交互式计算模型中的代理作用和影响

理论计算机科学电子笔记141（2005）181-198www.elsevier.com/locate/entcsAgent交互在计算模型中的作用彼得·韦格纳美国布朗大学Farhad Arbab荷兰莱顿大学迪娜·戈尔丁美国布朗大学彼得·麦克伯尼英国利物浦大学迈克尔·勒克英国南安普敦大学戴夫·罗伯逊英国爱丁堡大学1引言我很高兴，小组成员同意在2005年4月在爱丁堡举行的”交互式计算基础“研讨会上，就“计算模型中代理交互作用”小组的问题在小组讨论之前，要求小组成员回答以下问题：1571-0661 © 2005 Elsevier B.V. 在CC BY-NC-ND许可下开放访问。doi：10.1016/j.entcs.2005.05.022182P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181• 交互式计算模型的形式化有哪些挑战• 交互如何影响解决计算问题的概念？• 交互式系统如何与开放式多智能体系统相关联• 多智能体系统的实践和经验如何与计算理论相• 交互模型如何有助于人工智能、网络和其他应用的研究？• 如何在跨学科应用中进行交互？• 并发理论和代理协调/合作在哪里适用？小组讨论会上的演讲以及观众的问题和评论极大地促进了我们对交互在更好地建模计算学科中的作用的理解，这是整个研讨会的主要目标。本文中包含的pancreatic综述的作者和标题如下：• Farhad Arbab，交互作用对构造模型的影响。• 迪娜·戈尔丁《图灵论文的神话》• Peter McBurney，Agents and Interaction（与Michael Luck合著）。• David Robertson，互动合作。我们希望这些小组评论将有助于读者理解，互动可以有助于未来计算模型的演变。Peter Wegner，小组主席第2章交互作用对计算向小组成员提出的第一个问题是：“互动模型如何改变我们对计算问题的看法？”第二个问题询问“交互模型如何有助于人工智能，网络和其他应用的研究？”软件工程处理复杂软件系统的构造.我在软件工程的背景下解决这两个问题：交互模型如何贡献到复杂系统的研究，以及交互式模型如何改变我们对计算问题的概念，我们构建这些系统。存在各种计算模型以服务于不同的目的。例如，图灵机（TM）捕捉到了算法计算的P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181183作为一系列机械操作，如果终止，将其给定的输入转换为输出。TM的设计是为了探索这种计算概念的表达能力及其局限性。TM对于计算系统、硬件或软件的实际构造并不（意味着）有用。计算的构造性模型的例子包括所谓的冯·诺依曼模型、函数式编程、逻辑编程、命令式编程和面向对象编程。每个执行复杂计算的系统不一定是复杂的。非常简单的系统可以包含复杂的算法。 复杂计算系统工程的挑战与复杂算法无关;它涉及处理复杂行为，这种复杂行为是由将非平凡数量的（甚至是简单的）组成部分组成一个连贯的功能整体而产生的。一个系统的复杂性产生于多种方式的组合，在这些方式中，其组成部分的功能可以相互影响和相互干扰。各种形式的并发经常出现在研究和建设这样的系统。并发TM不会增加单个通用TM操作器的表现力：无论一组并发TM可以执行什么算法计算，也可以在单个TM上执行。尽管有这种表达上的等价性，但已被证明对顺序程序的编译是有效的计算模型，对于构造并发系统来说是非常不充分的。演算，如CSP [14]，CCS [21]，π演算[22，25]，进程代数[6，7，29]和演员模型[1]是专门针对并发系统构建中出现的复杂性的各种计算模型。Wegner然而，交互机器以及大多数关于交互的后续工作，例如，Goldin等人[11]以及van Leeuwen和Wiedermann [27，28]的研究集中在表现力问题上。因此，人们可以把它们看作是新互动范式的“TM水平”工作。Wegner和Goldin提出了交互作用作为复杂系统建模的框架[33]。