"分布式人工智能系统与问题求解"

2020年5月29日，星期五，高级人工智能课程的第十四章分布式人工智能81.ppt内容涵盖了概述、分布式问题求解、主体、主体理论、主体结构、主体通信、主体的协调与协作以及多主体环境MAGE。这一章节主要研究了逻辑上或物理上分散的智能系统如何并行、相互协作地实现问题求解。分布式人工智能系统的特色在于系统中的数据、知识和控制在逻辑和物理上都是分布的，没有全局控制和数据存储，各个求解机构由计算机网络互连，在问题求解过程中通信代价比求解问题的代价要低得多，并且系统中的机构能够相互协作来解决难以解决甚至不能解决的任务。分布式人工智能系统的主要优点包括提高问题求解能力、效率和应用范围，以及降低软件复杂性。 研究人工智能时，我们通常会遇到一些难题，例如问题求解能力不足、效率低下、软件复杂性高等。为了解决这些问题，人们开始研究分布式人工智能系统。在第十四章分布式人工智能81.ppt中，研究者首先介绍了分布式人工智能的概念，并探讨了两种解决问题的方法：自顶向下的分布式问题求解和自底向上的基于主体的方法。其中，自顶向下的分布式问题求解是指通过并行、分布式的方式解决问题，而自底向上的基于主体的方法则是指在系统中通过多个个体的合作来解决问题。 该章节进一步探讨了分布式人工智能系统的特色，包括数据、知识和控制在逻辑和物理上的分布、各个求解机构之间通过计算机网络互连、通信代价低等。此外，系统中的机构能够相互协作来解决难题，这也是分布式人工智能系统的一个重要特征。这些特色使得分布式人工智能系统在问题求解能力、效率和应用范围上都有显著的优势，同时也可以降低软件的复杂性。 研究人工智能系统需要深入研究不同方面的知识，包括逻辑、物理、计算机网络等。而分布式人工智能系统更是需要综合运用这些知识。因此，通过学习第十四章分布式人工智能81.ppt内容，我们可以更好地理解分布式人工智能系统的工作原理和优势，为未来的研究和应用提供了重要的参考。