AMBIENTNÍ INTELIGENCE – PROČ A KAM? prof. RNDr. Peter Mikulecký, Ph.D.
studijní materiál ke kurzu Teoretické aspekty umělé inteligence
Fakulta informatiky a managementu Univerzity Hradec Králové
Projekt Informační, kognitivní a interdisciplinární podpora výzkumu je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.
Abstrakt Příspěvek je zaměřen na úvahy o v současnosti intenzivně zkoumané oblasti s velkým aplikačním potenciálem – ambientní inteligenci. Ambientní inteligence je představa o informační společnosti budoucnosti, v níž se člověk nachází v inteligentním prostředí, jehož prvky jsou schopny vzájemné inteligentní komunikace a spolupráce za účelem vhodné podpory různých aktivit uživatele. Inteligentní prostředí tohoto typu lze modelovat jako multi-agentní systém, jehož prvky lze považovat za vzájemně komunikující a spolupracující entity, „žijící“ svým vlastním životem ve vztahu k reálnému životu paralelně probíhajícím v tomtéž prostředí. Výzkum ambientní inteligence, jenž každým rokem přináší nové a nové významné výsledky s vysokým aplikačním potenciálem, byl zejména v rámci výzkumných programů Evropské unie nastartován v roce 2001, kdy pracovní skupina známá pod jménem ISTAG ve své dnes již klasické zprávě načrtla čtyři scénáře, jak by mohlo inteligentní prostředí, založené na principech ambientní inteligence pomáhat jeho uživatelům. V našem příspěvku budeme prezentovat a diskutovat čtyři původní scénáře využití ambientní inteligence, zhodnotíme jejich realizovatelnost ve světle současného technologického pokroku a načrtneme několik nových možností, jak lze ambientní inteligenci dnes nebo v blízké budoucnosti aplikovat a postupně ji i rutinně využívat. Klíčová slova ambientní inteligence, pomáhající technologie, lidské aktivity, scénáře použití, aplikace, informační a komunikační technologie 1. Úvod Ambientní inteligence (ambient intelligence) je vědní oblast vycházející z výzkumu umělé inteligence a již celkem rozvinuté problematiky všudypřítomných výpočtů (ubiquitous computing), související s rozvojem bezdrátové komunikační technologie, technologie inteligentních senzorů, jakož i s oblastí výzkumu rozhraní pro komunikaci člověka s počítači. Zabývá se výzkumem, vývojem a aplikací inteligentních prostředí, jejichž posláním je pomáhat lidem, v těchto prostředích působícím řešit běžné každodenní problémy i méně běžné, ale o to důležitější úlohy, které jsou pro ně obtížně řešitelné a jejichž neřešení by potenciálně mohlo ohrozit jejich zdraví či život. Hlavním účelem ambientní inteligence je naplnit poslání tzv. pomáhajících technologií, tedy technologií, které jsou určeny zejména k tomu, aby byly nápomocné lidem při jejich běžných každodenních aktivitách, i při některých specifických činnostech. Výzkum ambientní inteligence vede k představě o inteligentních prostředích, které vzniknou z pro nás doposud velice obvyklých a každodenně využívaných prostředí jejich obohacením o vyspělé „všudypřítomné“ informační a komunikační technologie schopné inteligentní podpory lidských aktivit v tomto prostředí. Výzkumy v tomto směru rezultují do prototypů inteligentních domů, domácností, kanceláří, učeben, domovů pro seniory, apod.
1
Výzkum ambientní inteligence, jenž každým rokem přináší nové a nové významné výsledky s vysokým aplikačním potenciálem, byl zejména v rámci výzkumných programů Evropské unie nastartován v roce 2001, kdy pracovní skupina známá pod jménem ISTAG ve své dnes již klasické zprávě načrtla čtyři scénáře [14], jak by mohlo inteligentní prostředí, založené na principech ambientní inteligence pomáhat jeho uživatelům. Přitom myšlenka ambientní inteligence nebyla nová, vyrostla na dřívějších představách o všudypřítomných výpočtech (Ubiquitous computing nebo Pervasive computing) či mizejících počítačích (Dissapearing Computers) a na těchto idejích založených inteligentních prostředích (Intelligent Environments). V naší přednášce chceme zhodnotit uplynulé období zasvěcené intenzivnímu výzkumu ambientní inteligence a souvisejících oblastí, chceme prezentovat přehled nejdůležitějších výsledků doposud dosažených i otevřených problémů, které si zasluhují další intenzivní výzkum. Budeme prezentovat a diskutovat původní čtyři klasické scénáře ambientní inteligence, zhodnotíme jejich realizovatelnost z pohledu dnešního stavu poznání a na několika nových scénářích se pokusíme naznačit, jaké jsou současné možnosti využití ambientní inteligence. V závěru přednášky upozorníme na některá úskalí možná až přehnaně extenzivního rozvoje ambientní inteligence. Sem patří otázky ochrany dat a nformací, etické problémy i doposud neřešené problémy, které vznikají či mohou potenciálně vzniknout na základě spolužití umělých inteligentních entit s člověkem či jinými živými bytostmi. 2. Představa o ambientní inteligenci V současném období jsme svědky stále větších změn ve způsobech, jakými lidé využívají výpočetní prostředky. Není tomu dávno, co využití počítačů znamenalo napsat program, vyděrovat jej na děrné štítky a odebrat se do výpočetního střediska zadat svůj výpočetní úkol. Po jisté, mnohdy i několikadenní době bylo nutno se vrátit pro výsledek, pokud jsme měli štěstí, že náš program byl bez chyb. Od této, dnes již zastaralé představy, kterou bychom mohli nazvat paradigmatem sálových počítačů, vedla cesta přes paradigma stolního počítače, jenž byl mnohdy schopen pro nás odvést násobně víc práce než původní sálové počítače, až k současnému stavu, kdy nejenom že člověk běžně nosí sebou i několik zařízení s nemalou výpočetní sílou (notebook, tablet, chytrý mobil, navigaci, atd.), přičemž třeba také střídá práci na počítači doma s činností na počítači v práci, ale mnohdy jsou v našem okolí procesory vnořené také do předmětů, které běžně v domácnosti využíváme (pračka, klimatizace, atd.). Odtud je už jenom krůček k situaci, ve které se bude člověk nacházet v prostředí, v němž předměty denní potřeby se budou vyznačovat jistou úrovní inteligence, budou v tomto prostředí navzájem spolupracovat a jejich hlavním cílem bude společně napomáhat uživateli řešit běžné i obtížné problémy, které ho v daném prostředí mohou potkat. Tato idea se v posledních deseti letech rozvíjí pod názvem ambientní inteligence.
