Подход к многоагентным системам (МАС): мир ИИ, основанный на сотрудничестве

Мультиагентная система (МАС) это вычислительная система, состоящая из множества взаимодействующих интеллектуальных агентов. Мультиинтеллектуальные системы могут использоваться для решения задач, которые сложно или невозможно решить с помощью одного интеллектуального агента или одной системы. Интеллектуальными агентами могут быть роботы, люди или программное обеспечение. Они могут иметь различные цели и возможности, сотрудничать или конкурировать для достижения своих индивидуальных или общих целей.

Мультиинтеллектуальные системы тела делают упор на автономность, интерактивность и адаптивность интеллектов, чтобы сделать их более надежными, гибкими и масштабируемыми в сложных, динамичных и открытых средах.

Основные понятия

Агент

Интеллектуальное тело - это основной компонент MAS, который чувствует окружающую среду, рассуждает, принимает решения и совершает действия. Интеллект обычно обладает следующими характеристиками:

• Автономия: Интеллектуальные тела могут действовать автономно в соответствии со своим состоянием и целями без внешнего контроля.
• Реактивность: Разумные тела способны чувствовать изменения в окружающей среде и своевременно реагировать на них.
• Проактивность: Разумные тела способны действовать активно для достижения целей, а не просто пассивно реагировать на окружающую среду.
• СоциальностьИнтеллекты способны взаимодействовать, сотрудничать или конкурировать с другими интеллектами.

Окружающая среда

Окружающая среда - это внешний мир, в котором находится интеллектуальное тело, который предоставляет интеллектуальному телу перцептивную информацию и на который влияют действия интеллектуального тела. Среда может быть физической (например, реальный мир) или виртуальной (например, компьютерная симуляция).

Взаимодействие

Взаимодействие относится к общению и координации между интеллектами. Интеллектуалы могут взаимодействовать, обмениваясь знаниями, согласовывая цели и координируя действия. Взаимодействие может быть кооперативным или конкурентным.

MAS Architecture

Архитектура MAS описывает, как организованы и взаимодействуют интеллекты. К распространенным архитектурам MAS относятся:

1. ТрадиционныйИнтеллигенция взаимодействует с окружающей средой посредством наблюдения и действий. Эта архитектура проста и понятна, подобно взаимодействию отдельных организмов с окружающей средой.
2. РеактивныйИнтеллигенты, чье поведение инициируется непосредственно воспринимаемыми стимулами окружающей среды и не предполагает сложных процессов рассуждения. Интеллектуалы с такой архитектурой быстро реагируют, но могут не обладать способностью к долгосрочному планированию.
3. ДелиберативныйИнтеллигенты обладают внутренними состояниями и представлениями знаний, которые позволяют рассуждать и планировать. Интеллектуалы в этой архитектуре способны принимать сложные решения, но могут медленно реагировать.
4. ГибридСочетая в себе сильные стороны как реактивных, так и совещательных архитектур, интеллекты способны как быстро реагировать на изменения в окружающей среде, так и планировать на долгосрочную перспективу.
5. Основано на методе убеждения-желания-внимания (BDI).: широко используемая делиберативная архитектура, в которой поведение разумного организма определяется его убеждениями (восприятием мира), ожиданиями (состояниями, которых он хочет достичь) и намерениями (действиями, которые он планирует предпринять).
6. ReAct (рассуждение и действие)Рассуждения во время действия, подобно тому, как люди думают, прежде чем действовать.
7. На основе Большой языковой модели (LLM).: Использование мощных возможностей LLM по пониманию и генерированию языка для расширения возможностей интеллекта в плане рассуждений и совместной работы.

На следующей схеме показана архитектура MAS

Ключевые технологии MAS

Общение

Разумные тела должны общаться друг с другом, чтобы обмениваться информацией и координировать свои действия. Обычно используются такие методы связи, как:

• прямая связь: Отправляйте и получайте сообщения непосредственно между интеллектами.
• непрямая коммуникацияИнтеллигенция общается через общую среду или промежуточный носитель.
• протокол связиКоммуникация между интеллектами должна осуществляться по определенным протоколам, таким как KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) и FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents).

Координация

Координация - это сотрудничество между интеллектами для достижения общей цели. Часто используемые механизмы координации включают:

• ПереговорыИнтеллигенция договорилась о согласованном курсе действий.
• СотрудничествоИнтеллигенция работает вместе, выполняя задания и обмениваясь ресурсами и знаниями.
• Конкурс: Интеллигенция конкурирует за ограниченные ресурсы.

