21.2.3 BDI Agenten Architektur mit RC Erweiterung

Bereits er­wähnt wur­den die »BDI Agenten«, wel­che in ih­rer Befähigung über die 3 Bestandteile »Belief«, »Desire« und »Intentions« cha­rak­te­ri­siert wer­den. Ursprünglich nicht für das ad­ap­ti­ve Lernen prä­de­sti­niert, so bie­ten heu­ti­ge mo­der­ne Agenten auf Basis der BDI Terminologie hin­rei­chend Potential für die Verwendung un­se­rer Simulation des Eco Systems. Um die Globalität des Konzeptes mit Nachdruck zu ver­deut­li­chen, steht der oben ge­nann­te Stein, für al­le le­ben­di­gen Assets in Antares Open World. Das Modell könn­te eben­so ein wach­sen­der Baum, ei­ne al­te Eiche des Eco Systems sein, wel­ches dem grund­sätz­li­chen und iden­ti­schen, kon­zep­tio­nel­len Abbild fol­gen wür­de. Da al­les im EcoSystem, den spä­ter noch zu be­han­deln­den chro­no­bio­lo­gi­schen Zyklen un­ter­liegt, vgl. »Chronobiologische ZyklenRhythmen«, kann je­doch die Interaktion auf die »Lebenszeit« des­sen, be­schränkt wer­den. Die Struktur, al­so das Gedächtnis die­ses Asset wird aber selbst nach dem Tod, zu­rück in sei­ne »Elemente des Lebens« ge­führt wer­den, vgl. hier »Spiritualität, EnergieChakren«.

In spä­te­ren Kapiteln da­zu aber mehr. Kommen wir zu­rück zu der Architektur der BDI Agenten, wel­che in ih­rer Ursprünglichkeit im »Rational Agency Project« am »Stanford Research Institute« aus den Arbeiten von »Michael Bratman«, im Jahre 1987 zu­rück­ge­führt wer­den kann. Spätere prak­ti­sche Umsetzungen ent­stan­den 1995 von »Anand Rao« und »Michael Georgeff«. Umwelt, Wissen und Zielzustand wer­den hier­bei den Agenten in Methodiken zur Determinierung von Absichten im­ple­men­tiert. Die Basis bil­det wie oben be­reits er­läu­tert die Ausstattung mit »Sensoren«, für die Wahrnehmung der Umwelt, die­se auf­klä­ren zu kön­nen. Zudem wer­den »Effektoren« (Ausgänge) im­ple­men­tiert, wel­che durch Aktionen die Umwelt ma­ni­pu­lie­ren kön­nen. Im ant­a­ria­ni­schen Game Design zum Beispiel durch die be­reits mehr­fach er­wähn­ten »Signaturen« und »Ereignishorizonte« re­spek­ti­ve »mor­phi­sche Felder«, vgl. »Wahrnehmung (Perception.

Die Besonderheit bei die­ser BDI Architektur liegt in der Art der re­prä­sen­tier­ten Daten (Datenstruktur). Der in­ter­ne Interpreter un­ter­schei­det hier über Weltwissen, Ziele und Absichten.

Abbildung 21.3: Agentenorientierte Vernetzung der Kernkompetenzen

Dabei gibt die ers­te Komponente »Weltwissen« Aufschluss über den ak­tu­el­len Zustand der Umgebung. Diese kann der Agent für Schlussfolgerungen in ei­ner Wissensdatenbank hal­ten, um so sei­nen ei­ge­nen Zustand durch die Wahrnehmung sei­ner Umwelt an sich selbst ad­ap­tie­ren. Die Aktualität des Wissens spielt da­bei die ent­schei­den­de Rolle, rich­ti­ge Kausalitäten zu de­tek­tie­ren. Für die Repräsentation des Wissens, wer­den uns künst­li­che neu­ro­na­le Netze (KNN), so­wie in der Optimierung der Prozesse, evo­lu­ti­onäre Strategien (ge­ne­ti­sche Algorithmen) ver­hel­fen.

Mit dem so eru­ier­ten Hintergrundwissen kön­nen die Ziele des Agenten auf den Nutzen sei­ner Charakteristika ge­gen­ge­prüft wer­den.

In der zwei­ten Komponente den »Zielen«, wer­den dem Agenten sei­ne Hauptrolle, al­so die Zielsetzungen sei­nes Seins im­ple­men­tiert. Im Prinzip han­delt es sich um die Bestimmung des Agenten. Es ist Game Design die Bestimmung des Steines, des Wolfes, des Baumes zu cha­rak­te­ri­sie­ren und zu ma­ni­fes­tie­ren. Diese Charakteristika be­ein­flus­sen das zu­grun­de lie­gen­de Verhalten des Agenten. So kann aus ei­nem Pool von mög­li­chen Zielen, die Bestimmung ex­tra­hiert und tem­po­rär ver­folgt wer­den, und bei Änderung der Umgebungsvariablen, sich die Priorität zu Gunsten an­de­rer Beweggründe än­dern. Ein Agent kann schla­fen, ster­ben, vgl. Winterschlaf ei­ner Kreatur im Eco System, wenn ihm kei­ne Ziele (Motivation) mehr ob­lie­gen. Die Steuerung des Verhalten in­spi­riert sich aus dem Pool des Tatendranges. Ebenso kön­nen bei Misserfolg ähn­li­che Pläne zur Stellung des Ziels wie­der auf­ge­nom­men wer­den, um so ei­nen Misserfolg in Anbetracht spä­te­rer Umwelteinflüsse zu ei­nem Erfolg zu wan­deln.

