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Agenti intelligenti per il commercio elettronico.

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Presentazione sul tema: "Agenti intelligenti per il commercio elettronico."— Transcript della presentazione:

1 agenti intelligenti per il commercio elettronico

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3 HAL 9000 Internet Revolution, HALs Birthday, and Commercial Co-Option,

4 Perché intelligenti? Quanto intelligenti?

5 Cosa sono gli agenti intelligenti? sistemi software in computer e/o reti che assistono gli utenti nellesecuzione di attività legate alluso delle tecnologie computer-based (Maes, 2001) Applicazione/sistema computer-based (trasmissione/comunicazione, CAD, commercio elettronico, etc.) utente Agente intelligente interazione cooperazione

6 dalla direct manipulation …. - strumenti per luso diretto delle tecnologie computer-based - contesto statico, delimitato, strutturato (organizzato) - funzionamento dipende direttamente dallutente … all indirect management - contesto non strutturato, aperto, dinamico - compiti delegati a software sulla base di obiettivi o preferenze indicate dallutente - molte attività/eventi avvengono inconsapevolmente per lutente un diverso approccio alluso delle tecnologie computer-based (cfr. Kay, 1984)

7 Cosa sono gli agenti intelligenti? SOFTWARE DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE CHE: assistono gli utenti nel loro lavoro, o svolgono compiti per conto dellutente sulla base dei suoi obiettivi, preferenze, criteri comportamentali o decisionali (Feldman and Yu, 1999) –monitoraggio di eventi, situazioni, scenari –raccolta di informazione/conoscenza –decisioni sono autonomi –possono intraprendere azioni autonome nellinteresse dellutente in relazione agli obiettivi loro assegnati sono in grado di adattarsi al contesto (Woolridge and Jennings, 1995) –possono apprendere –possono reagire al cambiamento del contesto –possono interagire socialmente possono cooperare e interagire socialmente –con operatori umani –con altri agenti software possono aiutare utenti diversi a interagire/cooperare (intermediazione)

8 Software: semplice programma o agente? Gli agenti SONO programmi software, ma non tutti i programmi software sono agenti PROGRAMMA Statico Direct manipulation (utente avvia ogni azione) Interazione precodificata Funzionamento fisso e prevedibile (segue le istruzioni date) Funziona solo a richiesta e poi si arresta residente in una macchina fissa AGENTE dinamico Indirect management (autonomia) Interazione dinamica e autonoma può modificare il proprio funzionamento (regole possono cambiare) sempre in funzione (anche in modo trasparente per lutente) può trasferirsi in altre macchine

9 Agenti vs. Sistemi Esperti AGENTI per lutente medio per attività comuni per vari compiti/problemi autonomi adattivi SISTEMI ESPERTI per lutente esperto per attività specialistiche per un (tipo di) problema solo attivi su richiesta a struttura fissa

10 tecniche abilitanti Rule-Based Reasoning if condition A is satisfied, then do action B else do action C –esempio: filtri –problemi: comportamento statico Knowledge-Based Reasoning riproduzione di vaste basi di conoscenza per meccanismi inferenziali possibilità di estendere la base di conoscenza (agenti apprendono come risultato dellesperienza) –problema: knowledge engineer Analisi statistica identificazione correlazione statistica tra eventi; decisioni conseguenti –esempi: Open Sesame (azioni ripetute); Magic Cap (indirizzi ) Analisi fuzzy logica basata su informazione imprecisa o incompleta Reti neurali funzionamento in due fasi: 1. apprendimento; 2. Esecuzione esempi: riconoscimento semantico di testi Evolutionary computing algoritmi genetici; modelli di selezione biologica Agenti in rete mobile agents: agenti in grado di migrare da un server alllaltro (v. lucido) multiagent systems: sistemi di agenti che interagiscono (es. agenti negoziatori in aste)

11 Perché agenti intelligenti in Internet? caratteristiche di Internet dimensione (effetto overload) complessità (contesto non strutturato) dinamicità del contesto elevata interazione struttura aperta caratteristiche degli utenti sempre più utenti; sempre meno esperti Internet e commercio elettronico come contesti virtuali (contrapposti al mondo fisico)

12 Agenti nel Web: esempi di campi applicativi (potenzialmente utili) Agenti di interfaccia (interface agent) per task ripetitivi customizzazione automatica (software, bookmark, indirizzi , ecc.) gestione sicurezza e accessi in rete Agenti di segreteria Gestione comunicazione e contatti schedulatori profilatura del personale Intermediari informativi Individuazione nuovi siti e nuove informazioni utili Analisi, confronto, classificazione di documenti e risorse informative Business intelligence (monitoraggio trend economici; analisi della concorrenza) Data mining Formazione a distanza E-commerce

13 ESEMPI DI FUNZIONALITA TIPICHE - Ricerca potenziata (più estesa, più articolata) - Ricerca personalizzata (profilatura, ecc.) - Ricerca nel deeb web - gestione avanzata dei risultati delle ricerche; estrazione di informazioni dalle pagine trovate -Monitoraggio delle modifiche alle pagine web -Avviso automatico di nuovi risultati delle ricerche

14 Agenti intelligenti per il commercio elettronico

15 Fasi nellacquisto di un bene (fonte: Maes, 1999) identificazione ed esplicitazione dei bisogni (need identification) identificazione del prodotto da acquistare - valutazioni comparative (product brokering) identificazione del fornitore (merchant brokering) negoziazione (negotiation) acquisto; acquisizione della consegna (purchase and delivery) servizi post-vendita; valutazione del prodotto (product service and evaluation) mediazione di agenti intelligenti (?) notification agent recommendation agent comparison shopping agent negotiation agent

16 ESEMPIO: amazon (fonte: Maes, 1999)

17 Tecniche: filtraggio sulla base di profili, vincoli, o interattivo Esempi: personalogic

18 Esempi: bargainfinder; priceline

19 Esempi: Kasbah (MIT); eMediator (Washington Univ.) auctionbot (Univ. of Michigan)

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21 Limitazioni e problemi aperti: elementi per una discussione uso ancora molto limitato automazione o flessibilità? (cfr. Gebauer and Scharl, 1999) il problema del contesto standard delega, fiducia, reputazione vantaggi per chi? Es. riduzione differenziali competitivi? intrasparenza dei mercati, comportamenti opportunistici e uso di agenti

22 Lapproccio opposto: strutturare meglio il Web IL PROGETTO SEMANTIC WEB

23 LIDEA Modificare il web in modo da renderlo maggiormente idoneo a uninterazione uomo- macchina –Riscrivere le pagine web inserendo marcatori idonei per identificarne i contenuti (standard XML e derivati) –Classificare i dati secondo categorie di informazioni (costruzione di ontologie) –Progettare motori di ricerca evoluti in grado di operare in questo contesto

24 I PROBLEMI La riscrittura del Web La necessità di usare strumenti strutturati e complessi La costruzione di ontologie (documenti che forniscono il significato e le relazioni tra i termini) –Operazione che solleva problemi teorici e pratici –Operazione costosa –Il risultato deve essere largamente condiviso (es.: ontologia per gli studenti di ingegneria)


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