真实世界包含不可预测和不可计算的功能。这将交互置于必须与现实世界交互的计算系统设计的中心。但是，以交互为中心的视角可以作为一个有效的框架，简化各种复杂系统的研究、规范和构建。在处理排除不可预测性和不可计算功能的真实世界子集的系统中，或者在不与184P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181在现实世界中，一切事物至少在原则上都是可知的和/或可计算的。良好的工程实践表明，即使在这些情况下，也可以假装计算系统的每个部分必须运行的上下文是不可知的，并且可能会受到不可预测的变化的影响。假装环境是不可知的，这与假设每个组件/子系统都与现实世界交互是不一样的。它导致了一个但是，什么样的模型可以用来实际构建系统，利用交互作为计算范例？当然，交互式系统由并发部分组成，人们在构建交互式计算系统时，自然会求助于数十年来出现的并发经验中的丰富知识、模型、语言和工具然而，不应将缺乏更好的工具和对现有工具的熟悉误认为是这些工具足够的证据。事实上，我们目前应用的语言和工具基于各种并发面向对象模型，演员模型，和各种进程代数等， 这仅仅意味着它们是我们现有武库中最好的，但这并不意味着它们必然体现了在实践中处理互动的最适当模式。即使只是为了正确评估我们现有工具的适当性，我们也需要暂时将它们放在一边，并以新的思维解决有关建设性互动模型的标志性特性的一些基本问题。毕竟，如果交互识别出并发内部（或外部）的独特转变，其程度值得被承认为一种新的范式，那么它肯定至少对构建利用这种区别的系统的合适模型或工具的特征有一些重要的实际影响。互动最显著的特征是，它是一种涉及两个或两个以上行为者的现象。这与行动相反，行动是单个行动者表现出来的。互动模型必须允许我们直接指定，表示，构建，组成，分解，分析和推理两个或两个以上参与者之间发生的事情，而不必具体说明他们的行动。 只有这样，我们才能有一个明确的模型的相互作用（协议），并直接研究其属性独立的细节，其参与的演员。Actor模型和各种并发面向对象模型通过关注交互的事物的构造而不是交互来处理并发。参与者（或代理人，对象等）在这些模型中，P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181185首要关注。通过显式地执行诸如发送或接收消息或调用远程方法之类的操作，这些参与者在隐式交互协议下共同履行其默认义务。这些模型没有办法将交互协议明确地表达为具体的规范或代码。相反，只有通过考虑和推断所有参与者的行动的可能组合，才能得出相互作用。这些模型中相互作用的重要性质，例如，会合、同步或各种形式的异步通信，通常由模型本身固定，不能改变。在这种模式允许选择的情况下，只有互动的各方可以从备选方案中进行选择。例如，消息的目标由其发送者确定;接收者必须做什么由发送者指示（即，调用哪种方法），但由接收方决定;如果模型允许选择同步，则交互方的动作决定使用哪种形式;等等。所有这些都意味着给定一组参与者，他们的交互是固定的;相同的参与者不能组成不同的交互;交互协议既不有形也不明确;它不能独立于其参与者而被指定、研究或重用;改变交互的唯一方法是修改参与者的行为。在计算系统的构造中使交互显式允许通过选择（1）显式交互协议、（2）可兼容的参与者集合以及（3）组合它们来构建系统。基于进程代数的模型（在某种程度上）更适合于此目的。例如，在π演算中，沟通不是目标。这允许第三方进程以各种方式挑选和组合另外两个进程，从而限制它们交互的协议。然而，进程代数是从一组原子进程中构造进程的模型，这些原子进程表示原始动作。它们提供操作符，用于将（原子）进程组合成更复杂的进程。交互和通信协议只是作为并发系统中所涉及的进程的集体行为的展开的必然结果而产生的，并且没有明确的结构来直接表达它们。进程代数所描述的组合性使组合的交互协议复杂化：学习一个并行的进程如何由于过程p和q的组合与其环境相互作用，因此必须解开p和q的作用，并考虑它们所有可能的组合。