2
Ambientní inteligence (Ambient Intelligence), vycházející z myšlenek M. Weisera [37] je vizí informační společnosti budoucnosti, ve které je největší důraz kladen na: uživatelskou přívětivost; efektivní a distribuovanou podporu služeb; posílení možností efektivního využívání relevantních zdrojů ze strany uživatelů; podporu interaktivní činnosti. V rámci této vize by se postupně mělo stát skutečností, že lidé budou působit v prostředí inteligentních a intuitivně využitelných rozhraní k procesorům, umístěným do všech typů objektů, tedy do zcela běžných předmětů, které nás obklopují a které tvoří prostředí, v němž působíme. Takovéto prostředí by pak mělo být schopné rozpoznat přítomnost konkrétních lidí a reagovat na jejich přítomnost nevyrušujícím a často neviditelným způsobem, který bude obvykle plně integrován do dané situace. Tato reakce prostředí by měla zásadně působit ve prospěch konkrétního uživatele, měla by mu pomoci řešit zcela běžné ale i zřídka se vyskytující obtížné problémy. Cílem využití ambientní inteligence je podstatně rozšířit interakci lidí a digitální informační technologií zejména využitím všudypřítomných (ubiquitous) výpočetních zařízení. Jádrem představy o ambientní inteligenci jsou tři v současnosti se značně rozvíjející technologie: všudypřítomné výpočty (ubiquitous computing) všudypřítomná komunikace (ubiquitous communication) inteligentní uživatelská rozhraní (intelligent user interfaces). Všudypřítomné výpočty znamenají zejména integraci mikroprocesorů do běžných objektů denní potřeby, jako je nábytek, oděv, kuchyňská zařízení, hračky, apod. V podstatě se jedná o použití počítačů doslovně všude. Počítače jsou zde dostupné pomocí prostředků fyzického prostředí, jsou nicméně obvykle skryty očím uživatele. Všudypřítomná komunikace umožňuje kromě jiného třeba to, že různé objekty s ntegrovanými procesory budou schopny komunikovat mezi sebou či s uživatelem především prostředky bezdrátové komunikace, která se postupně stane dominantní technologií. Inteligentní uživatelská rozhraní umožňují obyvatelům prostředí s ambientní inteligencí interakci s prostředím a jeho ovládání přirozenou cestou (hlas, gestikulace) s vysokým stupněm personalizace (zohlednění preferencí uživatele či kontextu s danou situací nebo činností). Toto všechno umožní silné zjednodušení používání různých zařízení, která budou využitelná velice přirozeně a intuitivně. 3. Scénáře pro využití ambientní inteligence Pro ilustraci představy o ambientní inteligenci byla vytvořena celá řada tzv. scénářů, osvětlujících možné přínosy této technologie pro společnost. Scénáře jsou 3
více méně příklady možného budoucího využití přístupů inteligence prostředí v rozmanitých oblastech každodenního lidského života [14]. Zajímavé je, že scénáře měly být rozvojem příslušných technologií naplněné v roce 2010, tedy celkem nedávno a skutečně byl ve směru jejich naplnění zaznamenán mohutný pokrok. První představa EU pro další rozvoj v jejích rámcových programech byla promítnutá do následujících čtyř scénářů: Maria – The Road Warrior Dimitrios and Digital Me Carmen – Traffic, Sustainability, and Commerce Annette and Solomon in the Ambient for Social Learning V následujících odstavcích tyto scénáře stručně přiblížíme. Nebudeme je uvádět celé, čtenář je lehce najde v již klasickém dokumentu [14]. První scénář Maria, The Road Warrior, popisuje reprezentantku nejmenované firmy, která vyjíždí na služební cestu do vzdáleného města, kde ji čeká obchodní jednání spojené s prezentací a diskusí se zákazníky. Maria má k dispozici technicky velice pokročilé osobní komunikační zařízení (v rámci scénáře nazývané P-Com), jehož pomocí komunikuje se všemi službami inteligentního prostředí, v němž se nachází. Vše, co Maria potřebuje, je zařízeno předem, přičemž mezi možné výsledky její komunikace s prostředím mohou patřit následující automatizované činnosti: vypůjčené auto předem připravené, je zajištěn přístup do centra města včetně všech potřebných povolení, je rezervováno místo na parkovišti; je zajištěný pokoj v jejím oblíbeném hotelu, přičemž prostředí pokoje předem personalizováno dle Mariiných zvyklostí a preferencí; je zařízená pomoc při prezentaci na obchodním setkání, informační i znalostní podpora jejího jednání, bude-li potřeba, což třeba může znamenat hladký přístup k firemním zdrojům a databázím; relaxace večer po setkání dle jejích požadavků či preferencí, možnosti relaxace se mohou adaptovat její náladě, či míře únavy. Podíváme-li se na předchozí scénář z hlediska úrovně dnešní technologie, můžeme konstatovat, že v současnosti už nic z uvedeného v podstatě není nemožné. V roli inteligentního komunikátora P-Com celkem dobře poslouží dnešní chytré telefony, např. se systémem Android, či Apple iPhone. Problémy mohou ještě samozřejmě nastat při komunikaci chytrých telefonů s příslušnými službami daného prostředí a ejména míra automatizace poskytování těchto služeb. Jistě lze vidět rozdíl v tom, zda inteligentní prostředí samo zaregistruje příjezd Marie do města, na základě toho automaticky naváže komunikaci s Mariiným P-Comem a „domluví“ všechny potřebné detaily pobytu ve prospěch Marie, anebo zda je Marie nucena tohle všechno domluvit a komunikovat sama, i když použitím sebechytřejšího telefonu. Intenzivní výzkum směřuje v současnosti do těch oblastí, které by právě uvedenou automatickou komunikaci umožnily. 4
Druhý scénář Dimitrios and Digital Me je zaměřen na popis řešení, ve kterém má silně vytížený manažer Dimitrios k dispozici digitální zařízení Digital-Me (D-Me), což je v jistém smyslu Dimitriosův digitální avatar pomáhající vytíženému manažerovi zvládat telefonickou i další komunikaci. Digital-Me (D-Me) nebo-li Dimitriosův digitální avatar je schopen v zastoupení Dimitriose přebírat všechny pokusy o kontakt s ním (zejména telefonické hovory) a vyřizovat je místo něj, po vyhodnocení jejich naléhavosti. Hovory, které vyhodnotí jako zásadně důležité, pak přesune na samotného Dimitriose, zejména pokud se D-Me nepovede vyřídit vše potřebné s D-Me volající osoby. To samozřejmě předpokládá, že zařízení typu D-Me má v dané době a v daném prostředí v podstatě každý. Při důsledném fungovaní D-Me může být osoba, kterou D-Me zastupuje, velice významně odlehčená od různých nedůležitých a vyrušujících záležitostí, které je zařízení D-Me schopno vybavit samostatně a pouze o nich svého majitele dodatečně informuje. Z dnešního pohledu tento scénář zřejmě ještě není úplně realizovatelný. Jsou už sice k dispozici technicky velice pokročilá zařízení (chytré telefony či tablety), ale ty stále ještě nedosahují takovou inteligenci, aby dokázaly ve výše uvedeném smyslu