In der drit­ten Komponente den »Absichten«, wer­den dem Agenten ei­ne or­ga­ni­sier­te und hier­ar­chi­sche Datenbank für die Planung zur Verfügung ge­stellt. Sie ist eben­so Teil des Agenten. Die Art der Datenrepräsentation, ob­liegt wie­der­um dem tech­ni­schem Gamedesign. Vieles aber nicht al­les, lässt sich durch »Subsymbolik« re­prä­sen­tie­ren. In spä­te­ren Prototypen muss eru­iert wer­den, wel­che tech­ni­schen Netztypologien künst­li­cher neu­ro­na­ler Netze für die­se Form der Wissensrepräsentation am ge­eig­nets­ten sind, oder in wie weit man auf kon­ven­tio­nel­lem Wege ver­sucht, die Strukturen auf­zu­bau­en.

Mittels der zur Verfügung ge­stell­ten Pläne kann der Agent nun ei­ne Lösung aus­wäh­len, wel­cher am ehes­ten zu ei­nem ge­wünsch­tem Zustand füh­ren wird. So kann in die­sem Plan zu­erst ein Teilziel ver­wirk­licht wer­den, wel­che die Bedingung von Startzuständen ge­wäh­ren muss. Die Schlussfolgerung des Agenten kann so zum Beispiel die Ansteuerung ei­nes Wegpunktes, vgl. »Routen, AutopilotWegpunktsteuerung«, ha­ben, ei­nen an­de­ren Systemeindringling ab­fan­gen zu wol­len, oder in der Übertragung von Koordinaten an das Kollektiv be­her­ber­gen.

Zusammenfassend las­sen sich mit der Integration von »Multiagenten Systemen« in die ant­a­ria­ni­sche Welt, »emer­gen­te Phänomene« und dy­na­mi­sche Wechselwirkungen zwi­schen Agenten und de­ren Verhalten über­aus cha­rak­te­ri­sie­ren­de und kom­ple­xe Wirkungsmechanismen si­mu­lie­ren. So sind ma­kro­bio­lo­gi­sche Simulationen in räum­li­chen und dis­kret ab­zu­bil­den­den Umgebungen Teil der zu en­de­cken­den Welt, wel­che erst durch die flie­ßen­de Integration von »zel­lu­lä­ren Automaten«, vgl. Kernkompetenz »Automatentheorie (Conway/GOL, zu dem wer­den, was Antares Open World aus­ma­chen wird.

Zudem kom­men hoch ska­lier­ba­re Gruppensimulationen, vgl. »crowd si­mu­la­ti­on«, zum Einsatz, um spä­te­re Events mit der epo­cha­len Gewalt in Massenszene zu set­zen. So die­nen Wind und Gravitation, als auch An und Abstoßungsmechanimen (Partikelsysteme) der mög­li­chen Crowd Simulation in ih­rer spä­te­ren Umsetzung. Ebenso bil­det die »Gruppen KI« über das hier dar­ge­leg­te Verhalten, be­zo­gen auf die Wahrnehmung von vi­su­el­lem, au­di­tivem, olfak­to­ri­schem, tak­ti­lem, gusta­to­ri­schem wie auch tri­ge­mi­na­lem Charakter, die not­wen­di­ge Steuerung der sich im »Tamagotchi« Modus be­find­li­chen Charaktere, vgl. »Origin of Replication (Tamago Wotchi. So über­mit­telt im Beispiel ein Kaminfeuer Strahlung, Schall und che­mi­sche Stoffe, wel­che es durch die Sensorien der Agentengesteuerten Charaktere, un­ter Beachtung ih­rer Beseelung,vgl. »BewusstseinSeele«, zu be­rück­sich­ti­gen gilt.

Anmerken möch­te ich in die­sem Zusammenhang noch, das im Rahmen des sechs­ten Forschungsrahmenprogramms der Europäischen Kommission, durch­aus ei­ne re­el­le Chance auf Förderung be­steht. So wur­de im »Coordination Action« Projekt ei­ne aus­führ­li­che Übersicht al­ler ak­tu­el­len Systeme auf­ge­führt. Mit die­sem Konzept be­grün­det über der Konzipierung ei­nes MMOs in die­ser Gangart durch­aus in die­ser Ebene der Komplexität, Fragestellungen an das Eco System Antariens, Antrieb für neue wis­sen­schaft­li­che Modelle un­se­rer Erde ob­lie­gen kön­nen.