Allineare Norme e Valori nei Sistemi Multi-Agente

I sistemi multi-agente (MAS) vengono usati per compiti complessi come il controllo del traffico e la gestione dell'energia. Questi sistemi sono composti da agenti che operano con obiettivi specifici e possono agire autonomamente. Gli agenti in questi sistemi collaborano o addirittura competono tra loro. Un aspetto chiave che aiuta questi agenti a lavorare insieme è l'uso di Norme, o regole, che guidano il loro comportamento. Qui entrano in gioco i Sistemi Multi-Agente Normativi (NorMAS).

Nei NorMAS, le norme sono regole create da un gruppo sociale o dalla maggior parte degli agenti per regolare il comportamento. Per esempio, in molti posti c'è una regola che richiede agli automobilisti di dare precedenza ai veicoli di emergenza. In un altro esempio, si può aspettare che i passeggeri lascino i posti più vicini alla porta a persone anziane su un autobus. Queste norme aiutano gli agenti a capire come comportarsi in varie situazioni, facilitando il lavoro di squadra e il processo decisionale.

Promuovere i Valori umani nei MAS è fondamentale per garantire che questi sistemi riflettano applicazioni del mondo reale. I valori rappresentano ciò che è considerato importante, come giustizia, uguaglianza, salute o felicità. Per esempio, un'azienda potrebbe avere una norma che consente il congedo di maternità per i dipendenti. Tuttavia, se i valori dell'azienda supportano l'uguaglianza, sia uomini che donne avrebbero diritto allo stesso numero di giorni di congedo.

L'Allineamento dei valori si riferisce all'idea di allineare il comportamento degli agenti intelligenti con valori umani condivisi. Questa idea è stata esplorata nella ricerca, portando a diversi metodi per affrontare le sfide dell'allineamento dei valori. I metodi comuni includono strategie di ragionamento, approcci di apprendimento e algoritmi genetici. Tuttavia, la maggior parte delle soluzioni si è concentrata sull'allineamento di un valore alla volta.

In realtà, spesso è necessario allineare più valori contemporaneamente, soprattutto perché le persone e gli agenti possono avere valori diversi. Questa ricerca ha lo scopo di colmare quella lacuna creando un modello che promuova più valori simultaneamente utilizzando algoritmi specializzati.

#Sfide

Una grande sfida nell'allineamento dei valori è che molti modelli esistenti si concentrano sull'allineamento degli agenti a un valore principale o ai valori più popolari. Tuttavia, in situazioni reali, tutti i valori, indipendentemente dalla loro compatibilità interna, devono essere presi in considerazione. Un altro problema è che gli agenti possono variare nei valori che supportano, soprattutto quando alcuni valori sono in conflitto. Per esempio, giustizia e uguaglianza possono a volte essere in contrasto, dove garantire giustizia potrebbe non significare promuovere uguaglianza.

Alcuni studi esistenti creano norme direttamente dai valori. Questo è un problema poiché, in molti casi, norme e valori possono essere incompatibili. Per esempio, una comunità può valorizzare l'uguaglianza ma avere anche una norma che prioritizza gli anziani nelle code. Pertanto, è fondamentale riconoscere che norme e valori dovrebbero essere trattati come entità separate.

Questa ricerca propone un modello chiamato Modello di Allineamento e Ottimizzazione Normativa (NAO) con tre obiettivi principali:

1. Scegliere il miglior insieme di norme in un sistema con agenti diversificati.
2. Ottimizzare più valori nel sistema, inclusi valori compatibili e in conflitto.
3. Allineare insiemi indipendenti di norme e valori.

Formulando questo come un problema di ottimizzazione multi-obiettivo, possiamo rappresentare i valori come obiettivi da ottimizzare e le norme come variabili decisionali. Questo consente al sistema di identificare le migliori norme che si allineano ai valori.

#Metodologia

Lo studio impiega algoritmi evolutivi multi-obiettivo (MOEA) per trovare l'insieme ottimale di norme. Questi algoritmi hanno avuto successo in vari campi, tra cui logistica e gestione ambientale. In questa ricerca sono stati testati diversi MOEA per valutare le loro prestazioni in vari scenari.

La ricerca esamina l'impatto dell'uso di diversi algoritmi evolutivi sull'allineamento di valori e norme. Analizzando i risultati da varie angolazioni, possiamo vedere come la scelta dell'algoritmo influenzi le soluzioni ottenute.

#Algoritmi Evolutivi

I MOEA sono tecniche flessibili che possono gestire problemi multi-obiettivo senza requisiti rigidi sulle funzioni da ottimizzare. Si basano su algoritmi evolutivi precedenti (EA) ma sono progettati per situazioni con più obiettivi.

