того, чтобы пытаться спроектировать и контролировать интеллектуальную систему "сверху", разработчик определяет базовые правила поведения агентов и характер их коммуникаций друг с другом и средой. Каждый агент преследует свои локальные цели, но из совокупности их действий постепенно возникает эмерджентный интеллект более высокого порядка – примерно так же, как из химических реакций между нейронами возникает феномен сознания.
Самые яркие примеры мультиагентного искусственного интеллекта дает сама природа. Рой пчел, колония муравьев, стая птиц демонстрируют удивительно гибкое, адаптивное и продуктивное поведение, не имея единого управляющего центра. То, что кажется хаотичным роением на микроуровне, на макроуровне оказывается поразительно точной настройкой на внешние условия – будь то поиск источников нектара, оптимальных маршрутов миграции или защита от хищников. Секрет такой самоорганизации – в сигнальных механизмах, позволяющих агентам быстро обмениваться информацией о состоянии локальной среды (например, через феромоны или зрительные маркеры), и в эволюционном отборе, закрепляющем наиболее успешные паттерны группового поведения.
Исследователи уже активно применяют мультиагентный подход в таких областях как робототехника, логистика, дизайн инфраструктурных систем. Например, роевые алгоритмы управления беспилотниками позволяют координировать действия десятков и сотен дронов без единого центра управления. Каждый аппарат действует автономно, руководствуясь данными собственных сенсоров и простыми правилами ухода от столкновений, но в целом рой способен гибко решать сложные задачи разведки, доставки грузов, поисково-спасательных операций.
В логистике и управлении цепями поставок мультиагентные системы используются для динамической маршрутизации грузов и транспортных средств. Вместо того, чтобы рассчитывать расписание централизованно, каждый грузовик, поезд или контейнер действует как автономный агент, обменивающийся информацией с другими агентами о пунктах назначения, загруженности маршрутов, пробках и авариях. В результате логистическая система обретает способность к самонастройке, быстро реагируя на возмущения и находя близкие к оптимальным решения для всего распределенного "организма".
Конечно, и у мультиагентного подхода есть свои ограничения и подводные камни. Эмерджентные эффекты далеко не всегда предсказуемы, и то, что кажется разумной адаптацией на уровне роя, может обернуться неприятным сюрпризом для системы в целом. Как и в случае с реальными биологическими системами, в мультиагентном ИИ возможны "сбои" и "заболевания" – например, зацикливание агентов в локальных оптимумах или внезапный коллапс кооперации из-за паразитического поведения отдельных узлов. Найти баланс между гибкостью и устойчивостью, разнообразием и целостностью, конкуренцией и кооперацией агентов – ключевой вызов для разработчиков таких систем.
Как
