Approcher les systèmes multi-agents (SMA) : un monde d'IA collaboratif

Système multi-agents (SMA) est un système informatique composé de plusieurs agents intelligents en interaction. Les systèmes multi-intelligents peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes difficiles ou impossibles à résoudre avec un seul agent intelligent ou un seul système. Les agents intelligents peuvent être des robots, des personnes ou des logiciels. Ils peuvent avoir des objectifs et des capacités différents et collaborer ou se concurrencer pour atteindre leurs objectifs individuels ou communs.

Les systèmes corporels multi-intelligents mettent l'accent sur l'autonomie, l'interactivité et l'adaptabilité des intelligences afin de les rendre plus robustes, flexibles et évolutifs dans des environnements complexes, dynamiques et ouverts.

Concepts de base

Agent

Un corps intelligent est le composant de base d'un MAS qui détecte l'environnement, raisonne, prend des décisions et agit. Une intelligence présente généralement les caractéristiques suivantes :

• L'autonomieLes organismes intelligents peuvent agir de manière autonome en fonction de leur état et de leurs objectifs, sans contrôle externe.
• RéactivitéLes corps intelligents sont capables de percevoir les changements dans l'environnement et d'y répondre en temps utile.
• ProactivitéLes organismes intelligents sont capables d'agir de manière proactive pour atteindre des objectifs, plutôt que de se contenter de réagir passivement à leur environnement.
• SocialitéLes intelligences sont capables d'interagir, de collaborer ou de rivaliser avec d'autres intelligences.

Environnement

L'environnement est le monde extérieur dans lequel se trouve un corps intelligent, qui lui fournit des informations perceptuelles et qui est affecté par ses actions. L'environnement peut être physique (par exemple, le monde réel) ou virtuel (par exemple, une simulation informatique).

Interaction

L'interaction fait référence à la communication et à la coordination entre les intelligences. Les intelligences peuvent interagir en partageant des connaissances, en négociant des objectifs et en coordonnant des actions. L'interaction peut être coopérative ou compétitive.

Architecture MAS

L'architecture d'un MAS décrit la manière dont les intelligences sont organisées et interagissent. Les architectures de SMA les plus courantes sont les suivantes

1. TraditionnelL'Intelligentsia : L'Intelligentsia interagit avec son environnement par l'observation et l'action. Cette architecture est simple et directe, semblable à l'interaction des organismes individuels avec leur environnement.
2. RéactifIntelligentsia dont le comportement est déclenché directement par les stimuli environnementaux perçus et ne fait pas appel à des processus de raisonnement complexes. Les intelligences dotées de cette architecture sont réactives, mais peuvent manquer de capacités de planification à long terme.
3. DélibératifIntelligentsia : les Intelligentsia ont des états internes et des représentations de connaissances qui leur permettent de raisonner et de planifier. Dans cette architecture, les intelligents sont capables de prendre des décisions complexes, mais peuvent être lents à réagir.
4. HybrideLes intelligences sont capables de réagir rapidement aux changements environnementaux et de planifier à long terme, en combinant les forces des architectures réactives et délibératives.
5. Basé sur la croyance, le désir et l'attention (BDI).Architecture délibérative couramment utilisée dans laquelle le comportement d'un corps intelligent est guidé par ses croyances (perceptions du monde), ses attentes (états qu'il souhaite atteindre) et ses intentions (actions qu'il prévoit d'entreprendre).
6. ReAct (Raisonner et agir): Raisonner en agissant, comme le font les humains qui réfléchissent avant d'agir.
7. Basé sur le modèle du grand langage (LLM).Le projet de l'Université d'Helsinki : tirer parti des puissantes capacités de compréhension et de génération de langage de LLM pour permettre aux intelligences de raisonner et de collaborer de manière plus efficace.

Le diagramme suivant illustre l'architecture du MAS

Technologies clés MAS

Communication

Les organismes intelligents doivent communiquer entre eux pour échanger des informations et coordonner leurs actions. Les méthodes de communication couramment utilisées sont les suivantes

• communication directeLes messages peuvent être envoyés et reçus directement entre les intelligences.
• communication indirecteL'Intelligentsia : L'Intelligentsia communique par l'intermédiaire d'un environnement commun ou d'un support intermédiaire.
• protocole de communicationLa communication entre les intelligences doit suivre certains protocoles tels que KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) et FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents).

Coordination

La coordination est la collaboration entre les intelligences pour atteindre un objectif commun. Les mécanismes de coordination couramment utilisés sont les suivants

• NégociationL'Intelligentsia a négocié un plan d'action convenu.
• La coopérationL'Intelligentsia : les membres de l'Intelligentsia travaillent ensemble pour accomplir des tâches et partager des ressources et des connaissances.
• CompétitionL'Intelligentsia est en concurrence pour des ressources limitées.