Un concetto fondamentale nei MOEA è il dominio di Pareto. Ciò significa che una soluzione è considerata migliore di un'altra se è uguale in tutti gli aspetti e migliore in almeno uno. L'obiettivo è trovare un equilibrio tra obiettivi conflittuali per garantire soluzioni ottimali.

Esistono diversi tipi di MOEA, ognuno con diversi metodi per classificare le soluzioni. Alcuni di questi includono NSGA-II, SPEA2 e MOMBI2.

#Formulazione del Problema

Lo studio esamina un sistema multi-agente multi-valore normativo, che consiste in agenti regolari e un agente regolativo responsabile della creazione delle norme. Ogni agente ha il proprio insieme di valori, proprietà, azioni e norme adottate. L'agente regolativo ha anche i propri valori da considerare quando prende decisioni.

Le principali sfide per l'agente regolativo includono sintetizzare le migliori norme che si allineano con i valori di tutti gli agenti regolari, mentre le ottimizza-anche quando quei valori sono incompatibili.

#Scenario del Sistema Fiscale

Per illustrare il modello, un sistema fiscale è stato usato come caso di test. Qui, gli agenti regolari rappresentano i cittadini, e l'agente regolativo rappresenta il governo. Il governo raccoglie le tasse in base alla ricchezza dei cittadini. Alcuni cittadini evadono le tasse e, se beccati, affrontano delle pene.

In questo scenario, il governo ha i suoi valori da considerare, come giustizia e uguaglianza. La sfida consiste nel bilanciare la raccolta delle tasse con i valori dei cittadini. Anche i cittadini hanno i loro valori relativi alla ricchezza e alla giustizia.

#Valutazione Sperimentale

Lo studio ha valutato quattro algoritmi diversi-NSGA-II, MOEA/DD, SPEA2 e MOMBI2-utilizzando lo scenario fiscale come base per l'analisi. Sono stati testati due diversi set di obiettivi: il primo includeva due obiettivi, mentre il secondo incorporava cinque obiettivi basati sui valori dei cittadini.

Nel confrontare le prestazioni degli algoritmi, sono state utilizzate metriche come Hypervolume e IGD+ per misurare la qualità. L'Hypervolume fornisce un modo per visualizzare lo spazio occupato dalle soluzioni, mentre l'IGD+ valuta quanto bene le soluzioni sono distribuite tra gli obiettivi.

#Risultati

La valutazione ha rivelato che diversi algoritmi producono risultati variabili. Nell'impostazione a due obiettivi, NSGA-II ha costantemente superato gli altri in termini di qualità. Tuttavia, quando si considera l'approccio a cinque obiettivi, il MOEA/DD ha mostrato un'impressionante stabilità e qualità.

Un'analisi più profonda dei fronti di Pareto generati da ciascun algoritmo ha evidenziato differenze nella diffusione e qualità delle soluzioni. Nel caso a due obiettivi, NSGA-II ha raggiunto molte soluzioni non dominate, portando a una migliore qualità complessiva. Al contrario, MOMBI2 ha avuto molte soluzioni dominate, il che ha portato a prestazioni inferiori.

Esaminando le prestazioni basate su diversi obiettivi, è diventato chiaro che dare priorità a un obiettivo potrebbe influenzare negativamente gli altri. Per esempio, concentrarsi sull'uguaglianza ha portato a un calo della ricchezza per alcuni cittadini, mentre massimizzare la ricchezza potrebbe ostacolare la giustizia.

#Discussione

La ricerca ha dimostrato la capacità del NAO di ottimizzare più valori in modo efficiente, indipendentemente dalla loro compatibilità. Ha anche selezionato con successo norme che soddisfano un gruppo diversificato di agenti. Separando le norme dai valori nella loro ottimizzazione, il NAO è stato in grado di trattarli come entità indipendenti.

Questo studio evidenzia l'importanza di comprendere le dipendenze dei valori in un sistema, mostrando come dare priorità a un valore possa influenzare gli altri. Sottolinea la necessità di un approccio equilibrato all'allineamento dei valori nei sistemi complessi.

#Conclusione

La ricerca ha presentato il NAO, un modello progettato per allineare varie norme con più valori nei sistemi multi-agente. Utilizzando algoritmi evolutivi multi-obiettivo, il NAO ha affrontato efficacemente le complessità dell'allineamento di valori diversi e a volte in conflitto.

Il lavoro futuro potrebbe coinvolgere l'integrazione di tecniche di ragionamento che aiutino a selezionare le migliori soluzioni dai set ottimizzati. Potrebbe anche essere sviluppato un meccanismo online per l'allineamento dei valori in tempo reale per rafforzare l'applicabilità del modello.

Attraverso questo studio, abbiamo fatto passi avanti verso la creazione di sistemi più sofisticati in grado di gestire l'intricata rete di valori e norme in scenari reali.