Il sistema EDGES: un sistema distribuito di agenti per la ricerca ed il filtraggio di informazioni in Internet

I più comuni strumenti di supporto alla ricerca di informazioni in Internet sono basati su due diverse filosofie: gli strumenti che tentano di ordinare le informazioni presenti (le cosiddette “directory” che classificano i siti per categorie) e quelli che tendono a soddisfare di volta in volta le diverse richieste fornendo i documenti che più si avvicinano alle esigenze dell'utente (i motori di ricerca).
Ordinare le risorse disponibili nel Web e' come cercare di costruire una enorme biblioteca virtuale con le sue sezioni specializzate, gli schedari per trovare le informazioni e così via. Un servizio di questo tipo è sempre incompleto, visti i ritmi di crescita del Web, ma ha il vantaggio di portare rapidamente l’utente ai siti “giusti”, punto di partenza per la ricerca delle informazioni volute.
I motori di ricerca invece cercano fra tutti i documenti del Web quelli che soddisfano la richiesta dell’utente, espressa attraverso la presenza di determinate parole chiave o di combinazioni di parole chiave. Tali strumenti sono molto potenti ma la ricerca per parole chiave può risultare difficile e spesso restituisce un gran numero di documenti se non si ha una buona esperienza nella formulazione della richiesta.
Gli strumenti descritti sono però insufficienti per chi non ha chiare richieste specifiche o per chi intraprende lo studio di un determinato argomento e quindi non sa ancora come ottenere le informazioni volute. Un ideale strumento di supporto nella ricerca delle informazioni dovrebbe essere in grado di interpretare la richiesta dell’utente, anche se e’ formulata in maniera libera (cioè non vincolata a parole chiave o sintassi complicate ed innaturali), svolgere la ricerca in modo indipendente e presentare i risultati ordinati secondo un valido criterio di attinenza alla richiesta. Un tale strumento può essere realizzato solo ricorrendo a tecniche di intelligenza artificiale ed in particolare agli agenti intelligenti, entità software che
godono di alcune proprietà quali autonomia, reattività, mobilità, capacità di comunicazione, abilità sociale, e che sono oggi diffusi in molti campi di applicazione. Grazie alle loro doti di indipendenza e alla loro abilità sociale gli agenti possono portare a termine la ricerca di informazioni senza che l’utente debba preoccuparsi del come la portano a termine.
L’utente deve solo raccogliere i risultati ed eventualmente correggere il comportamento dell’agente per migliorarne le prestazioni.
Le possibili applicazioni in Internet degli agenti intelligenti (quali la ricerca di informazioni il commercio elettronico, la riparazione e prevenzione dei guasti) e la necessità di sfruttare al meglio le risorse di rete ha portato allo sviluppo degli agenti mobili, agenti capaci di sospendere la propria esecuzione, migrare in un altro server e riprendere il lavoro interrotto.
Per facilitare la creazione di agenti mobili in Internet e’ stata creata una estensione del linguaggio Java la classe Aglet. Le aglet, oggetti creati attraverso le istanze della classe Aglet, “vivono” in un “ambiente” software denominato contesto dove possono compiere alcune operazioni come comunicare fra loro e con gli utenti, clonarsi, spostarsi da un contesto in un host ad un altro, e così via.
In questa tesi è proposto il sistema EDGES (EDucational aGEnt Server), un sistema distribuito di agenti intelligenti, fruibile attraverso Internet, e sviluppato in linguaggio Java usando la classe Aglet, capace di offrire un insieme di servizi per il recupero ed il filtraggio delle informazioni.
Il sistema EDGES può essere pensato come un insieme di server, ognuno dei quali identificato da un contesto, contenente un insieme di agenti. In particolare in ogni server EDGES sono presenti:
- un insieme di agenti, che chiameremo agenti Master, dedicati ad assistere l’utente nella ricerca di informazioni. Ogni utente ha un proprio agente Master che raccoglie le richieste di informazioni, cerca le informazioni sia in Internet sia negli altri server del sistema e presenta i risultati ottenuti;
- un insieme di agenti, gli agenti Specifici, ognuno con il compito di gestire un certo insieme di documenti monotematici per mezzo di una rete neurale autorganizzante ad apprendimento non supervisionato (nota in letteratura come Self-Organizing Feature Map). Tale rete neurale e’ capace di classificare i documenti raggruppando quelli di argomento simile ed ordinando tali gruppi in modo che quelli su argomenti simili si trovino vicini fra loro sulla mappa. La mappa creata dalla rete neurale e’ usata sia per restituire i documenti attinenti ad una data richiesta, sia per filtrare i documenti ottenuti da una ricerca in Internet;
- una lista contenente l’insieme degli indirizzi Internet di altri server del sistema. Tale sistema rende più facilmente accessibili, attraverso un metodo più completo e mirato che non quello dei motori di ricerca, le collezioni monotematiche di documenti gestite dagli agenti Specifici e