基于案例推理的BDI智能体：一种新型扩展BDI架构

### 基于案例推理的BDI智能体：一种新型扩展BDI架构 在人工智能不断发展的今天，智能体的伦理决策能力越来越受到关注。本文将介绍一种新型的BDI架构扩展——基于案例推理的BDI智能体（Casuist BDI - Agent），它不仅具备传统BDI智能体的能力，还拥有伦理决策能力。 #### 1. 人工伦理智能体的分类 计算机伦理学领域的先驱詹姆斯·摩尔（James Moor）提出了一种对人工伦理智能体进行分类的分层架构： - **伦理影响智能体**：任何可以从伦理后果角度进行评估的机器。例如，卡塔尔用机器人取代年轻男孩从事危险的骆驼骑师工作，所有机器人都有伦理影响，只是有些情况更难察觉。 - **隐含伦理智能体**：设计者在设计过程中努力使其不会产生负面伦理影响的机器，主要通过解决安全和关键可靠性问题来实现。所有机器人理论上都应设计成隐含伦理智能体。比如，有一个隐含伦理的交通控制智能体，能在十字路口对城市交通进行符合伦理的控制。 - **显式伦理智能体**：在内部编程中使用伦理类别进行伦理推理的机器，可能运用各种用于表示职责和义务的道义逻辑或其他技术。 - **完全伦理智能体**：能够做出明确道德判断，并能充分证明此类决策合理性的智能体。通常认为达到这一水平需要具备意识、意向性和自由意志。 #### 2. 相关基础概念 - **BDI智能体** - **核心数据结构**：信念（Beliefs）、愿望（Desires）、意图（Intentions）和计划（Plans）。这些数据结构分别代表从环境中收集的信息、与环境相关的一组任务或目标、智能体当前承诺的一组子目标，以及通过基本动作实现子目标的具体说明。 - **架构作用**：BDI架构规定了这四个实体的交互方式，为基于智能体的系统的建模、规范、实现和验证提供了强大基础。 - **基于案例的推理（Case - Based Reasoning，CBR）** - **定义**：一种基于重用过去经验（案例）的推理方法。案例用三元组 (p, s, o) 表示，其中 p 是问题，s 是问题的解决方案，o 是执行解决方案后世界的结果状态。 - **原理**：成功案例的解决方案应作为处理具有一定相似性的未来问题的基础。不成功的案例或负面案例可防止智能体重复导致失败结果的类似行动，为系统提供额外知识。 - **决疑论（Casuistry）** - **定义**：一种用于解决道德和法律背景下疑难案例困惑的推理方法，是法律和伦理讨论中多种基于案例推理形式的统称。 - **特点**：常被视为对严格基于原则的推理方法的批判。例如，基于原则的方法可能认为说谎总是道德错误的，但决疑论者会根据具体情况判断说谎是否错误。决疑论推理通常从一个明确的范例案例开始，将当前考虑的案例与范例案例进行匹配，相似案例应类似处理，不同案例则不同处理。 - **结果论（Consequentialist）**：认为特定行动的后果是对该行动进行任何有效道德判断的基础。从结果论的角度看，道德上正确的行动是产生良好结果或后果的行动。 #### 3. 基于案例推理的BDI智能体架构 - **设计思路**：价值是决定道德行为的唯一基础。如果能从伦理角度确定每个行动的价值，人类或非人类即使不明确了解伦理准则，也能通过对每个行动的评估来做出符合伦理的行为。这一思路类似于伦理中的决疑论，即利用过去的经验而不依赖明确的伦理准则。 - **架构工作流程** - 智能体感知环境 <E>，形成表示当前情况的三元组 <E, B, D>（包含当前信念、愿望和环境细节）。 - 将当前情况传递给基于案例推理的BDI架构中的案例检索器（Case - Retriever），它负责检索与当前情况相似的先前案例。 - 如果检索到案例，智能体接受并调整解决方案部分，形成意图；如果未检索到案例，智能体像普通BDI智能体一样做出决策。 - 案例评估器（Case - Evaluator）评估智能体行为的结果，评估结果 <EV> 发送给案例更新器（Case - Updater）。 - 案例更新器创建新案例，将当前情况、智能体行为和评估结果分别存储在案例的相应部分；如果案例已存在，则更新先前案例。 其算法如下： ```plaintext Repeat until End ```