Signifiers as a First-class Abstraction in Hypermedia Multi-Agent Systems

要約

ハイパーメディア API を使用すると、Web 上のアフォーダンスを発見して活用する、再利用可能なハイパーメディア クライアントの設計が可能になります。
ただし、そのようなクライアントは相互作用について計画したり推論したりすることができないため、再利用性は制限されたままです。
このホワイト ペーパーでは、Web 上のハイパーメディア主導のアフォーダンス エクスプロイトと、マルチエージェント システム (MAS) およびより広義には人工知能のために広く調査されてきたアクションを表現および推論するための方法との間の概念的な架け橋を提供します。
私たちは、オープンで進化可能な環境での対話効率をサポートするアフォーダンス理論とヒューマンコンピューターインタラクションの概念と方法に基づいて構築し、Web ベースの MAS で第一級の抽象化として記号表現を導入します。
それらを使用して、異質な能力を持つエージェントが行動し、行動について推論できるようにします。
アフォーダンスの搾取を促進することを目的としたハイパーメディア環境でのシニフィアンのコンテキスト露出の正式なモデルを定義します。
プロトタイプの Web ベースの MAS を使用してアプローチを示します。この MAS では、異なる推論能力を持つ 2 つのエージェントが、自分の能力に合った記号表現のみを知覚することによって、環境と対話する方法を積極的に発見します。
シグニファイアの露出は、Web 上で効果的かつ効率的な対話を促進するために、動的なエージェント環境のコンテキストに基づいて本質的に管理できることを示しています。

要約(オリジナル)

Hypermedia APIs enable the design of reusable hypermedia clients that discover and exploit affordances on the Web. However, the reusability of such clients remains limited since they cannot plan and reason about interaction. This paper provides a conceptual bridge between hypermedia-driven affordance exploitation on the Web and methods for representing and reasoning about actions that have been extensively explored for Multi-Agent Systems (MAS) and, more broadly, Artificial Intelligence. We build on concepts and methods from Affordance Theory and Human-Computer Interaction that support interaction efficiency in open and evolvable environments to introduce signifiers as a first-class abstraction in Web-based MAS: Signifiers are designed with respect to the agent-environment context of their usage and enable agents with heterogeneous abilities to act and to reason about action. We define a formal model for the contextual exposure of signifiers in hypermedia environments that aims to drive affordance exploitation. We demonstrate our approach with a prototypical Web-based MAS where two agents with different reasoning abilities proactively discover how to interact with their environment by perceiving only the signifiers that fit their abilities. We show that signifier exposure can be inherently managed based on the dynamic agent-environment context towards facilitating effective and efficient interactions on the Web.

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