系框架和实现。 关键字：智能Agent，多Agent，虚拟环境，体系框架 一 引言Introduction 随着计算机硬件的不断升级，用户对系统环境的要求越高。在系统环境上，用户希望在一个与现实世界相仿甚至难辨真假的平台上工作；在交互控制上，用户希望系统提供更强大更全面的辅助，适应用户的操作。前者促进了虚拟环境技术的不断分化深入；后者常常引入人工智能领域的重要概念——Agent，在面向过程，面向实体，面向对象编程的基础上发展出更抽象的面向Agent编程[5]。 利用Agent技术建构的智能化实体，广泛应用在探测、材料、医疗、教育、游戏等领域，帮助或代替人类完成工作[7]。 1.1 一些工作 Some Works 虚拟环境涵义很宽，对现实世界中物理的方法、行为、地理和抽象的思维、情绪、感情的模拟都属于虚拟现实的范畴，所以Agent与之的结合点很多，在实际应用给开发人员很好的实现灵感。 Helmut设计一个卡通形象的动画(Animated)Agent[2]，具有让人信服的表情和社交能力，用于日本学生的英语对话训练。他们使用XML风格的MPML 脚本语言(Multi-modal presentation Markup Language)控制不参与交互的Agent角色的行为语言。Baldi[3]由俄勒冈州研究院、卡内基梅隆大学等联合开发的语言教学系统，是一个具有听觉和可视化演讲能力的Agent，结合了语音识别，面部动画，表情跟踪和语音朗读四个方向的技术。 Marche和Anton的Jacob[4]项目在虚拟现实系统中构建一个叫做Jacob的拟人(Human- like)Agent，传达给用户操作指示。Jacob项目涉及虚拟现实模型的软件工程、自然语言等交互模块和融合Agent技术，由于任务模块和指令模块的分离，Jacob Agent可以容易地移植到其它虚拟环境中。Ipke和Yong在VIENA[6]项目中(Virtual Environments and Agents)使用适应性Agent帮助用???设计和探索3D图形，这是一个多Agent系统，Agent之间根据当前状态互相协作实现用户的指令；而对于用户来说，只是面对一个能理解和执行语言指令的Agency。 Agent的研究还包括控制脚本[8][9][10][18]和实际应用的性能分析[11][12] [13]。 1.2 本文框架Layout of This Article 本文从三个层次总结智能Agent和多Agent系统在虚拟环境中的应用。第3章介绍会话(Conversational)Agent，第4章介绍行为(Behavioral)Agent，第四章关于多Agent。为了帮助读者形成完整的概念，第2章会对智能Agent做出探索性定义。 二 关于Agent Concepts of Agent 智能Agent的定义很不统一，在不同应用，从不同的角度，研究人员总是在自己的理解基础上给出说明。Stan和Art考察大量Agent的概念，得出模糊却内涵丰富的结论[14]： 自主(Autonomous)Agent系统是环境的一部分，只在特定的(Situated)环境中感知环境并作用于环境，从而实现自身的日程，影响将来的感知。自主Agent和智能Agent应该是等价的。 智能Agent总是与之对应的环境紧密结合，离开了所处的环境，Agent就失去其存在的意义，再也不是Agent。她通过感应器(Sensor)感知环境，利用效应器(Effector)作用于环境。她具有自己的信念，即有目的，有意图地行为，使环境将来的状态符合日程。 智能Agent可以是硬件，如机器人，人眼等，自然更是软件(Softbot)。本文主要讨论软件(Software)Agent的设计框架和实现。 对智能Agent概念的详细解释可以从Winikoff[32]等提出的SAC(Simplified Agent Concepts)——“一个简化的模型，能让更多人开发智能Agent系统，但是保存BDI的能力和效率”——中获得。 2.1 描述性定义Descriptive Definition 描述性定义指出只要一个基于硬件或软件的系统具有某些描述性特性，就可以被称为Agent。可分为弱定义和强定义[15]。 弱定义包括自主性(Autonomy)，社会性(Social abili