člověka zastoupit. V tomto směru lze najít celou řadu velice zajímavých a důležitých cílů pro výzkum v umělé i ambientní inteligenci. Třetím scénářem byla Carmen - Traffic, Sustainability, and Commerce. Tento scénář je zaměřen na podporu běžných aktivit zaměstnané ženy, která se potřebuje v nějakou dobu dostat na několik míst, nakoupit pár věcí a dostat se včas domů. Prostředí jí najde a zařídí možnosti přepravy, vyhodnotí potřeby týkající se nákupu, upozorní na případné slevy, ochraňuje ji před možnými nehodami a aplánuje celou její misi tak, aby se dostala v plánovanou dobu domů. Scénář Carmen je z dnešního pohledu realizovatelný, i když nejspíš ne zcela automatizovaně. Různé úrovně navigace, seznamy bodů zájmu (PoI), možnost získání informací v kontextu s místem, kde se člověk nalézá či v kontextu s omentální situací, to vše jsou možné cesty k naplnění scénáře Carmen. Technicky dnes už nic z uvedeného není nemožné a jsme svědky celé řady snah o vytvoření podobných systémů. Posledním, čtvrtým scénářem byl scénář Annette and Solomon in the Ambient for Social Learning. Scénář popisuje možnosti inteligentního prostředí (učebny) pro podporu výuky či diskusí studijních skupin. Inteligentní učebna si „pamatuje“ každého studujícího, jeho dosavadní postup v čení, připravuje mu vhodně zvolené studijní materiály, organizuje individuální program učení, apod. Učebna rovněž organizuje i sdílené vyučování několika osob dle jejich mentálního stavu a progresu ve studiu. Učebna je také schopna probírat s dpovědným pedagogem progres skupiny i individuálních studujících a řizpůsobovat jim celý program výuky. V dnešní době velice rozvinutých systémů a technologií pro podporu výučby ani tenhle scénář není v dnešní době nepředstavitelný. Technologie pro podporu 5
výučby se stále rozvíjejí a zdokonalují a v kombinaci s pokročilými postupy ambientní inteligence realizaci scénáře už téměř v plné míře umožňují. Víc k této problematice lze nalézt např. v [21]. 4. Současnost ambientní inteligence V současnosti existuje množství zajímavých aplikací technologií a přístupů, patřících do oblasti ambientní inteligence. Velice dobrým zdrojem informací z této oblasti je [1]. Empirická zjištění z mnoha dosavadních výsledků výzkumu ambientní inteligence, resp. inteligentních prostředí ukazují, že Uživatelé vždy potřebují mít (resp. rozhodně by měli mít) kontrolu nad prostředím, ve kterém se pohybují. Problematika zabezpečení osobních údajů, resp. důvěryhodnosti inteligentních prostředí se jeví být velice zásadní pro další rozvoj této oblasti. Uživatelé nesmějí být technologiemi rušení či obtěžováni; tj. podpůrné inteligentní systémy jim nesmějí komplikovat stávající způsoby řešení problémů. Učení systému musí být pokud možno implicitní, nesmí uživatele žádným způsobem zatěžovat. Podstatným požadavkem poskytovaných.
je
potřeba
personalizace
služeb
prostředím
V této kapitole se pokusíme shrnout alespoň několik nejzajímavějších trendů ve výzkumu ambientní inteligence a přiblížíme některé doposud dosažené zajímavé výsledky. V následující kapitole pak popíšeme některé zajímavé a užitečné aplikace. Jak jsme již kdysi uvedli v [19], na prostředí, protkané technologiemi ambientní inteligence, můžeme velice výhodně nahlížet jako na multi-agentový systém, tedy distribuovaný, decentralizovaný systém autonomních, heterogenních a navzájem interagujících entit (agentů). Síla multi-agentových systémů spočívá v možnosti propojit různé druhy agentů, disponující rozdílnými možnostmi a schopnostmi zpracovávat nejrůznější druhy vstupů. Agent je, jak známo schopný autonomně a flexibilně jednat v dynamickém prostředí [30], případně dle [39] je to umělá výpočetní entita, která může realizovat jisté úlohy s jistým stupněm autonomie či iniciativy, přičemž se inteligentně přizpůsobuje svému okolí. Z hlediska těchto definic člověk není považován za agenta, z pohledu ambientní inteligence je ovšem mnohdy užitečné člověka mezi agenty zahrnout. V multi-agentové architektuře inteligentního prostředí lze uvažovat skupiny agentů, které spolupracují a/nebo sdílejí nějaký účel, např.: agent poskytující informace spolupracující s agentem asociovaném s displejem, osobní agenty skupiny jednotlivých uživatelů, množina agentů reprezentující osobní zařízení (počítač) jednoho uživatele, apod. 6
V rámci určené skupiny mohou agenty komunikovat na základě role, kterou v této skupině zastávají. Lze očekávat, že takto vymezený pojem skupiny pomůže uživateli získat lepší možnost ovládat interaktivní prostředí, nebo v něm explicitně vidět kombinace zařízení, služeb či relevantního obsahu. Úlohy a aktivity právě zapojeného uživatele jsou pak každá reprezentovány jinou skupinou agentů. Problém asociace agentů s jednotlivými zařízeními, službami či obsahem v rámci daného prostředí lze řešit např. vytvořením tzv. ad hoc agentového prostředí [23]. Propojení mezi agenty vzniká v průběhu řešení nějakého úkolu a nutnou podmínkou přitom je sdílení jistých objemů znalostí mezi agenty a rovněž i sdílení komunikačních protokolů. Namísto interakce s individuálními zařízeními pak uživatel interaguje s inteligentním prostředím jako s celkem, ale z pohledu multiagentové architektury prostředí se na této interakci podílejí pouze některé skupiny agentů, tvořících toto prostředí. Zařízení a služby reprezentované či poskytované skupinami agentů je nutno chápat jako více méně nezávislé, aby byla naplněna představa o autonomii agentů – tím však dochází k jistému pnutí mezi snahou uživatele mít plnou kontrolu nad prostředím a autonomií agentů. Možným řešením je zde právě zavedení již zmíněného konceptu spolupracujících skupin lidí a agentů jako způsobu, jak uživateli poskytnout plnou kontrolu nad spolupracujícími agenty. Jiné zajímavé přístupy zaměřené na spolupráci agentů v inteligentním prostředí lze najít např. v [7] nebo [31]. Obecně lze říct, že nejdůležitějším aspektem všech podobných přístupů, založených na interakci skupin agentů je, že pomocí těchto přístupů jsou aplikace ambientní inteligence schopné automatické adaptability na dynamicky se měnící prostředí. V důsledku toho jsou schopné poskytovat služby, přizpůsobené konkrétnímu uživateli a kontextu situace. Možnosti realizace ambientní inteligence v různých typech prostředí jsou zkoumány v mnoha směrech: vzájemné rozpoznávání a přizpůsobování zařízení, která utvářejí prostředí, personalizace a adaptace systémů s ohledem na potřeby a preference uživatelů, porozumění dynamice okolního prostředí, na základě čehož pak systém upravuje svou další činnost, podpora vzájemné součinnosti a spolupráce jednotlivých komponent a systémů ve sdíleném prostředí, autonomie, samoregulace a samoopravitelnost komponent. Současné agentové technologie, realizované jako architektury, relevantní techniky a algoritmy jsou dobře aplikovatelné při vytváření různých typů inteligentních prostředí. Příklady těchto aplikací jsou uvedeny např. v [12], [23], [26], [27], [29], [32], [33] či [34]. V poslední době se v odborné literatuře věnované výzkumu ambientní inteligence poměrně prosazuje pojem ambientní ekologie (ambient ecology), viz např. [7], [9], [11], [28] nebo [31]. Pojem ambientní ekologie zavedli celkem nedávno Goumopoulos a Kameas [9] s cílem přesněji pojmenovat inteligentní prostor, jenž je schopen adaptace cílům, potřebám a preferencím osoby v něm se nacházející. 7
