Активные агенты в контексте искусственной жизни (Artificial Life, ALife) — это автономные динамические системы, которые самостоятельно действуют в среде, поддерживают собственную организацию и внутреннюю динамику.
В ряде моделей такие агенты могут участвовать в эволюционных процессах, а в более продвинутых постановках — в открытой эволюции поведения. В литературе на русском языке для активных агентов нет единого названия — их называют «автономные агенты», «интеллектуальные агенты», «реактивные агенты» и вообще кто во что горазд.
Активные агенты находятся в непрерывном взаимодействии со средой.
Напомню, что в классическом ИИ агент — это система, которая:
- посредством сенсоров воспринимает среду,
- на основе полученных данных и в соответствии с моделью поведения и через акторы воздействует на нее.
Добавим, что в искусственной жизни агент также самостоятельно поддерживает свою организацию, а главное — он действует не по внешнему сценарию, а исходя из собственной внутренней динамики. Важно также, что активный агент потенциально участвует в биологической или цифровой эволюции системы, то есть в ALife агент существует как процесс во времени.
Рассмотрим ключевые свойства активных агентов в ALife. Их четыре: автономность, воплощенность (эмбодимент), самоорганизация и эволюционность.
Автономность. Агент не управляется пошагово извне и не требует постоянного внешнего дирижирования для поддержания своей динамики. Современные LLM-агенты могут обладать операциональной автономностью (инициировать действия, планировать шаги, вызывать инструменты), однако не обладают онтологической автономностью в смысле ALife — они не поддерживают собственную организацию и не существуют как самодинамические системы.
Воплощенность. Агент (даже в цифровых мирах) имеет тело, ограничения, энергетику, метаболизм, ресурсы, ограничения среды.
Самоорганизация (самоподдержание). Поведение агента определяется его внутренним состоянием, взаимодействием со средой и с другими агентами.
Эволюционность. Агент может мутировать, отбираться и воспроизводиться (здесь эволюционность относится к системам популяционного уровня). Однако пока (может быть, и к счастью) ни одна цифровая система не приблизилась к биологической открытой эволюции.
Введение в искусственную жизнь
Иногда к свойствам агента относят еще и способность изменять среду. Следует отметить, что если в LLM добавить долговременную память (что сейчас и происходит), инструменты для действий во внешнем мире, планирование, циклы самовызова, то AI-агенты LLM превратятся в активных агентов, по крайней мере на уровне моделирования таковых (то есть они могут моделировать активность, но не становятся автопоэтическими системами, см. ниже), поскольку различия между LLM-агентами и активными агентами все же очень велики.
Наличие активных агентов отличает ALife от традиционного машинного обучения (ML), в котором обучение обычно оптимизирует фиксированную цель.
Существуют различные направления исследований активных агентов в ALife, но это долгий разговор, хочу лишь упомянуть о еще более продвинутых агентах, которые являются прямым продолжением ALife — это развивающиеся агенты (open-ended agents), или автономные системы, способные участвовать в бесконечно расширяющейся эволюционной динамике, где сами цели, структуры и уровни организации могут изменяться. Другими словами, развивающиеся агенты сами способны формировать новые цели, изобретать новые стратегии, способны порождать новые поведенческие ниши (создавать новые взаимодействия) и изменять собственное пространство возможностей. И это еще не самые крутые свойства. Важно, что развивающиеся агенты способны создавать новые типы агентов, изменять среду и переходить на новые уровни организации. Это взято из эволюции биологической среды, в которой было немало таких феноменов.
Существует достаточно много направлений исследований по созданию открытых агентов, но пока ни в одном из них не достигнуто долговременное наращивание новизны и переход к новым уровням организации агентов.
Понятия «активный агент» и «развивающийся агент» часто смешивают, но, как видно из приведенного описания, у них существенно разные задачи.
Рассмотрим еще один термин, касающийся ALife, — «автопоэзис» (дословно «самопроизводство») ввели чилийские ученые Умберто Матурана и Франсиско Варела в 1970-е годы для определения того, что делает систему живой. Отсюда автопоэтическая система — это сеть процессов, производящая компоненты, из которых состоит та же сеть. Тем самым она поддерживает собственную организацию. Пример из биологии — живая клетка.
На английском языке существует обширная литература как по открытым агентам, автопоэзису, так и по ALife. К сожалению, на русском языке систематическое изложение этих вопросов почти отсутствует.