Aproximación a los sistemas multiagente (MAS): un mundo de IA colaborativa

Sistema multiagente (MAS) es un sistema informático formado por múltiples agentes inteligentes que interactúan entre sí. Los sistemas multiinteligentes pueden utilizarse para resolver problemas difíciles o imposibles de resolver con un único agente inteligente o un único sistema. Los agentes inteligentes pueden ser robots, personas o software. Pueden tener objetivos y capacidades diferentes y colaborar o competir para alcanzar sus objetivos individuales o comunes.

Los sistemas corporales multiinteligentes hacen hincapié en la autonomía, interactividad y adaptabilidad de las inteligencias para hacerlas más robustas, flexibles y escalables en entornos complejos, dinámicos y abiertos.

Conceptos básicos

Agente

Un Cuerpo Inteligente es el componente básico de una MAS que percibe el entorno, razona, toma decisiones y actúa. Una Inteligencia suele tener las siguientes características:

• Autonomía: Los cuerpos inteligentes pueden actuar de forma autónoma según su estado y sus objetivos sin control externo.
• ReactividadLos cuerpos inteligentes son capaces de percibir los cambios del entorno y responder a tiempo.
• ProactividadLos cuerpos inteligentes son capaces de actuar de forma proactiva para alcanzar objetivos, en lugar de limitarse a responder pasivamente a su entorno.
• SocialidadLas inteligencias son capaces de interactuar, colaborar o competir con otras inteligencias.

Medio ambiente

El entorno es el mundo exterior en el que se encuentra un cuerpo inteligente, que proporciona información perceptiva al cuerpo inteligente y se ve afectado por las acciones de éste. El entorno puede ser físico (por ejemplo, el mundo real) o virtual (por ejemplo, una simulación informática).

Interacción

La interacción se refiere a la comunicación y coordinación entre inteligencias. Las inteligencias pueden interactuar compartiendo conocimientos, negociando objetivos y coordinando acciones. La interacción puede ser cooperativa o competitiva.

Arquitectura MAS

La arquitectura de un MAS describe cómo se organizan e interactúan las inteligencias. Las arquitecturas de MAS más comunes son:

1. TradicionalLa inteligencia interactúa con su entorno mediante la observación y la acción. Esta arquitectura es simple y directa, similar a la interacción de los organismos individuales con su entorno.
2. ReactivoInteligencia cuyo comportamiento se desencadena directamente por los estímulos percibidos en el entorno y no implica procesos de razonamiento complejos. Las inteligencias con esta arquitectura son receptivas, pero pueden carecer de capacidad de planificación a largo plazo.
3. DeliberativoIntelligentsia : Las inteligencias tienen estados internos y representaciones del conocimiento que permiten razonar y planificar. Las inteligencias de esta arquitectura son capaces de tomar decisiones complejas, pero pueden tardar en responder.
4. HíbridoLas inteligencias, que combinan los puntos fuertes de las arquitecturas reactivas y deliberativas, son capaces tanto de responder rápidamente a los cambios del entorno como de planificar a largo plazo.
5. Basado en Creencia-Deseo-Intención (BDI).Arquitectura deliberativa de uso común en la que el comportamiento de un organismo inteligente se rige por sus creencias (percepciones del mundo), expectativas (estados que desea alcanzar) e intenciones (acciones que planea emprender).
6. ReAct (razonamiento y actuación)Razonamiento mientras se actúa, similar a como los humanos piensan antes de actuar.
7. Basado en el Gran Modelo Lingüístico (LLM).: Aprovechar las potentes capacidades de comprensión y generación de lenguaje de LLM para dotar a las inteligencias de mayor capacidad de razonamiento y colaboración.

El siguiente diagrama muestra la arquitectura MAS

Tecnologías clave de la MAS

Comunicación

Los organismos inteligentes necesitan comunicarse entre sí para intercambiar información y coordinar sus acciones. Los métodos de comunicación más utilizados son:

• comunicación directa: Envía y recibe mensajes directamente entre inteligencias.
• comunicación indirecta: Las inteligencias se comunican a través de un entorno compartido o un medio intermedio.
• protocolo de comunicacionesLa comunicación entre inteligencias debe seguir determinados protocolos, como KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) y FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents).

Coordinación

La coordinación es la colaboración entre inteligencias para lograr un objetivo común. Los mecanismos de coordinación más utilizados son:

• Negociación: Intelligentsia negoció un curso de acción acordado.
• CooperaciónInteligencia: las inteligencias trabajan juntas para completar tareas y compartir recursos y conocimientos.
• Concurso: Las inteligencias compiten por unos recursos limitados.

