बेलिफ़–डिज़ायर–इंटेंशन (BDI) सॉफ़्टवेयर मॉडल एक सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर है जिसे बुद्धिमान एजेंटों की प्रोग्रामिंग के लिए विकसित किया गया है। यह सतही रूप से एक एजेंट के विश्वासों, इच्छाओं और इरादों के कार्यान्वयन द्वारा विशेषता है, लेकिन यह वास्तव में एजेंट प्रोग्रामिंग में एक विशेष समस्या को हल करने के लिए इन अवधारणाओं का उपयोग करता है: एक योजना (प्लान लाइब्रेरी या बाहरी प्लानर से) का चयन करने की गतिविधि को वर्तमान में सक्रिय योजनाओं के निष्पादन से अलग करना। परिणामस्वरूप, BDI एजेंट योजनाओं पर विचार-विमर्श करने (क्या करना है चुनना) और उन योजनाओं को निष्पादित करने (इसे करना) में बिताए गए समय को संतुलित कर सकते हैं। एक तीसरी गतिविधि, पहली बार योजनाएँ बनाना (योजना बनाना), मॉडल के दायरे में नहीं है और इसे सिस्टम डिज़ाइनर और प्रोग्रामर पर छोड़ दिया गया है।
BDI मॉडल माइकल ब्रैटमैन के मानव व्यावहारिक तर्क के सिद्धांत से प्रेरित है, जो विश्वास, इच्छा और इरादे शब्दों का भी उपयोग करता है। ब्रैटमैन के लिए, इच्छा और इरादा दोनों समर्थक-दृष्टिकोण हैं (कार्रवाई से संबंधित मानसिक दृष्टिकोण), लेकिन प्रतिबद्धता इरादे को इच्छा से अलग करती है, जिससे योजनाओं में लौकिक स्थिरता होती है और उन योजनाओं के आधार पर आगे की योजनाएँ बनाई जाती हैं जिनके लिए कोई पहले से प्रतिबद्ध है। BDI सॉफ़्टवेयर मॉडल इन मुद्दों को आंशिक रूप से संबोधित करता है: समय के स्पष्ट संदर्भ के अर्थ में लौकिक स्थिरता का पता नहीं लगाया गया है, लेकिन योजनाओं की पदानुक्रमित प्रकृति को अधिक आसानी से लागू किया जाता है, क्योंकि एक योजना में चरण होते हैं जिनमें से कुछ अन्य योजनाओं को आमंत्रित कर सकते हैं, जो एक प्रकार की लौकिक स्थिरता का संकेत देते हैं।
BDI एजेंट
एक BDI एजेंट एक विशेष प्रकार का बाध्य तर्कसंगत सॉफ़्टवेयर एजेंट है जो मानसिक दृष्टिकोणों से युक्त है: विश्वास, इच्छाएँ और इरादे। ये दृष्टिकोण एक आर्किटेक्चर में लागू किए जाते हैं जिसमें विश्वास, इच्छाएँ, लक्ष्य, इरादे, योजनाएँ और घटनाएँ जैसे घटक शामिल होते हैं।
- विश्वास एजेंट की सूचनात्मक स्थिति का प्रतिनिधित्व करते हैं - दुनिया के बारे में उसके विश्वास, जिसमें स्वयं और अन्य एजेंट शामिल हैं। विश्वासों में अनुमान नियम शामिल हो सकते हैं, जिससे आगे की श्रृंखला नए विश्वासों को जन्म दे सकती है। "विश्वास" के बजाय "ज्ञान" शब्द यह मान्यता देता है कि एक एजेंट जो मानता है वह आवश्यक रूप से सत्य नहीं हो सकता है। विश्वास एक डेटाबेस में संग्रहीत होते हैं, जिसे कभी-कभी विश्वास आधार या विश्वास सेट कहा जाता है।
- इच्छाएँ एजेंट की प्रेरक स्थिति का प्रतिनिधित्व करती हैं - उद्देश्य या स्थितियाँ जिन्हें एजेंट पूरा करना चाहेगा, जैसे सर्वोत्तम मूल्य खोजना या अमीर बनना।