Apprentissage

L'apprentissage est la capacité d'une intelligence à améliorer son comportement par l'interaction avec l'environnement ou d'autres intelligences. Les méthodes d'apprentissage couramment utilisées sont les suivantes

• Apprentissage par renforcementIntelligentsia : l'intelligentsia apprend par essais et erreurs, en adaptant ses stratégies comportementales en fonction des réactions de l'environnement.
• Apprentissage par renforcement multi-agents (MARL)Les intelligences multiples apprennent, interagissent et évoluent dans un environnement commun.
• Algorithme évolutionnaire: Modélisation des processus d'évolution biologique afin d'optimiser le comportement des intelligences par des opérations telles que la sélection, le croisement et la mutation.

Planification

La planification est le processus par lequel un individu intelligent élabore un plan d'action pour atteindre un objectif. Les méthodes de planification couramment utilisées sont les suivantes

• Planification classiqueLe système de gestion de l'espace des états (ESA) permet de trouver une séquence d'actions allant d'un état initial à un état final, sur la base d'une recherche dans l'espace des états.
• Planification hiérarchiqueLa planification des tâches : décomposer une tâche complexe en plusieurs sous-tâches et les planifier séparément.
• Planification multi-agentsLe développement collaboratif des plans d'action par les intelligences multiples.

Domaines d'application de la MAS

La MAS a un large éventail d'applications, couvrant de nombreux domaines où les intelligences multiples sont appelées à travailler ensemble, par exemple :

• RobotiqueLes robots : Plusieurs robots collaborent à des tâches telles que l'exploration, le sauvetage et la manipulation.
• Contrôle distribuéLes intelligences multiples collaborent pour contrôler des systèmes complexes, tels que les réseaux et les systèmes de transport intelligents.
• Commerce électroniqueLe projet : Négociation et transactions automatisées entre intelligences multiples pour le compte d'acheteurs et de vendeurs.
• JeuxLes personnages du jeu peuvent travailler ensemble ou l'un contre l'autre pour offrir une expérience de jeu plus réaliste et plus stimulante.
• SimulationModélisation de systèmes sociaux, économiques ou biologiques complexes et étude de leurs modèles d'évolution.
• développement du codeIntelligentsia peut collaborer à l'écriture du code, aux tests et à la révision.
• Ville intelligente/Fabrication intelligente: : Les intelligences multiples contrôlent les infrastructures dans les villes et les équipements de production dans les usines, en effectuant des tâches de contrôle complexes.
• transaction financière: : Les intelligences de trading financier peuvent simuler des traders humains, démontrant des capacités supérieures à celles des humains en matière de trading à haute fréquence et d'analyse des décisions.

Défis et avenir de la MAS

Bien que la MAS ait réalisé des progrès significatifs, de nombreux défis restent à relever :

• HétérogénéitéComment réaliser l'interopérabilité entre des intelligences hétérogènes, qui peuvent avoir des matériels, des logiciels et des protocoles de communication différents ?
• ÉvolutivitéComment assurer la performance et la stabilité du système lorsque le nombre d'intelligences augmente ?
• RobustesseComment garantir que le système reste opérationnel face à des incertitudes telles que la défaillance des intelligences et les changements dans l'environnement ?
• SécuritéLes intelligences malveillantes : Comment prévenir les attaques et les dommages causés par les intelligences malveillantes ?
• L'éthiqueComment pouvons-nous nous assurer que le comportement de la MAS est éthique et moral ?

La MAS est prête à saisir de nouvelles opportunités à mesure que la technologie de l'IA continue d'évoluer, en particulier avec l'essor des grands modèles de langage (LLM), dont les puissantes capacités de raisonnement et linguistiques devraient transformer la MAS de la manière suivante :

• Capacités renforcées de l'organisme intelligentLe LLM peut doter les intelligences d'une compréhension et d'une génération améliorées du langage naturel, ce qui leur permet de mieux comprendre les intentions humaines et l'interaction homme-machine.
• Un moyen plus efficace de collaborerLes résultats de cette étude sont les suivants : le LLM peut faciliter le partage des connaissances et le raisonnement collaboratif entre les intelligences afin d'améliorer l'efficacité de la collaboration.
• Un plus large éventail de scénarios d'applicationLe LLM peut élargir les domaines d'application de la MAS, tels que le service client intelligent, l'éducation intelligente et les soins médicaux intelligents.

précisément comme Article d'introduction au projet NexusComme mentionné dans le document "Les progrès récents dans le domaine des grands modèles de langage (LLM) améliorent l'architecture des systèmes de gestion de l'information et ses capacités d'application, telles que le raisonnement quasi-humain. Lorsqu'ils sont intégrés dans les architectures MAS, les LLM peuvent agir comme des intelligences de raisonnement centrales, améliorant l'adaptabilité, la collaboration et la prise de décision dans des environnements dynamiques".

À l'avenir, les technologies de l'information et de la communication évolueront dans le sens d'une plus grande intelligence, d'une plus grande synergie et d'une plus grande fiabilité, apportant plus de commodité et de valeur à la société humaine.