交互式计算范例中的构造模型必须是(1) 原始相互作用;以及（2）用于将（原始的）交互组合成更复杂的交互的组合规则，而不需要指定所涉及的参与者（的动作）。明确指定交互的必要性（即， 独立于其参与者的行动，186P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181执行以显示它（即，如何）赋予这样一个模型一个关系约束编程风格：交互是一个明确的关系，它在一组参与者之间保持，并约束每个个体协调他们的集体行为，形成一个连贯的整体。这种显式指定的约束可以以各种方式组合在一起以产生更复杂的约束（即，交互协议），而不需要指定任何参与者的动作序列。Reo [2，5]是一个很好的互动建设性模型的例子。它提出了一种基于通道的外源协调模型，其中复杂的协调器，称为连接器，是由简单的协调器组成的。Reo中最简单的连接器是一组由用户提供的具有明确定义的接口的通道。连接器协调他们参与的演员的行为。Reo中的每个连接器都对其参与的参与者施加了特定的协调模式，这些参与者对他们的交互一无所知，只是通过该连接器执行I/O操作。事实上，Reo中的每个通道都指定了一个关系约束，该约束必须在两端执行的I/O操作之间保持，而没有说明这些操作或谁执行它们。这些约束规定了相对定时（即，I/O动作（的成功）的同步性/同步性），以及它们之间的期望数据依赖性（例如，数据的删除、删除、选择、转换、过滤、丢失和/或过期）。Reo作为一个明确的、有形的规范或程序代码，同一个连接器可以用来吸引完全不同的参与者，从而产生完全不同的系统。也许更有趣的是，同一组参与者可以用不同的连接器组合在一起，产生具有非常不同的涌现行为的系统。抽象行为类型[3]和约束自动机[4]展示了Reo的行为概念（通道，连接器和参与者）如何进程代数显式地组成和构造进程，使得它们之间的交互关系是隐式的，而Reo显式地组成和构造交互关系，并且使得参与这些关系的进程是隐式的。Reo我们的工具不仅改变了我们解决问题的方式，它们还改变了我们对这些问题的看法。一个使用交互作为第一级基本构建块的建设性计算模型支持以下观点：P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181187发现计算问题中主要参与者之间的相互依赖性，并直接指定约束它们通信的关系。然后，系统构建就变成了一个与组件参与者交互的显式框架，该框架协调组件参与者的通信。第三章图灵论文的神话计算理论和并发理论的领域在历史上有不同的关注点。计算理论将计算视为输入到输出的闭盒转换，完全由图灵机（TM）捕获。相比之下，并发理论关注的是计算系统的通信方面，而图灵机并没有捕捉到这一点-既指系统中计算组件之间的通信，也指计算系统与其环境之间的通信。由于这种分工，这些领域之间几乎没有共同之处。根据计算的交互式观点，通信（输入/输出）发生在计算过程中，而不是在计算之前或之后。这种方法不同于并发理论或计算理论，代表了一种范式转变，改变了我们对计算是什么以及如何建模的理解[31]。交互机通过交互来扩展图灵机，以捕获并发系统的行为，有望在这两个领域之间架起桥梁。图灵机不能捕获所有的计算，而交互机器更有表现力，这一观点似乎在公认的教条面前显得笨拙，阻碍了理论界对它的接受。特别是，丘奇-图灵命题通常被解释为图灵机对所有计算进行建模。这是一个神话，这一解释的论文是等同于原来的[12]。事实上，最初的丘奇-图灵命题只涉及函数的计算，并特别排除了交互式计算。现在是时候认识到，今天的计算应用程序，如Web服务，智能代理，操作系统和图形用户界面，不能用图灵机建模;需要替代模型。只有面对丘奇-图灵命题的适用性仅限于函数，而计算的一般概念则不限于函数这一事实，我们才能开始适当地研究这些替代模型。一个这样的模型是持久图灵机（PTM），最初在[11]中正式化。PTM捕获顺序交互，这是一种有限的形式188P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181它们允许我们制定顺序交互命题，超越图灵机和丘奇-图灵命题的表达能力3.1互动范式问题是“操作系统计算什么？”