- लक्ष्य वे इच्छाएँ हैं जिन्हें सक्रिय पीछा करने के लिए अपनाया गया है, इस प्रतिबंध के साथ कि सक्रिय इच्छाओं का सेट सुसंगत होना चाहिए (उदाहरण के लिए, किसी के पास एक पार्टी में जाने और घर पर रहने के लिए समवर्ती लक्ष्य नहीं होने चाहिए)।
- इरादे विचार-विमर्श स्थिति का प्रतिनिधित्व करते हैं - एजेंट ने क्या करने का चयन किया है। इरादे वे इच्छाएँ हैं जिनके लिए एजेंट ने प्रतिबद्धता की है, जिसका अर्थ है लागू प्रणालियों में कि एजेंट ने एक योजना का निष्पादन शुरू कर दिया है।
- योजनाएँ क्रियाओं के अनुक्रम हैं (व्यंजन या ज्ञान क्षेत्र) जिन्हें एक एजेंट अपने एक या अधिक इरादों को प्राप्त करने के लिए कर सकता है। योजनाओं में अन्य योजनाएँ शामिल हो सकती हैं, जो ब्रैटमैन के विचार को दर्शाती हैं कि योजनाएँ शुरू में केवल आंशिक रूप से कल्पना की जाती हैं।
- घटनाएँ प्रतिक्रियाशील गतिविधि के ट्रिगर हैं, विश्वासों को अद्यतन करना, योजनाओं को ट्रिगर करना या लक्ष्यों को संशोधित करना। घटनाएँ बाहरी रूप से (सेंसर के माध्यम से) या आंतरिक रूप से उत्पन्न हो सकती हैं।
BDI मॉडल को दायित्वों के एक घटक के साथ भी विस्तारित किया गया है, जिससे सामाजिक वातावरण में दायित्वों, मानदंडों और प्रतिबद्धताओं को शामिल करने के लिए BOID एजेंट आर्किटेक्चर उत्पन्न होता है।
BDI इंटरप्रेटर
SRI की PRS वंशावली पर आधारित एक आदर्श BDI इंटरप्रेटर निम्नानुसार संचालित होता है:
- स्थिति प्रारंभ करें।
- दोहराएँ:
- विकल्प: विकल्प-जनरेटर (घटना-कतार)
- चयनित विकल्प: विचार-विमर्श(विकल्प)
- इरादे अद्यतन करें(चयनित-विकल्प)
- निष्पादित करें()
- नई बाहरी घटनाएँ प्राप्त करें()
- असफल दृष्टिकोण छोड़ें()
- असंभव दृष्टिकोण छोड़ें()
यह इंटरप्रेटर घटनाओं से विकल्प उत्पन्न करने, विकल्पों का चयन करने के लिए विचार-विमर्श करने, इरादों को अद्यतन करने, योजनाओं को निष्पादित करने और नई घटनाओं को संभालने के चक्र से गुजरता है, जबकि असफल या असंभव दृष्टिकोणों को छोड़ देता है।
औपचारिक तर्क और तर्क-वितर्क
BDI सॉफ़्टवेयर मॉडल का एक महत्वपूर्ण पहलू तार्किक मॉडलों का अस्तित्व है जिसके माध्यम से BDI एजेंटों को परिभाषित और तर्क-वितर्क किया जा सकता है। अनुसंधान ने कुछ BDI कार्यान्वयनों के स्वयंसिद्धीकरण और आनंद राव और माइकल जॉर्जफ़ के BDICTL जैसे औपचारिक तार्किक विवरणों को जन्म दिया है, जो एक बहु-मोडल तर्क (विश्वासों, इच्छाओं और इरादों के लिए मोडैलिटीज़ के साथ) को लौकिक तर्क CTL* के साथ जोड़ता है। हाल ही में, माइकल वूल्ड्रिज ने LORA (Logic Of Rational Agents) को परिभाषित करने के लिए BDICTL का विस्तार किया, जो बहु-एजेंट प्रणालियों में व्यक्तिगत एजेंटों और अंतःक्रियाओं के बारे में तर्क करने के लिए एक क्रिया तर्क को शामिल करता है।
