"探索分布式人工智能与Agent的发展路径"

"分布式人工智能与Agent.pptx；分布式人工智能与Agent.pptx;分布式人工智能与Agent分布式人工智能—DAI 传统AI理论与方法在很大程度上只适用于串行处理结构，但大型智能问题都存在着潜在的并行性、分布性和开放性特点，而并行计算技术和计算机网络的发展为利用这些特性以提高问题求解效率和质量提供了实现基础。在这种情况下，DAI的研究逐渐引起了人们的注意。分布式人工智能—DAI DAI一词来源于1980年在MIT召开的第一届DAI国际会议“The Workshop on Distributed Artificial Intelligence”，为DAI的发展和推广起到很大推动作用。  Avouris N.M个体的自治性和粒度角度将DAI的研究分为三个分支：分布式问题求解(DPS, Distributed Problem Solving)、多Agent系统(MAS, Multi-Agent System)和并行人工智能(PAI, Parallel Artificial Intelligence) 分布式人工智能—DAI DPS的研究目标是创建大粒度协作群体，待求解的问题被分解为多个子问题，并分配给DPS系统中的个体，各个体进行各自的部分求解，所;" 分布式人工智能（DAI）是一种新兴的人工智能领域，它利用并行计算技术和计算机网络的发展，针对大型智能问题中的潜在并行性、分布性和开放性特点，提高了问题的求解效率和质量。DAI的研究起源于1980年在MIT召开的第一届DAI国际会议，该会议名为“The Workshop on Distributed Artificial Intelligence”，为DAI的发展和推广提供了推动作用。个体的自治性和粒度角度将DAI的研究分为三个分支：分布式问题求解（DPS），多Agent系统（MAS）和并行人工智能（PAI）。 在分布式问题求解（DPS）中，研究的目标是创建大粒度协作群体，待求解的问题被分解为多个子问题，并分配给DPS系统中的个体，各个体进行各自的部分求解，最终将结果合并以得出最终解决方案。这种方法能够充分利用并行计算技术和计算机网络的优势，提高问题的求解效率。 多Agent系统（MAS）是DAI研究的另一个重要分支，它着重于研究多个智能Agent之间的交互和协作。每个Agent都具有一定的自主性和能力，能够感知周围环境并作出相应的决策。MAS系统中的Agent可以相互通信、协商和协作，共同解决复杂的智能问题。MAS在实际应用中具有广泛的应用前景，例如智能交通系统、智能制造系统等领域。 并行人工智能（PAI）是DAI研究的第三个分支，它将传统的人工智能方法与并行计算相结合，通过利用并行计算的优势来加速问题的求解过程。PAI的研究内容包括并行算法、并行推理技术等，旨在提高人工智能系统的计算速度和性能。 综合来看，分布式人工智能（DAI）是一种针对大型智能问题的求解方法，它借助并行计算技术和计算机网络的发展，充分利用问题的并行性、分布性和开放性特点，提高了问题求解的效率和质量。DAI的研究分为分布式问题求解（DPS）、多Agent系统（MAS）和并行人工智能（PAI）三个分支，分别从不同角度研究并探索了分布式人工智能的理论和方法。在未来，DAI将在智能交通系统、智能制造系统、智能医疗系统等领域发挥重要作用，推动人工智能技术的发展和应用。