Aprender

El aprendizaje es la capacidad de una inteligencia para mejorar su comportamiento mediante la interacción con el entorno o con otras inteligencias. Los métodos de aprendizaje más utilizados son:

• Aprendizaje por refuerzoInteligencia: las inteligencias aprenden por ensayo y error, adaptando las estrategias de comportamiento en función de la información recibida del entorno.
• Aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL): Las inteligencias múltiples aprenden, interactúan y coevolucionan en un entorno compartido.
• Algoritmo evolutivo: Modelización de procesos evolutivos biológicos para optimizar el comportamiento de las inteligencias mediante operaciones como la selección, el cruce y la mutación.

Planificación

La planificación es el proceso mediante el cual un individuo inteligente desarrolla un plan de acción para alcanzar un objetivo. Entre los métodos de planificación más utilizados se encuentran:

• Planificación clásica: Encuentre una secuencia de acciones desde un estado inicial hasta un estado objetivo basándose en una búsqueda en el espacio de estados.
• Planificación jerárquicaDesglose las tareas complejas en varias subtareas y planifíquelas por separado.
• Planificación multiagente: Desarrollo colaborativo de planes de acción por inteligencias múltiples.

Ámbitos de aplicación de la MAS

La EAM tiene una amplia gama de aplicaciones y abarca muchos ámbitos en los que se requiere la colaboración de varias inteligencias, por ejemplo:

• RobóticaRobots: varios robots colaboran en tareas de exploración, rescate y manipulación.
• Control distribuidoInteligencias múltiples: las inteligencias múltiples colaboran para controlar sistemas complejos, como las redes inteligentes y los sistemas de transporte inteligentes.
• Comercio electrónico: Negociación y transacciones automatizadas entre inteligencias múltiples en nombre de compradores y vendedores.
• JuegosMúltiples personajes del juego trabajan juntos o unos contra otros para ofrecer una experiencia de juego más realista y desafiante.
• Simulación: Modelización de sistemas sociales, económicos o biológicos complejos y estudio de sus patrones evolutivos.
• desarrollo del códigoIntelligentsia puede colaborar en la redacción, comprobación y revisión del código.
• Ciudad inteligente/Fabricación inteligenteInteligencias múltiples: las inteligencias múltiples controlan las infraestructuras de las ciudades y los equipos de producción de las fábricas, realizando complejas tareas de control.
• transacción financieraInteligencias financieras: las inteligencias financieras pueden simular a los operadores humanos, demostrando capacidades superiores a las de los humanos en negociación de alta frecuencia y análisis de decisiones.

Retos y futuro de la MAS

Aunque la MAS ha realizado progresos significativos, aún quedan muchos retos por delante:

• Heterogeneidad¿Cómo lograr la interoperabilidad entre inteligencias heterogéneas, que pueden tener hardware, software y protocolos de comunicación diferentes?
• Escalabilidad¿Cómo garantizar el rendimiento y la estabilidad del sistema a medida que aumenta el número de inteligencias?
• Robustez¿Cómo garantizar que el sistema siga siendo operativo frente a incertidumbres como el fallo de las inteligencias y los cambios en el entorno?
• Seguridad: ¿Cómo prevenir los ataques y daños de las inteligencias maliciosas?
• Ética: ¿Cómo podemos garantizar que el comportamiento de las MAS sea ético?

Los MAS están preparados para nuevas oportunidades a medida que la tecnología de IA siga evolucionando, especialmente con el auge de los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), cuyas potentes capacidades de razonamiento y lingüísticas se espera que transformen los MAS de las siguientes maneras:

• Mayor capacidad del cuerpo inteligenteEl LLM puede dotar a las inteligencias de una mejor comprensión y generación del lenguaje natural, permitiéndoles comprender mejor la intención humana y la interacción persona-ordenador.
• Una forma más eficaz de colaborarEl LLM puede facilitar el intercambio de conocimientos y el razonamiento colaborativo entre inteligencias para mejorar la eficacia de la colaboración.
• Mayor variedad de aplicacionesEl LLM puede ampliar las áreas de aplicación del MAS, como el servicio inteligente de atención al cliente, la educación inteligente y la atención médica inteligente.

precisamente como Artículo introductorio del Proyecto NexusComo se menciona en "Los recientes avances en el campo de los grandes modelos lingüísticos (LLM) están mejorando la arquitectura de las MAS y sus capacidades de aplicación, como el razonamiento casi humano. Cuando se integran en arquitecturas MAS, los LLM pueden actuar como inteligencias centrales de razonamiento, mejorando la adaptabilidad, la colaboración y la toma de decisiones en entornos dinámicos."

En el futuro, las MAS se desarrollarán en la dirección de ser más inteligentes, más sinérgicas y más fiables, aportando más comodidad y valor a la sociedad humana.