सीमाएँ और आलोचनाएँ
BDI सॉफ़्टवेयर मॉडल एक एकल तर्कसंगत एजेंट के लिए एक तर्क आर्किटेक्चर का एक उदाहरण है और व्यापक बहु-एजेंट प्रणालियों में एक चिंता है। ज्ञात सीमाओं में शामिल हैं:
- सीखना: BDI एजेंटों में पिछले व्यवहार से सीखने और नई स्थितियों के अनुकूल होने के लिए विशिष्ट तंत्रों की कमी है।
- तीन दृष्टिकोण: शास्त्रीय निर्णय सिद्धांतकार और योजना शोधकर्ता तीनों दृष्टिकोणों की आवश्यकता पर सवाल उठाते हैं, जबकि वितरित AI अनुसंधान पूछता है कि क्या तीन दृष्टिकोण पर्याप्त हैं।
- तर्क: BDI के अंतर्निहित बहु-मोडल तर्क, जिनमें पूर्ण स्वयंसिद्धीकरण नहीं है और जो कुशलता से गणना योग्य नहीं हैं, व्यवहार में बहुत कम प्रासंगिकता रखते हैं।
इन सीमाओं के बावजूद, BDI मॉडल एजेंट-आधारित प्रणालियों में प्रभावशाली बना हुआ है। इसे स्टीवन उम्ब्रेलो और रोमन याम्पोल्स्की द्वारा मानव मूल्यों के लिए स्वायत्त वाहनों को डिज़ाइन करने के साधन के रूप में प्रस्तावित किया गया है, और यह Artificial intelligence और बहु-एजेंट प्रणालियों में अनुसंधान को सूचित करना जारी रखता है। मॉडल का विचार-विमर्श और निष्पादन का पृथक्करण AI के अन्य क्षेत्रों, जैसे Reinforcement learning और योजना में समानताएँ रखता है, और इसकी अवधारणाएँ स्वायत्त-वाहनों और Robotics के डिज़ाइन के लिए प्रासंगिक हैं।
अनुप्रयोग और प्रासंगिकता
BDI आर्किटेक्चर विभिन्न डोमेन में लागू किया गया है, जिसमें स्वायत्त-वाहन, Robotics और वीडियो-गेम शामिल हैं। यह तर्कसंगत एजेंटों को लागू करने के लिए एक ढांचा प्रदान करता है जो प्रतिक्रियाशील और विचार-विमर्श व्यवहार को संतुलित कर सकते हैं। हालाँकि यह बुद्धिमान एजेंटों से जुड़ी सभी विशेषताओं, जैसे निजी विश्वास या संचार, को सुनिश्चित नहीं करता है, यह एजेंट प्रोग्रामिंग के लिए एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान करता है। मॉडल का प्रभाव बहु-एजेंट-प्रणालियों और एजेंट-आधारित-मॉडलिंग तक फैला हुआ है, और यह Artificial intelligence और संज्ञानात्मक-विज्ञान में अनुसंधान का एक विषय बना हुआ है।
2020 के दशक की शुरुआत तक, BDI का अध्ययन और विस्तार जारी है, जिसमें सीखने के तंत्र को एकीकृत करने और कम्प्यूटेशनल चुनौतियों को संबोधित करने के प्रयास शामिल हैं। इसकी औपचारिक नींव, जैसे BDICTL और LORA, एजेंट व्यवहार को सत्यापित करने के लिए एक आधार प्रदान करती हैं, हालाँकि व्यावहारिक कार्यान्वयन अक्सर इन तर्कों को सरल बनाते हैं। मानसिक दृष्टिकोणों पर मॉडल का जोर बुद्धिमान प्रणालियों को डिज़ाइन करने के लिए एक मानव-प्रेरित दृष्टिकोण प्रदान करता है, जो इसे पूरी तरह से प्रतिक्रियाशील या पूरी तरह से विचार-विमर्श आर्किटेक्चर से अलग करता है।