然而，很明显，它们确实是计算的，而且它们的计算对于形式化地捕捉既有用又重要。操作系统执行的计算是交互式的，输入和输出发生在计算过程中，而不是在计算之前或之后。我们建议将计算视为输入到输出的持续转换-例如，操作系统或控制系统。这种交互式方法，不同于并发理论或计算理论，代表了我们对什么是计算以及如何建模的理解的范式变化。例如，这种计算的概念化允许输入和输出的纠缠;稍后的计算输入可能取决于先前的输出。这种纠缠在传统的计算形式化中是不可能的，在传统的计算形式化中，所有的输入都在计算之前，所有的输出都在计算之后下班开车回家的例子[10]代表了交互式计算比基于函数的计算更具表现力的说法的经验证明虽然丘奇-图灵命题仍然正确，但数学世界观将所有计算问题定义为预定输入到有限输出的闭盒变换，不再反映计算问题的本质。下班开车回家，在操作系统中排队作业，或控制工厂设备，都是合理的问题，就像找到共同因素或在给定的棋盘上选择下一步一样3.2算法是罪魁祸首当前普遍存在的对计算本质的误解，如Church-Turing论文所表达的，可以归咎于20世纪60年代理论家和教育家将算法置于计算机科学（CS）新学科的中心的决定。算法在计算机科学中的核心作用是由ACM课程[8]规定的，并在早期的本科教科书中得到了明确的反映。然而，不同的教科书选择了不同的定义这个词。虽然一些教科书，如[16]，小心地明确限制al-出租给那些计算函数的人，因此是TM等价的，P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181189大多数理论书籍都没有说明这个限制（尽管暗示了）。然而，其他早期的教科书，通常是那些非理论领域的教科书，如[23]，明确地扩大了算法的概念，以包括超越那些可以通过TM解决的问题。他们的两个例子，据说可以通过算法解决，是制作土豆伏特加和用沙子填满一条沟;下班开车回家也很合适最近的一份ACM SIGACT通讯承认，在所有本科计算机科学科目中，理论计算机科学在过去几十年中变化最小[26]。虽然实际的计算机科学家长期以来一直遵循[23]的领导，并将算法的概念扩展到函数1的计算之外，但理论计算机科学仍然保留了将计算框架为基于函数的数学世界观，并相应地限制了我们对计算问题的概念。这至少在本科阶段是正确的，尽管先进的复杂性理论工作在这个世界观之外冒险，如在线和分布式算法，亚瑟-梅林游戏和交互式证明。这种不一致的使用“算法”一词的结果这种二分法表现在对丘奇-图灵命题的错误解释中，这在计算机文献中很常见：“A TM can do anything that a computer can我们把这种解释等同于原始命题的共同信念称为图灵命题神话。3.3是时候推出新车型了扩展TM的历史至少和计算理论一样古老。在理论教科书中可以找到的所有TM扩展，例如增加磁带的数量或改变字母表，都是算法。在算法扩展的情况下，Church-Turing论文适用，并且可以理所当然地认为新模型等价于原始模型。然而，由于图灵命题的神话，通常假设任何TM扩展都等价于原始的，我们不再期待正式的证明。为了捕捉当代计算机的交互使用，最近的TM扩展往往是非算法的，计算[1]有时这是通过修改术语“函数”本身来实现的190P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181跨越到底层TM的多个输入和输出。现在我们考虑图灵机、持久图灵机、图灵机网、具有演化结构的图灵机等的非终止交互计算，正是为了捕获“所有计算机”或“所有计算”的原因。事实上，最近这种模型的激增可以被视为计算模型领域的范式转变出于习惯，研究人员继续假设这些扩展等同于原始TM。