AMBIENTNÍ INTELIGENCE - Fakulta informatiky a managementu

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