Неклассическое определение:
Мультиагентные системы – такие системы, которые состоят из двух и более связанных между собой агентов, что позволяет им приобрести свойства, отсутствующие у каждого из отдельных агентов этой системы.
Задумываться о мультиагентных системах я начал давно, более 10 лет назад, когда прошла эйфория от изучения нейросетей. Напомню, что разрабатывал для дипломной работы нейросеть, которая применялась в логистическом контроллинге. Окрыленный успешным созданием нейросетки закинул информацию в один очень известный инновационный центр, который только-только был тогда создан и всех зазывал поучаствовать на своей площадке, приносить свои актуальные идеи.
Был отправлен по всем известному адресу со своей идеей, получил набор пренебрежительных отзывов от экспертов этого центра. Вероятно именно это помешало мне тогда двигаться дальше и развивать идею применения ИИ в своей деятельности. А мысли по развитию были, и достаточно много тогда размышлял о мультиагентных системах, что это такое и как к этому можно подступиться для получения зримого эффекта.
В последнее время всё чаще стал слышать и читать упоминание о мультиагентных системах, пусть вскользь, но все же. Это говорит о том, что люди размышляют или уже работают в этом направлении.
В принципе, это очень большая и объемная тема для исследования. К примеру классификация мультиагентных систем (мАС).
Они могут состоять из монофункциональных, многофункциональных или полифункциональных агентов (одновременно выполняющих несколько действий).
Приведу пример мАС из монофункциональных агентов:
Использование совместно нескольких одинаковых светодиодов с достаточно небольшой мощностью за счет интерференции позволяет получить более высокую освещенность в требуемых местах пространства, нежели при использовании отдельно. Получаемый эффект невозможно воспроизвести отдельным светодиодом, эффект проявляется только во взаимодействии с такими же светодиодами (агентами).
Пример многофункционального агента – птица и ее взаимодействие со своими сородичами в стае (мАС). При полете стаи птиц наблюдается взаимодействие между отдельными особями. Эффект мурмурации показывает скоординированное взаимодействие во время полета большого количества агентов сети.
Мурмурация (от лат. murmuratio — «бормотание, жужжание, карканье») — явление скоординированного полёта огромных стай птиц (скворцов, галок, ворон и т. д.), образующих динамические объёмные фигуры переменной плотности. (Википедия)
При этом птицы могут взаимодействовать и по другому, в других структурах, например в парах при брачных играх. То есть они проявляет многообразие функций своего поведения.
Пример полифункционального агента – сервер, который управляет различными процессами в сети, причем некоторые процессы он может выполнять одновременно. А сама сеть, состоящая из некоторого набора серверов (это не обязательно сеть Интернет, есть и другие, в том числе и локальные) и будет являться мАС. Какой синергетический эффект может дать такая система - например, использование возможностей алгоритмов блокчейн с распределенной системой хранения данных, что реализуется на нескольких взаимодействующих между собой серверах (агентах).
В последнее время ускоренное развитие получили различные беспилотные аппараты, которые перемещаются в пространстве. И управление роем беспилотников, привлечение большого их количества для выполнения общей задачи, непосильной одному, стало насущной потребностью. Под беспилотниками я предлагаю рассматривать не только квадрокоптеры, но и плавающие и ползающие аппараты, всё что перемещается в пространстве, и для мультиагентных систем не должно быть проблемой описание их взаимодействия без привязки к техническим особенностям, тут важна сама концепция.
Посмотрим красивую развлекательную композицию на шоу дронов:
Явно присутствует взаимодействие между отдельными агентами этой системы, чтобы выстроить такое правильное для восприятия пространственное изображение. Ведь только на первый взгляд кажется, что все достаточно просто, но фигура состоит из разнонаправленных и изогнутых линий, к тому же воздушные потоки в единицу времени очень сложно просчитать, на разных высотах они разные, поэтому позиционирование отдельных агентов должно обязательно согласовываться с соседними агентами (дронами) для удержания композиции образа в заданных пропорциях.
К чему мы приходим, что отдельные агенты, даже если они обладают определенным ИИ ( искуственным интеллектом ) должны иметь возможность взаимодействия внутри системы (во внешней для себя зоне, выходящей за пределы своей личной функциональности), что требует дополнительных навыков/возможностей. Есть необходимость получать и передавать информацию, находить источники информации, определять зону расположения родственных агентов системы с которыми возможно установить взаимодействие и т.д. Значит, потребуется обеспечить агентов такими возможностями заранее, прописать протоколы и правила взаимодействия, поведения в режиме мАС.
Вот представьте, очень популярное «Умный дом» и «Интернет вещей» в недалеком будущем. Команду включить музыку вы можете дать своему пылесосу, который свяжется с другим агентом мАС и запустит его. Или попросить холодильник нарисовать какую-нибудь картинку, а затем вывести ее на свой смартфон (если они конечно к тому времени еще будут использоваться🤭).
А из совсем ближайшего будущего, что хотелось бы увидеть? Тоже приведу пример, не так давно с помощью автора одного из каналов Дзен и использования нейросетей, удалось сделать небольшой музыкальный видеоролик по заданным первоначально стихам. (Посмотреть его можно здесь.)
Для создания ролика промпт-инженеру понадобилось использовать несколько нейросетей. Одну для написания сценария, другую для написания музыки, третью для создания видеоизображения.
В идеологии мультиагентных систем (мАС) достаточно было бы дать команду одному из многочисленных агентов, которые выполнив свою часть работы передавали бы информацию следующему по потребности агенту, и на выходе мы получили бы видеоролик не занимаясь общением с каждым агентом (нейросеткой) по отдельности.
Мне кажется, что мы будем двигаться именно в этом направлении. Ждем в ближайшем будущем хайпа по мультиагентным системам и курсам по научению новобранцев. 👨💻🙋♂️🙄