Обучение

Обучение - это способность интеллекта улучшать свое поведение путем взаимодействия с окружающей средой или другими интеллектами. К распространенным методам обучения относятся:

• Обучение с применением подкрепленияИнтеллигенты учатся методом проб и ошибок, адаптируя стратегии поведения на основе обратной связи с окружающей средой.
• Мультиагентное обучение с подкреплением (MARL)Множественные интеллекты учатся, взаимодействуют и развиваются в общей среде.
• Эволюционный алгоритм: Моделирование биологических эволюционных процессов для оптимизации поведения интеллектов с помощью таких операций, как отбор, кроссинговер и мутация.

Планирование

Планирование - это процесс, в ходе которого разумный человек разрабатывает план действий для достижения цели. Обычно используются такие методы планирования, как:

• Классическое планирование: Поиск последовательности действий от начального состояния до состояния цели на основе поиска в пространстве состояний.
• Иерархическое планирование: Разбейте сложную задачу на несколько подзадач и планируйте их отдельно.
• Многоагентное планирование: Совместная разработка планов действий с использованием множественных интеллектов.

Области применения MAS

MAS имеет широкий спектр применения, охватывая многие области, где требуется совместная работа нескольких интеллектов, например:

• Робототехника: Несколько роботов совместно выполняют такие задачи, как разведка, спасение и управление.
• Распределенное управлениеМножественные интеллекты взаимодействуют для управления сложными системами, такими как интеллектуальные электросети и интеллектуальные транспортные системы.
• Электронная коммерция: Автоматизированные переговоры и сделки между несколькими интеллектами от имени покупателей и продавцов.
• Игры: Несколько игровых персонажей работают вместе или друг против друга, чтобы обеспечить более реалистичный и сложный игровой процесс.
• МоделированиеМоделирование сложных социальных, экономических или биологических систем и изучение их эволюционных закономерностей.
• разработка кодексов: Intelligentsia может сотрудничать в написании кода, тестировании и рецензировании.
• Умный город/умное производство:: Множественные интеллекты контролируют инфраструктуру в городах и производственное оборудование на заводах, выполняя сложные задачи управления.
• финансовая операция:: Финансовые торговые интеллекты могут имитировать человеческих трейдеров, демонстрируя возможности, превосходящие человеческие, в высокочастотной торговле, анализе решений.

Проблемы и будущее MAS

Несмотря на то, что MAS добилась значительного прогресса, многие проблемы остаются нерешенными:

• Гетерогенность: Как добиться совместимости между разнородными интеллектуальными системами, которые могут иметь различное аппаратное и программное обеспечение и протоколы связи?
• Масштабируемость: Как обеспечить производительность и стабильность системы при увеличении числа интеллектов?
• УстойчивостьКак обеспечить работоспособность системы в условиях неопределенности, такой как отказ интеллектуальных систем и изменения в окружающей среде?
• Безопасность: Как предотвратить атаки и ущерб со стороны вредоносных интеллектов?
• Этика: Как мы можем обеспечить этичность и моральность поведения MAS?

С развитием технологий ИИ перед MAS открываются новые возможности, особенно с появлением больших языковых моделей (LLM), чьи мощные рассуждения и лингвистические возможности, как ожидается, изменят MAS следующим образом:

• Расширение возможностей интеллектуального телаLLM может наделить интеллектуальные системы улучшенным пониманием и генерацией естественного языка, что позволит им лучше понимать намерения человека и взаимодействие человека и компьютера.
• Более эффективный способ совместной работыLLM может способствовать обмену знаниями и совместным рассуждениям между интеллектами для повышения эффективности сотрудничества.
• Более широкий спектр сценариев применения: LLM может расширить области применения MAS, такие как интеллектуальное обслуживание клиентов, интеллектуальное образование и интеллектуальное медицинское обслуживание.

точно так же, как Вступительная статья проекта Nexusупоминается в статье "Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLM) улучшают архитектуру MAS и ее прикладные возможности, такие как рассуждения, близкие к человеческим. При интеграции в архитектуры MAS, LLM могут выступать в качестве центрального рассуждающего интеллекта, повышая адаптивность, сотрудничество и принятие решений в динамичных средах."

В будущем MAS будет развиваться в направлении более умных, синергетических и надежных технологий, принося больше удобства и пользы человеческому обществу.