Senzory, zařízení nebo spotřebiče v takovémto inteligentním prostředí si může uživatel přizpůsobit nebo uspořádat tak, aby vyhovovaly jeho osobním preferencím. Goumopoulos a Kameas se ve své práci [9] zaměřili na řešení situací v inteligentních domech. K vytvoření ambientní ekologie je nutná kombinace citlivosti na kontext (context awareness) a personalizace. Chytré objekty nacházející se v prostředí lze doplnit o citlivost na kontext tak, aby dokázaly zaznamenat ty atributy daného kontextu, které ovlivňují působení uživatele v daném prostoru a aby provedly vhodnou akci, je-li to zapotřebí. Na druhé straně personalizační složky prostoru mohou odpovídat za vytváření a udržování informací o preferencích uživatele a mohou je použít ve chvíli, kdy jsou potřebné. Podle [28] se vývoj v oblasti ambientní inteligence v poslední dekádě zaměřil na vývoj technologií a na nich založených řešení, které lze postupně zařadit do dvou základních tříd: systémy zaměřené na pevné inteligentní prostory, systémy zaměřené na podporu mobilního uživatele. Řešení pro systémy zaměřené na pevné inteligentní prostory se využívají zejména v případě inteligentních budov. V této oblasti je nejdůležitější aplikační zaměření známé pod názvem Smart Home. Zde se primárně jedná o inteligentní systémy, které poskytují bezpečnou a zajištěnou podporu života přestárlých či hendikepovaných jedinců. Účelem této podpory je umožnit těmto lidem bezpečně žít v jim důvěrně známém domácím prostředí tak dlouho, jak budou chtít. Výsledkem těchto snah je významné snížení potřeby nepřetržité péče o tyto lidi, jak ze strany k tomu vyškolených lidí, tak i ve speciálních institucích k tomu určených. Toto zaměření zahrnuje výzkum automatických zařízení určených k ízení úrovně osvětlení, nastavování teploty, zajištění bezpečnosti obydlí, jakož i ůzné inteligentní formy monitorování obyvatel. K dosažení všech těchto cílů se konstruují inteligentní pokoje či domovy založené na vyspělé infrastruktuře a na různých typech sofistikovaných senzorů, přičemž architektura docela typicky vychází z návrhu vhodně koncipovaného multi-agentového prostředí. Příklady systémů tohoto typu jsou docela početné, doporučujeme např. [1], [10], [24] nebo [40]. Druhým typem těchto inteligentních systémů jsou systémy, zaměřené na podporu potřeb mobilního uživatele. Problémy, které je nutno řešit v tomto případě, jsou v mnohém velice rozdílné od těch, které je nutné řešit v případě pevných inteligentních prostorů. Zásadní myšlenkou v tomto případě je potřeba umožnit uživateli přístup k zařízením, sítím a službám, které může potřebovat, a to bez ohledu na to, kde se tento uživatel právě může nacházet. Navíc z faktu mobility uživatele vyplývá, že jeho potřeby se mohou na různých místech docela výrazně lišit. Například je zřejmé, že jeho potřeby v pracovním prostředí se mohou docela lišit od potřeb, které má uživatel v domácím prostředí, ve městě, nebo při jízdě autem. Výběr zařízení či přístupu k síti se může realizovat v silné závislosti na tom, co je přístupné na místě, kde se uživatel právě nachází a na kontextu, ve kterém
8
právě provádí svoje aktivity. V tomto směru lze rovněž najít výsledky celé řady projektů, jako jsou Spice [6], Daidalos [35], nebo Mobilife [38]. Hybridním přístupem mezi oběma právě zmíněnými typy systémů jsou tzv. Personal Smart Spaces (PPS, přibližný překlad je Osobní inteligentní prostředí). Jejich myšlenkou je, že v sobě slučují výhody pevného inteligentního prostoru (např. budovy či bytu) vybaveného vhodnými senzory, s výhodami mobilních inteligentních prostorů schopných komunikace s dalšími podobnými prostory [28]. Na pomoc vývoji inteligentních systémů pro účely ambientní inteligence, zejména těch, které se orientují na podporu pevných inteligentních prostorů, byl, jak už jsme výše zmínili, Goumopoulusem a Kameasem navržen koncept ambientní ekologie [9] jako metafora, určená k modelování těchto aplikací. Definovali ambientní ekologii jako „prostředí, osazené zařízeními a službami, které jsou vzájemně propojené, jsou propojené s prostředím a s uživateli tak, aby bylo toto prostředí schopno smysluplně podporovat každodenní aktivity uživatele“ [9]. Ambientní ekologie se vytváří za účelem podpory specifické aktivity uživatele. Vzhledem k tomu, že každá aktivita uživatele má své požadavky, z daného prostředí se, je-li to možné, vybírají zařízení, prostředky a služby vhodné k naplnění těchto požadavků. Poté dochází ke vzájemné interakci všech těchto komponent s cílem podpořit specifickou aktivitu uživatele. Vzájemně si vyměňují požadavky na správné společné fungování a posléze se zformují a prezentují jako specifický případ ambientní ekologie, vytvořený pro daný účel. Závěrem uvedeme jeden z možných scénářů aplikace výše uvedeného přístupu. Scénář je převzatý z [28] a mírně přizpůsobený našim účelům. Scénář Jakub (Smart Meeting Scenario [28]): Jakub přijíždí na obchodní jednání do Plzně. Po příjezdu na místo, kde se jednání koná, potkává několik svých kolegů a chce s nimi probrat čerstvé novinky, než jednání začne. Jejich osobní komunikační systémy začnou vzájemně komunikovat, přičemž si vymění vizitky. Jakub se probírá vizitkami ve svém komunikačním systému a zjistí, že už dorazili i dva noví kolegové ze Slovenska. Jakub jim jde naproti, aby se s nimi pozdravil. Někdy v té době inteligentní zasedací místnost zjistí, že jsou přítomni už všichni účastníci jednání, spustí projektor a promítne zasedací pořádek jednání spolu s jeho programem. Účastníci se usadí na svá místa a poté se automaticky ztlumí světla. Jakub je v programu jako první řečník, inteligentní zasedací místnost tedy zahájí promítání jeho prezentace určené pro první bod programu a odevzdá mu řízení projektoru. Samozřejmě aktivuje jeho mikrofon a utomaticky nastaví vhodnou úroveň hlasitosti. Celé zasedání se nahrává a rchivuje, v případě potřeby po zadání hlasového příkazu je inteligentní zasedací místnost schopna reprodukovat každou část jednání, je-li to nutné. Po vyčerpání programu jednání končí, komunikační systémy účastníků si vzájemně domluví a naplánují případná další setkání některých účastníků. Využití ambientních ekologií je v předchozím scénáři docela zřetelné. Každý účastník se ve zmíněné inteligentní zasedačce pohybuje ve své ambientní ekologii, jejíž kompozice je iniciována příchodem na místo jednání a zprostředkována 9