但在这种非算法扩展的情况下，图灵事实上，正如下面讨论的那样，它不再成立3.4交互计算Wegner [31，32]已经证实，交互式计算模型比“算法”模型（如图灵机）更具表达力因此，看看图灵机需要什么样的最小扩展来捕捉交互式计算的突出方面是很有趣的受这些目标的启发，[11]研究了一种解释图灵机计算的新方法PTM是具有只读输入带、读/写工作带和只写输出带的非确定性3带图灵机（N3 TM）。在从其输入磁带上的环境接收到输入令牌时，PTM计算一段时间，然后将结果输出到其输出磁带上的环境，并且该过程永远重复。PTM与其环境并行计算，两者都充当彼此输出的消费者除了具有动态流语义之外，PTM计算在从一个计算步骤到下一个计算步骤保持“存储器”（工作带内容）的概念的意义上是持久的，其中每个PTM计算步骤表示N3TM计算。在PTM中的交互和持久化的概念是形式化的PTM的持久流语言（PSL）。给定PTM，其持久流语言是表示单个PTM计算步骤的输入和输出字符串的形式为（wi，wo）的对的无限序列（交互流）的集合。持久流语言为PTM引入了一个自然的、基于流的等价概念。普适PTM的概念也在[11]中定义。类似于通用图灵机，通用PTM可以模拟任意PTM的行为。还介绍了顺序交互式计算的类：P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181191顺序交互式计算：顺序交互式计算通过交替接受输入字符串并计算相应的输出字符串。每个输出字符串计算可以是不确定的和历史相关的，其中所得的输出字符串不仅取决于当前输入字符串，而且还取决于所有先前的输入字符串。顺序交互的例子包括顺序JAVA对象、静态C例程、单用户数据库、网络协议，以及我们最初的下班开车回家的例子。提供了图灵命题的顺序交互式模拟序贯交互命题：任何序贯交互计算都可以由持久图灵机执行。这个假设，当结合其他结果的文件，意味着类的顺序交互式计算是更有表现力的类的算法计算，从而能够解决更广泛的问题它也已被证明[32]，多代理人的互动是比顺序，或单代理人的互动更有表现力。这些假设仍有待证实。3.5结论Hoare，Milner和其他人早就意识到TM并没有对所有的计算进行建模[34]。然而，当他们的并发计算理论在70年代末首次发展时，公开挑战TM还为时过早，一个完整的计算模型并发理论将交互定位为与计算正交的，而不是计算的一部分，通过将交互与计算分离，避免了CCS和π演算的模型是否超越了图灵机和算法的问题。理论计算机科学其他领域的研究人员也发现了对交互式计算模型的需求，例如分布式算法的输入/输出自动机[20]和交互式证明的交互式TM[13]。然而，交互模型相对于TM的表现力问题直到20世纪90年代中期才被提出虽然不是CS理论的一部分，但人工智能领域可能已经明确认识到超越AI的表现力收益。在20世纪90年代早期192P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181是智能系统行为的先决条件[9]。这一论点已被主流AI社区所采纳，其主要教科书认为交互式代理是比简单输入/输出函数更好的智能行为模型[24]。在过去的三十年里，计算技术已经从主机和微型站转向网络嵌入式和移动设备，相应的应用也从数字运算和数据处理转向互联网和无处不在的计算。我们相信，将交互作为计算的一部分不再是过早的。在我们的计算问题解决概念中，范式转换是必要的，这样它就可以更好地模拟当今计算技术提供的服务4代理和交互随着计算领域从关注单个独立计算机系统转向通过分布式、开放和动态系统实现计算机的真正能力的情况，我们面临着新的技术挑战和新的机遇。在本节中，我将重点讨论动态和开放环境中的交互式系统动态和开放环境的特点，例如，异构系统必须相互作用，跨越组织边界。这些系统必须在快速变化的环境中有效地运行，并且可用信息的数量急剧增加，这表明需要对传统的计算模型和范式进行修订。特别是，需要一定程度的自主性，使智能组件能够动态地响应不断变化的环境，同时试图实现过度的目标，被许多人视为基本的。虽然这一概念并不意味着缺乏控制，但某些应用程序环境并不意味着自主软件的替代品。