分布式人工智能与高级人工智能概览

"高级人工智能15-1.ppt" 高级人工智能是一个深入探讨智能系统设计与实现的领域，尤其关注在分布式环境中的智能行为。本讲座主要由史忠植教授讲解，涵盖了分布智能的基本概念、分布式问题求解、主体及主体理论等相关主题。 15.1 概述 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，DAI）关注的是分布在不同地点或逻辑上的智能实体如何协同工作以解决复杂问题。这种分布不仅体现在数据和知识上，也体现在控制层面。DAI强调无全局控制和全局数据存储，通过网络连接的计算机机构彼此协作，处理单一机构难以应对的问题。 15.2 分布式问题求解 自顶向下的分布式问题求解方法涉及将大型问题分解为子问题，每个子问题由不同的智能体独立处理，最终合并结果。这种方法旨在通过分工合作提高问题解决的效率和能力。 15.3 主体（Agent） 主体是具有自主性、反应性、目的性和社会性的智能实体。它们能够感知环境、执行动作，并与环境和其他主体交互。 15.4 主体理论 主体理论研究主体如何理解、决策和行动。它包括主体的信念、欲望、意图等认知状态，以及这些状态如何影响主体的行为选择。 15.5 主体结构 主体通常包括感知模块、决策模块和行为模块。感知模块负责获取环境信息，决策模块基于感知信息做出行动计划，而行为模块则执行这些计划。 15.6 主体通信 主体间的通信是实现协作的关键。通过通信，主体可以交换信息、协调行动、协商任务分配，以及解决冲突。 15.7 主体的协调与协作 在多主体系统中，协调确保各主体的目标一致，而协作则是指主体共同工作以达到共同或互补的目标。有效的协调和协作可以提高整体系统性能。 15.8 多主体环境MAGE MAGE（Multi-Agent Genetic Environment）是一种用于研究多主体系统的模拟环境，允许开发者研究和测试主体间的相互作用和合作策略。 分布式人工智能的历史可以追溯到20世纪70年代末，其中合同网（Contract Net）是早期的重要里程碑，由Davis和Smith提出，采用投标-合同机制进行任务分配。此外，DVMT（Distributed Vehicle Monitoring Test System）是一个实际的应用案例，它展示了如何通过分布式传感网络来监控车辆轨迹，研究了分布式问题求解系统的设计和技术问题。 分布智能系统的优点包括增强问题解决能力、提高效率、拓宽应用范围和降低软件复杂性。通过这些研究，AI社区不断探索如何构建更加灵活、适应性强且协作效率高的智能系统，以应对现实世界中的复杂挑战。