osobním komunikačním zařízením. Při vzájemném setkání spolu interagují ambientní ekologie jednotlivých uživatelů, rovněž tak v dané době vzniká dle potřeby několik ambientních ekologií v inteligentní zasedací místnosti. Technologie ambientní inteligence jsou určené pro reálný fyzický svět, proto je u nich velice důležité použití senzorů. Vývoj v oblasti senzorů je za poslední léta velice dramatický a pokrok ve vývoji senzorů lze vidět takřka každodenně. Vývoj směřuje ke stále více sofistikovaným senzorům, přičemž jejich nároky na spotřebu energie jsou stále menší. Senzory jsou ta zásadní technologie, která propojuje reálný svět s dostupnou výpočetní silou počítačů, pracujících v pozadí těchto aplikací. Senzory jsou obvykle celkem malých rozměrů, lze je proto vestavět v podstatě do každé aplikace ambientní inteligence. Významnou činností, kterou obvykle musí aplikace ambientní inteligence provádět, je sledování a identifikace konkrétních lidí v inteligentním prostoru. Je-li místo, kde se daný člověk nachází, známé, systém může lépe předvídat jeho další aktivity, vycházet vstříc jeho preferencím a poskytovat mu služby na daném místě obvykle požadované. Technologie, která se k tomuto účelu běžně používá, jsou pohybové senzory, které však sice dokážou zaznamenat pohyb, ale samozřejmě nejsou schopné identifikovat, kdo nebo co ten pohyb způsobil (-o). Proto je tento typ senzorů nutné kombinovat např. se zařízeními pro identifikaci osob (či jiného zdroje pohybu), což mnohdy už musí být videokamery, nikoliv běžné senzory. Jak uvádějí Cook, Augusto a Jakkula [5], alternativně se tento problém dá řešit tou cestou, že osoby v daném prostředí nosí senzor, jenž pomůže k jejich identifikaci, sebou. Příkladem této technologie jsou RFID štítky či visačky, které ve spolupráci s vhodně umístěnými čtečkami RFID velice dobře poslouží ke sledování pohybu konkrétní označené osoby. Tato i další technologie určené ke sledování a identifikaci osob, jsou docela spolehlivé a nenáročné. Jediným problémem je, že musí příliš spoléhat na to, že příslušné štítky nosí ty osoby, pro které byly určené a že je mají vždy v daném prostoru sebou. Je jasné, že to ne vždy musí platit. Proto je vhodné inteligenci uvedeného typu sledování a identifikace zvýšit např. využitím mikrofonů (identifikace podle hlasu sledované osoby) a videokamer. Celá řada výzkumných aktivit byla v nedávné minulosti i v současnosti orientovaná na rozvoj rozsáhlých sofistikovaných bezdrátových sítí senzorů (viz např. [4], [13] nebo [17]), které ale narážejí na potřebu časté výměny baterií. Intenzivní výzkum je veden ve směru hledání alternativních zdrojů napájení senzorů v těchto sítích, např. využití solární energie. Oblast výzkumu a vývoje senzorů je pro ambientní inteligenci naprosto zásadní, proto každé objevy a každá vylepšení této technologie mohou mít veliký dopad na další rozvoj ambientní inteligence a její aplikace. 5. Aplikační oblasti Veliká třída předpokládaných aplikací v inteligentních prostředích by měla přinášet užitek lidem v běžném sociálním kontextu. Tento požadavek implikuje potřebu takových technologií, které jsou transparentní. V tomto kontextu lze 10
transparentnost chápat jako vlastnost, která uživateli pomůže pochopit, je-li to potřeba, funkcionální chování objektu či zařízení v prostředí. Důsledkem této transparentnosti by, mimo jiné, měla být i vlastnost nenápadnosti těchto interakcí a rovněž jejich více méně intuitivní povaha. Jednoduše řečeno, transparentnost by měla posunout interakce v inteligentním prostředí blíže způsobu, jakým uvažují lidé, než ke způsobu, jakým pracují počítače (více o etických otázkách v tomto směru lze najít v [3] či [36]). Další výzvou, kterou představa inteligentních prostředí navozuje je, že elektronická infrastruktura prostředí by měla působit inteligentně ve prospěch lidí. Inteligentní prostředí těžko může vystačit s představou jednoho přímo ovládaného rozhraní, skrze které uživatel požaduje výsledky od nějakého monolitického systému. Nabízí se spíše představa, dle které musí být konceptuální složky takovéhoto prostředí často nejenom schopné jednoduché spontaneity, ale musí být i proaktivní, tedy chovající se tak, jakoby to byly agenty jednající v zájmu lidí. Pro pochopení složek inteligentních prostředí se tedy ukazuje být přirozené využít agentové přístupy. Agent v tomto kontextu může být softwarová (ale i hardwarová) entita, která vnímá či ovlivňuje prostředí, má znalost prostředí a svých vlastních cílů, a umí proaktivně plánovat dosažení svých cílů nebo cílů svých uživatelů, čímž lze pomocí složené interakce elektronického a fyzického prostředí dosáhnout užitečného výstupu pro lidské uživatele. Mezi důležité aplikační oblasti pro použití přístupů ambientní inteligence k vytvoření inteligentního prostředí patří především tyto: inteligentní prostředí pro domácnosti či celé rodinné domy (Smart Home), zahrnující kromě zajišťování běžných potřeb (jako je topení, či zalévání zahrad) také bezpečnost domu, i méně běžné potřeby, jako je např. inteligentní provoz domácího kina; inteligentní kanceláře, zde jako příklad lze uvést koncept Smart Office [8], nebo i náš výzkum zaměřený na vytvoření prostředí podporujícího vysokou kvalitu rozhodování manažerů [18]; inteligentní zdravotnická zařízení [33]; inteligentní vozidla či dokonce inteligentní provoz mnoha vozidel v nějakém prostředí (včetně inteligentních dopravních komunikací). Zaměříme-li se na možné scénáře využití ambientní inteligence v univerzitním prostředí, perspektiva všudypřítomných počítačů a z toho plynoucí možnosti pro využití ambientní inteligence nám dává širší perspektivu pro vytváření studijních skupin tak, abychom brali v úvahu i širší kontext týkající se studujících, např. místo vzdělávání, čas a dostupnost různých zdrojů (či už technických, jako jsou počítače, nebo vzdělávacích a dalších). Tato perspektiva může mít značný dopad na efektivnost univerzitního vzdělávání, zejména v případě kombinované či distanční formy vzdělávání. Navíc může ovlivnit i složitost různých administrativních procesů v rámci univerzity. To vše však vyžaduje takové změny odpovídajícího univerzitního prostředí, které umožní zavedení principů a přístupů ambientní inteligence.