在实际开发中，例如，Web服务现在通过一组标准化工具提供了一种全新的业务方式，并支持面向服务的视图，即不同的独立软件组件相互作用以提供有价值的功能。在这种发展的背景下，代理技术已经成为武器库中的主要武器，旨在解决紧急问题，并管理固有的复杂性。基于代理的系统是20世纪90年代信息技术中出现的最具活力和最重要的研究和开发领域之一。简而言之，代理是一个计算机系统，能够在动态的，不可预测的，通常是多代理域中进行灵活的自主行动。许多观察家认为，代理人代表了最重要P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181193自面向对象以来，软件开发的新范式。智能体的概念已经在信息技术的各种子学科中流行，包括计算机网络、软件工程、面向对象的编程、人工智能、人机交互、分布式和并发系统、移动系统、远程信息处理、计算机支持的协同工作、控制系统、采矿、决策支持、信息检索和管理，和电子商务。由于代理技术的横向性质，在这些领域成功采用代理技术可能会对IT行业的竞争力和生存能力以及未来计算机系统的概念化和实现方式产生深远的长期影响[18]。什么是代理人？智能体可以被定义为能够在动态和开放的环境中有效操作的自主的、解决问题的计算实体[35]。代理通常部署在以下环境中：它们与具有可能的通信目的的其他代理（包括人和软件）交互，并且可能合作。这样的环境被称为多代理系统。代理可以区别于对象（在面向对象的软件的意义上），因为它们是能够对其动作和交互进行选择的自治实体。因此，代理不能像对象那样被直接调用。然而，它们可以使用对象技术来构造。这些概念在计算机系统中的应用涉及以下几个不同的方面。作为设计隐喻的代理：代理为软件系统设计者和开发者提供了一种围绕自主性和通信元素构建应用程序的方法软件工具和基础设施来支持设计隐喻。从这个意义上说，它们为复杂系统的开发提供了一条新的、通常更合适的途径，特别是在开放和动态的环境中。为了支持这一系统开发观点，需要采用特定的工具和技术例如，需要指导分析和设计的方法;需要代理体系结构来设计各个组件，并且必须集成支持基础设施（包括更通用的技术，如Web服务）代理作为技术的来源：代理技术涵盖了一系列特定的技术和算法，用于在动态和开放的环境中处理与他人的交互这些问题包括平衡反应和审议在个别代理架构，学习和其他代理在环境和用户的喜好，找到谈判和合作的方式与代理和发展适当的手段，194P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181建立和管理联盟。此外，采用基于代理的方法在其他领域也越来越重要。例如，多智能体系统可以在复杂环境中提供更快、更有效的资源分配方法，如公用事业网络管理或物流调度，而不是任何以人为中心的方法。类似地，使用代理系统来模拟现实世界的领域可以为复杂的物理或社会问题提供答案智能体为复杂系统的开发提供了一条新的、通常更合适的途径，特别是在开放和动态的环境中。关于本节思想的进一步阅读可以在[17，19，36]中找到5互动合作交互是设计依赖于共享知识（和语义）的大规模系统的关键问题，以便支持具有复杂活动和目标的大型社区。这类系统的例子（目前都处于初期阶段）有语义网系统、某些形式的计算网格和大型多代理系统。尽管这些系统的规模很大（或许正因为如此），但许多相互作用的基本问题仍然没有得到解决。让我们在下面考虑其中的七个，借助一个涵盖这类系统的抽象的、理想化的概念模型图1描述了我能想到的最简单的概念模型。每个组件都是一个进程（在某种机器的CPU上运行的某种计算的意义上），它与其本地环境交互，并且有其权限的规范。流程也有目标：要么自动生成，要么通过与人类或其他现实世界系统的交互注入系统。能力规范被假定为对过程可以做什么的某种（部分）描述，用标准的形式语言表达。过程通过交互模型进行协调，该模型可以直接与过程交互或与其规范交互。由于不受交互模型约束的其他过程，为了了解这个抽象模型如何应用于一个具体的应用领域，我们将其转换为该领域的更具体的体系结构。