11
Je přirozené, že různé studijní skupiny, ne-li každý jednotlivý student optimálně vyžaduje diferencovaný přístup ze strany pedagogů a administrativy. Tento přístup silně souvisí s kontextem různých situací jejich vzdělávacího procesu a mnohdy také s různými docela komplikovanými situacemi administrativní povahy. Na ilustraci možností využití ambientní inteligence v univerzitním prostředí uveďme dva scénáře, volně převzaté z [20], které nám způsobem analogickým k [14] ozřejmí, o co v daném přístupu může jít. Scénář Andrea. Studentka Andrea byla přijata ke studiu a chce začít studovat v prvním ročníku. Nemá žádnou nebo téměř žádnou znalost studijních předpisů, pravidel, zvyků, zkrátka neví, jak to na univerzitě chodí. V prvních dnech pobytu na škole najednou čelí celé řadě pro ni obtížných problémů, spojených se zápisem do studia, s výběrem předmětů, přizpůsobením svého rozvrhu, seznámením se s pedagogy, budovami, místnostmi, knihovnou, apod. Pravděpodobně i částečná automatická znalostní či informační podpora v uvedeném směru by se jí zřejmě hodila. Skvělé by bylo, dostalo-li by se jí této podpory v kontextu s místem, kde se právě nachází a se situací či problémem, který právě řeší. Scénář Bedřich. Docent Bedřich vchází do své místnosti, inteligentní dveře se mu po jeho identifikaci automaticky otevřou a aktivizuje se komplexní audiovizuální systém v jeho místnosti, který ho příjemným ženským hlasem uvítá a podá automaticky první informace o tom, co bude Bedřichův nejbližší program. Na obrazovce jeho počítače se objeví menu pokrývající potřebné informační či znalostní zdroje související s Bedřichovým programem pro daný den. Objeví se informace či znalosti relevantní Bedřichovu profilu, jeho odborným zájmům a situacím, které jej zanedlouho čekají. V průběhu dne se v kontextu s časem, plánem činnosti a probíhající situací celá informační a znalostní podpora Bedřicha od jeho inteligentní pracovny průběžně mění. Další významnou aplikační oblast nyní rozebereme podrobněji. Pod názvem Ambient Assisted Living, což lze přibližně přeložit jako „život podporovaný prostředím“ je třeba chápat celou velikou oblast v současnosti intenzivně prováděného výzkumu, zaměřeného na podporu každodenních aktivit přestárlých či hendikepovaných lidí, ale i na podporu různých dalších aktivit, jako je např. rehabilitace či na wellness zaměřené činnosti. Tato oblast prochází nebývalým rozvojem (viz např. [2] nebo [16]) a má široké aplikační možnosti. Uživatele je dále nutno považovat za stále mobilnější. Předpokládá se totiž jejich střídavá interakce s různými inteligentními prostředími a tedy s různými projevy všudypřítomné inteligence – domov, automobil, pracovní prostředí, letiště, restaurace, atd. V každém takovém prostředí je nutné, vzhledem k pohybu uživatele, zabezpečit jeho přístup ke zdrojům, službám a prostředkům prostředí. Zde je důležitým předpokladem funkčnosti prostředí to, že budou jeho jednotlivé komponenty navrženy tak, aby byly schopné vzájemné komunikace, ne-li přímo „domluvy“ o společném postupu, jehož účelem by za všech okolností měla být podpora aktivit uživatele, pomoc při řešení jeho problémů, apod. Uživatel totiž 12
celkem právem očekává, že přechodem do nového prostředí neztratí nic na možnostech plynule pokračovat ve své již započaté činnosti, ať už pracovní, nebo jiné. Od ambientní inteligence v prostředí se pak očekává, že se požadavků uživatele přizpůsobí a adaptuje se na ně. Zajímavé úvahy v tomto směru obsahuje práce [15]. Inteligentní domy nebo inteligentní domácnosti jako výstup výzkumu ambientní inteligence představují v současnosti velice zajímavé a technologicky dosažitelné řešení nezávislého bydlení pro seniory. Pod inteligentním domem si lze představit obytné prostory navržené tak, aby v nich byla využita celá řada moderních interaktivních technologií, jako jsou zařízení ovládaná pomocí dotykové obrazovky z libovolného místa v domě, nebo zabezpečovací systémy respektující či napodobující zvyky uživatele (zatažení žaluzií, rozsvícení světla v místnosti, nastavení topení, uzamčení dveří, apod.). Technologie inteligentních domů integrují technologie a služby poskytované prostřednictvím domácí sítě s cílem zvýšit kvalitu života v existujících domech, s přihlédnutím k potřebám jejich obyvatelů, zejména seniorů či fyzicky hendikepovaných osob. Jak upozorňuje McLean [15], osoby nad 55 let však neprojevují dostatečně silný zájem o bydlení v inteligentních domech z důvodů nejistoty či nedůvěry v jejich správné fungování. Důvodem také bývá jejich nedůvěra ve vlastní schopnosti, zda by byli schopni takovou technologii ovládat, lze proto zaznamenat početné snahy o vývoj inteligentních rozhraní respektujících psychologii seniorů, např. i vývoj rozhraní natolik vnořených do obytného prostoru, že je senior více méně nevnímá a přitom si nevyžadují nějaký přímý zásah z jeho strany. Řešení inteligentních domů či domácností v mnohém mohou vyřešit etické dilema mezi ponecháním stárnoucí osoby v prostředí, na které byla dlouhá léta zvyklá, nebo jejím přesunem do specializovaného domova pro seniory. Technologii inteligentních domů lze implementovat i do stávajícího prostředí, které je dotčené osobě důvěrně známé a emocionálně plně vyhovující. McLean [15] uvádí příklad 93leté paní s pokročilou demencí, která přesto byla schopna využít inteligentní chodítko na efektivní přesuny v třípatrovém domě, ve kterém pobývala již přes 60 let a který proto důvěrně znala. Tato technologie totiž umožňuje plné přizpůsobení měnícím se potřebám obyvatelů a odpovídající jejich měnícím se schopnostem (fyzickým, senzorickým i kognitivním). Lze ji dokonce v mnohém ohledu považovat za spolehlivější, než by byl lidský pečovatel. I když technologie inteligentních domů umožňuje seniorům jejich mobilitu a snižování závislosti na péči dalších lidí, málo se zatím ví o jejích dlouhodobých výhodách či nevýhodách. Krátkodobá výhoda nákupů přes Internet totiž například může uživatele postupně odradit od společenských kontaktů a od dlouhodobých výhod, které poskytují dobré osobní vztahy. Na druhé straně však pomocí takovéto technologie se může hendikepovaná osoba těšit z denního kontaktu s přáteli či celými komunitami stejně naladěných lidí, což by bez podobné technologie bylo stěží možné. Obecně se chápe prospěšnost společenských kontaktů pro zdraví, udržení kognitivních funkcí a kvality života seniorů. Vidíme, že ambientní inteligence a její aplikace ve formě inteligentních domů a domácností může sehrát a dnes i sehrává významnou roli při zvyšování kvality 13
života seniorů i hendikepovaných osob, ale nastoluje celou řadu doposud neřešených etických otázek, mezi něž patří například: Je lepší neosobní ambientní inteligencí podpořený nezávislý život seniora v jeho domovském prostředí, nebo jeho pobyt mezi věkově a zdravotně podobnými lidmi v pečovatelském zařízení? Je vhodnější údaje o zdravotním stavu seniora, dlouhodobě sbírané při monitorování jeho činnosti v inteligentním prostředí sdílet s rodinnými příslušníky, nebo je posílat jako důvěrné automaticky příslušnému zdravotnickému zařízení? Podobných a zatím ještě ne zcela uspokojivě řešených problémů může být celá řada. Výzkum zaměřený na jejich řešení by byl značným přínosem. Je zřejmé, že od scénářů, podobných uvedeným, je ke skutečně užitečným aplikacím ambientní inteligence ještě docela dlouhá cesta. Technologicky je nicméně většina z naznačených scénářů docela reálná, větším problémem může být obsahová stránka relevantní znalostní či informační podpory. I zde existuje celá řada postupů, metod a nástrojů, ale jako každá změna, i tato záleží také na změně celkové kultury organizace, aby aplikace relevantních nástrojů či přístupů byla pracovníky organizace přijímána a akceptována. A samozřejmě, aby se na ní sami aktivně podíleli. 6. Některé další důležité problémy Je celkem evidentní, že k tomu, aby bylo inteligentní prostředí schopno vyvinout nějakou aktivitu v reakci na potřeby uživatele v něm se nacházejícího, musí poměrně důkladně monitorovat jeho činnost, analyzovat jeho projevy a předpovědět jeho úmysly. Po odhadnutí úmyslu uživatele by inteligentní entity, které ambientní inteligenci daného prostředí vytvářejí, měly provést akci či posloupnost akcí, pomáhajících uživateli řešit problém, kterému čelí či usnadnit nějakou jeho činnost. Jak upozorňujeme již dříve na jiném místě [22], toto předpokládá, že uživatel je neustále těmito entitami sledován, údaje o jeho činnosti se ukládají z pohledu uživatele neznámo kam a mohou být využity celkem vzato neznámo kým pro různé účely, které nemusí být z hlediska uživatele vždy bez rizika. Toto monitorování lze samozřejmě podmínit předchozím souhlasem uživatele, jak tomu bývá při používání různých programových a jiných systémů, předpokládajících předchozí identifikaci uživatele a získání projevu jeho vůle, že chce, aby systém s ním (a on se systémem) spolupracoval. Přesto zde stále hrozí ztráta soukromí, k jejímuž ošetření zatím chybí jakýkoliv legislativní rámec. Dalším problémem, v jistém smyslu vyplývajícím z předchozí úvahy je potenciální potřeba řešit několik protichůdných cílů najednou. K tomu si stačí uvědomit, že jeli v prostředí s ambientní inteligencí jeden uživatel, řešící nějaký problém, prostředí by mu mělo být schopno pomoci celkem přímočaře. Vstoupí-li do prostředí jiný uživatel a sleduje řešení svých cílů, pak si musí architektura prostředí poradit s řešením možných konfliktů v cílech obou uživatelů. Prostředí bude stát před otázkou rozhodnutí o prioritách cílů těchto uživatelů. Jsou-li tyto cíle protichůdné, ba až diametrálně odlišné, řešení konfliktu může být velice 14
obtížné, ne-li zatím nemožné. Samozřejmě problémy tohoto typu jsou velikou výzvou pro výzkum, přičemž některé první a docela slibné výsledky už existují. Každopádně však upřednostnění cílu jednoho uživatele před cílem druhého může představovat pro tohoto druhého docela problém, ne-li riziko. Celá řada etických problémů, spojených s ambientní inteligencí, je rovněž předmětem celkem častých výzkumných aktivit, ač se bohužel výzkum této oblasti nevěnuje tak intenzivně, jak by tato oblast zasluhovala. Zde můžeme odkázat např. na práce [3], [15], [25] nebo [36] a mnoho dalších. 7. Závěr Oblast ambientní inteligence přechází v současnosti intenzivním rozvojem, lze zaznamenat přímo explozi různých zajímavých aplikací i teoretických výsledků. Z výzkumného hlediska jde o oblast, kde je stále celá řada otevřených problémů, mimo jiné plynoucí z absence nějakého pevného teoretického základu. Existuje celá řada zajímavých aplikačních možností i hotových aplikací postupů a technologií spjatých s představou ambientní inteligence. Postoje mnoha lidí k této prudce se rozvíjející a široce aplikovatelné technologii jsou sice zatím dost rezervované a akceptovatelnost všech aspektů ambientní inteligence mezi veřejností zatím není příliš velká, což mnohdy plyne z nízké informovanosti o tom, v čem je tato technologie přínosná a kam se ještě pravděpodobně bude rozvíjet. Nelze však uhýbat před skutečností, že rozvoj ambientní inteligence byl v posledních deseti létech tak říkajíc nesmírný a že přinesl celou řadu aplikací, kterých užitečnost a přínos pro lidstvo jsou již zcela prokázané (za všechny jmenujme právě oblast Ambient Assisted Living). Je však nutno stále upozorňovat i na etické a všechny další potenciálně rizikové souvislosti ambientní inteligence, aby se, jak se to občas stává, celá technologie nevymkla lidstvu z rukou. Mnohé důležité problémy stále ještě čekají na řešení, ale stále silnější zájem o ambientní inteligenci nasvědčuje tomu, že její rozvoj a široké využití jejího potenciálu je ještě před námi. Postupně se však stále víc blížíme k jakémusi ideálu komplexní podpory každodenních lidských aktivit a lze důvodně předpokládat, že si lidé na tuto podporu v krátké době docela rádi přivyknou. Literatura J. C. Augusto, H. Nakashima, and H. Aghajan, Ambient intelligence and smart environments: A state of the art. In: Handbook of Ambient Intelligence and Smart Environments, Springer Science+Business Media, 2010, pp. 3-31. [2] J.C.Augusto, C.D. Nugent: Smart homes can be smarter. In: Designing Smart Homes, (J.C. Augusto and C.D. Nugent, Eds.), LNAI 4008, 2006, pp. 1–15, Springer-Verlag, Berlin and Heidelberg [3] J. Bohn, et al.: Social, economic and ethical implications of ambient intelligence and ubiquitous computing. In Ambient Intelligence, Springer-Verlag, 2005, pp. 5-29. [4] M.Chan, D. Esteve, C. Escriba, D. Campo: A review of smart homes - Present state and future challenges. Computer Methods and Programs in Biomedecine 91 (2008) 55-81. [1]
15
[5]
[6]
[7]
[8] [9] [10]
[11] [12]
[13]
[14] [15]
[16] [17]
[18]
[19]
[20]