例如，我们可以将其与OWL-S相关联，OWL-S是标准的语义Web服务规范语言之一。将此概念模型转换为语义Web服务的OWL-S视图：一个规范是OWL-S服务模型（描述以某些输入为条件的过程的输出P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181195环境环境Fig. 1.过程相互作用流程提供了执行该服务的方法（通过它以适合于消息传递基础设施的通信语言为基础）;交互模型是OWL-S流程模型（描述满足规范所需的流程的层次分解）。使用图1的模型作为参考框架，我们现在可以提出七个问题，这些问题源于实际应用的模型的漏洞。在设计上述类型的大规模分布式系统中的许多活动都是通过寻找这些问题的部分解决方案和变通方法来刺激的。本体匹配问题：尽管我们假设（为了简单起见）一个统一的逻辑，但服务工程师将使用这个逻辑以不同的方式表达他们的想法我们可能有一个目标和一个交互模型结果在概念上对应，但使用不同的语法表示。相反，我们可能有一个目标和交互模型结果匹配，但用于描述不同的概念。我们如何避免或发现这种情况？社会规范问题：我们的理想化模型假设存在适合于我们系统中过程的预期目标的这些互动模式是如何确定的，我们又如何知道它们描述了适当的社会规范？联盟形成问题：当我们寻求一些过程的帮助以某种特定的方式进行交互时，我们如何知道我们只有那些对交互至关重要的过程？快乐结局问题：当一个进程开始使用某种预期的交互模型与其他进程交互时，我们如何确保过程交互模型规范过程规范196P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181这最终通过交互来实现该过程所寻求的目标？公共知识问题：当过程参与到一个交互中时，我们要求它们用来支持交互的知识在整个过程中保持一致。众所周知，在理论上，如果进程是异步的，并且进程之间的消息可能丢失，则保证这一点。我们如何避免这种理论上的最坏情况？环境范围问题：当一个过程参与与其他过程的交互时，它可能需要从其环境中获取信息接下来的问题是，要探索这种环境，确保其信息准确，特别是在环境嘈杂、不确定或边界松散的情况下。我们如何确保环境以正确的形式和质量产生信息环境演变问题：相互作用需要时间，在此期间，所涉及的过程的环境可能会发生变化。这是可能的，环境知识，这是一贯使用的一个当环境改变时，在交互期间某个时间的过程变得不一致。我们如何在提供服务的同时避免环境条件变化的问题？当然，对于一个复杂的问题可以有许多观点，我们在这里只探讨一种观点。然而，令人惊讶的是，这些问题中有多少必须被视为本质上的交互问题，而不是纯粹通过知识表示或推理标准化来解决。有趣的是，从历史上看，它们中很少有人被限定为计算科学的“子学科”之一也许这是务实主义的结果，因为我们需要对问题提出部分解决方案，而这些问题就其性质而言，我们可以控制，但不能驯化。引用[1] G.啊哈Actor：分布式系统中的并发计算模型。麻省理工学院出版社，1986年。[2] F.阿巴布Reo：一个基于通道的组件组合协调模型。Math. Structures in Computer Science，14（3）：329[3] F.阿巴布抽象行为类型：组件及其组成的基础模型。Science of Computer Programming，55：3[4] F.阿巴布角Baier，J.J.M.M. Rutten和M. Sirjani. 在Reo中通过约束自动机建模组件连接器。在Proc.25-46. Elsevier，2004年7月。P. Wegner等人理论计算机科学电子笔记141（2005）181197[5] F. Arbab 还有JJM拉顿分量连接符的共归纳演算在D.帕丁森·M Wirsing和R. Hennicker编，代数发展技术的最新趋势。第16届国际代数发展技术研讨会（WADT 2002），LNCS 2755，pp。35-56. 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