D.J.Cook, J.C.Augusto, V.R.Jakkula: Ambient intelligence: Technologies, applications, and opportunities. Pervasive and Mobile Computing 5 (2009) 277298. C. Cordier, F. Carrez, H. Van Kranenburg, C. Licciardi, J. Van der Meer, A. Spedalieri, J.P. Le Rouzic, J. Zoric, Addressing the challenges of beyond 3G service delivery: the SPICE service platform, in: Proc.Workshop on Applications and Services in Wireless Networks, ASWN’06, 2006. N.Dipsis, K. Stathis: Ubiquitous agents for ambient ecologies. Journal of Pervasive and Mobile Computing (2011). In Press. Available online. doi: 10.1016/j.pmcj.2011.10.006 C.L. Gal, J. Martin, A. Lux, J.L. Crowley: Smart Office: An intelligent interactive environment. IEEE Intelligent Systems, July/August, 2001 C. Goumopoulos and A. Kameas: Ambient ecologies in smart homes, The Computer Journal, August 2008. J.Groppe, W.Mueller, Profile management technology for smart customizations in private home applications. In: Proc. 16th Int. Workshop on Database and Expert Systems Applications, DEXA’05, 2005, pp. 226–230. X.Hu, W.Du, B. Spencer: A multi-agent framework for ambient systems development. Procedia Computer Science 5 (2011) 82–89 J. Hu, L. Feijs: An Agent-based Architecture for Distributed Interfaces and Timed Media in a Storytelling Application. In Proc. ACM AAMAS 2003, New York: ACM Press, 2003, s. 1012-1013. M. Iqbal et al.: A service oriented model for semantics-based data management in wireless sensor networks. In 2009 International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops, IEEE, 2009, 395-400. ISTAG: Scenarios for Ambient Intelligence in 2010. European Commission, Luxembourg, 2001 A. McLean, Ethical frontiers of ICT and older users: cultural, pragmatic and ethical issues. Ethics and Inf. Technology (published online 17. 6. 2011), www.springerlink.com K. Miesenberger, J. Klaus, W. Zagler, A. Karshmer: Computers Helping People with Special Needs. LNCS 5105, Springer-Verlag, Berlin and Heidelberg, 2008. P. Mikulecký: Large Scale Ambient Intelligence – Possibilities for Environmental Applications, Ambient Intelligence Perspectives II, Volume 5 Ambient Intelligence and Smart Environments, IOS Press, 2010, pp.3-10. P. Mikulecký: Remarks on Ubiquitous Intelligent Supportive Spaces. In: Recent Advances in Applied Mathematics and Computational and Information Sciences, Proc. of the 15th American Conference on Applied Mathematics and Proc. of the International Conference on Comp. and Information Sciences (Eds. Jegdic, K., Simeonov, P., Zafiris, V.), Vols. I and II, WSEAS Press, Athens, 2009: 523-528. P. Mikulecký, K. Olševičová, K.: Inteligentní prostředí jako multiagentový systém. In: Kognice a umělý život VII (Kelemen, J., Kvasnička, V., Pospíchal, J., eds.), Slezská univerzita v Opavě, 2007: 245-248. P. Mikulecký, K. Olševičová: University Education as an Ambient Intelligence Scenario. In ECEL 2005, 4rd European Conference on e-Learning. Editor Dan Remenyi, Reading, England: ACL, 2005. s. 275-280. 16
[21]
[22]
[23]
[24] [25]
[26]
[27]
[28]
[29]
[30] [31]
[32]
[33]
[34]
P. Mikulecký, K. Olševičová, V. Bureš, K. Mls: Possibilities of Ambient Intelligence and Smart Environments in Educational Institutions. In: Handbook of Research on Ambient Intelligence and Smart Environments: Trends and Perspectives (Mastrogiovanni, F., Nak-Young Chong, eds.), Chap. 29, Information Science Reference (IGI Global), 2011, pp 620-639. P. Mikulecký, K. Olševičová, D. Ponce: Ambient Intelligence - Monitoring and Supervision of New Type. In: Monitoring, Supervision and Information Technology (eds. P. Kleve, R.V. De Mulder, C. van Noortwijk), 2nd ed., LEFIS Series 1, Prensas Universitarias de Zaragoza, 2007: 115-134. J.M.V. Misker, C.J. Veenman, L.J.M. Rothkrantz: Groups of Collaborating Users and Agents in Ambient Intelligent Environments. In: Proc. ACM AAMAS 2004, ACM, New York, 2004: 1318-1319. M.C. Mozer, Lessons from an adaptive house. In: D. Cook, R. Das (Eds.), Smart Environments: Technologies, Protocols and Applications, 2004, pp. 273–294. A. Nijholt, T. Rist, K. Tuijnenbreijer: Lost in Ambient Intelligence? In: Proc. of ACM CHI 2004 Workshop. Vienna, Austria, 24. - 29. 4. 2004, ACM, New York, 2004. G.M.P. O´Hare, M.J. O´Grady, R. Collier, S. Keegan, D. O´Kane, R. Tynan, D. Marsh: Ambient Intelligence Through Agile Agents. In Ambient Intelligence for Scientific Discovery. Editor Yang Cai, LNAI 3345, Berlin: Springer Verlag, 2005. s. 286-310. Ch. Obermair, B. Ploderer, W. Reitberger, M. Tscheligi: Cues in the Environment: A Design Principle for Ambient Intelligence. In Proc. of CHI 2006, New York: ACM Press, 2006. s. 1157-1162. E. Papadopoulou, S. Gallacher, N. K. Taylor, M. H. Williams: A Personal Smart Space Approach to Realizing Ambient Ecologies. Journal of Pervasive and Mobile Computing. In Press. Available online. Nov. 2011, doi:10.1016/j.pmcj.2011.10.008 A. Ramdane-Cherif, S. Benarif, N. Levy: Agent Technologies For Pervasive Computing and Communications. In Proceedings of the Third IEEE International Conference on Cognitive Informatics (ICCI’04), 2004. S. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach. 2nd ed., Prentice-Hall, 2002. M.J.Santofimia, F. Moya, F.L.Villanueava, D.Villa, J.C.Lopez: An agent-based approach towards automatic service composition in ambient intelligence. Artif Intell Rev (2008) 29:265–276 A. Sashima, N. Izumi, K. Kurumatani: CONSORTS: A Multiagent Architecture for Service Coordination in Ubiquitous Computing. In Proc. Multi-agent for Mass User Support - MAMUS 2003. Editor K. Kurumatani, LNCS 3012, Berlin: Springer Verlag, 2004. s. 190-216. N. Spanoudakis, P. Moraitis: Agent-based Architecture in an Ambient Intelligence Context. In Proc. 4th European Workshop on Multi-Agent Systems (EUMAS'06), Lisbon, Portugal, 2006. K. Stathis, F. Toni: Ambient Intelligence Using KGP Agents. In EUSAI 2004. Editor P. Markopoulos, LNCS 3295, Berlin: Springer Verlag, 2004. s. 351-362.
17
[35]
[36] [37] [38]
[39] [40]
M. Strutterer, O. Coutand, O. Droegehorn, K. David, Managing and delivering context-dependent user preferences in ubiquitous computing environments, in: Proc. Int. Symp. on Applications and the Internet Workshops, SAINTW’07, 2007. A. Vaccaro, P. Madsen: Corporate dynamic transparency: the new ICT-driven ethics? Ethics and Inf. Technology 11, 2009, pp. 113–122 M. Weiser: The Computer for the 21st Century. Scientific American 265 (1991), s. 94-104. M.H.Williams, N.K. Taylor, I. Roussaki, P. Robertson, B. Farshchian, K. Doolin, Developing a pervasive system for a mobile environment. In: eChallenges 2006—Exploiting the Knowledge Economy, IOS Press, 2006, pp. 1695–1702. M. Wooldridge: Introduction to MultiAgent Systems. J. Wiley & Sons, 2002. M.G. Youngblood, L.B. Holder, D.J. Cook, Managing adaptive versatile environments. In: Proc. 3rd IEEE Int. Conf. on Pervasive Computing and Communications, PerCom’05, 2005, pp. 351–360.
prof. RNDr. Peter Mikulecký, Ph.D. Univerzita Hradec Králové, Fakulta informatiky a managementu Rokitanského 62, 500 03 Hradec Králové, Česká republika e-mail:
[email protected]
18
