分布式人工智能

什么是分布式人工智能？

分布式 AI 理解

分布式人工智能 (DAI) 研究多个智能实体如何协作或竞争来解决问题并实现目标。这些代理可以单独工作或通过共享信息、资源和职责相互配合来解决复杂问题。

关键 DAI 组件

• 智能代理：能够观察周围环境、做出决策并做出反应以实现特定目标的自主生物。
• 通信：代理传达信息、协调活动和协商解决方案的方式。
• 协调：代理如何配合以达到最大性能和资源利用率。
• 分布式控制：代理可以在实现系统目标的同时自由工作，减少对集中控制的要求。
• 协作与竞争：代理可以协作解决问题或竞争获取资源和实现目标，从而创造动态互动。
  
  

分布式 AI 与传统 AI 的区别

• 结构：传统 AI 采用集中式设计，其中一个系统或模型处理数据并做出选择。相比之下，DAI 采用分散式方法，多个代理可以独立或协作运行。
• 可扩展性：DAI 可以通过添加代理来扩大规模以解决复杂问题，但传统的 AI 可能会随着任务变得越来越复杂而遇到困难。
• 灵活：通过代理交互，DAI 可以适应不断变化的设置和要求，而不像传统 AI 那样需要大量的再训练。
• 资源共享：DAI 强调代理之间信息和资源共享以促进协作，而传统 AI 通常作为单独系统运行。

分布式人工智能 (DAI) 的优势

• 增强可扩展性和性能 — DAI 系统可以通过将任务分配给多个代理来处理复杂问题。当增加更多代理时，系统可以管理更多任务，以更快的速度工作，从而在不给任何一个代理造成过重负担的情况下实现系统的增长。代理并行工作，可加快任务处理并提高整体性能。
• 提高容错性和可靠性 — 如果一个代理出现故障，系统不会停止工作，因为其他代理可以接管其任务。这提高了 DAI 系统的可靠性，即使出现硬件或软件问题也能保持平稳运行。
• 增强数据隐私和安全性 — 在 DAI 中，代理可以在本地处理数据，从而减少了在整个系统内共享敏感信息的必要。这提高了隐私性并限制了安全漏洞的影响。如果一个代理受到攻击，它不会威胁整个系统，并且每个代理都可以拥有自己的安全措施以增加保护。

分布式智能的进步

DAI 技术发展史

• 早期阶段：20 世纪 80 年代，多代理系统专注于任务分配和智能代理协作，分布式问题解决应运而生。
• 网络和计算能力的进步：随着互联网的扩展和处理能力的增长，DAI 不断发展，至今已有能力处理更大、更复杂的系统。网格计算和基于云的平台等分布式计算框架改进了资源共享方式和代理协同工作方式。
• AI 驱动的自主性：自动驾驶汽车和智慧城市通过允许代理在参与者最少的情况下，跨分散网络进行协调，推动 DAI 的发展。
  
  新趋势和重点研究领域
  
  
• 多代理强化学习 (MARL) 是一个研究多个代理如何从周围环境中学习并协同改进其行为从而使系统更具适应性和效率的领域。
  
• 物联网的去中心化 AI：随着物联网 (IoT) 的不断扩展，各种设备正在利用去中心化 AI 协同处理现场数据，从而提高效率并降低对集中式数据中心的依赖。
• Swarm 智能：受到昆虫群落的启发，Swarm 智能使用许多基本代理通过协作和分散来解决难题。
• DAI 中的道德和公平性：研究人员越来越关注 DAI 系统的道德设计，特别是代理之间以及与人类之间如何互动，以确保公平和责任。
  
  DAI 开发协作
  
  
• 开源计划：通过 TensorFlow、PyTorch 和 OpenAI 等平台实现协作，研究人员和开发人员可以共享工具、数据集和模型，从而加快 DAI 开发速度。
  
• 行业和学术合作伙伴关系：Google、IBM 和 HPE 与多所大学合作开发医疗保健、智能电网和自主系统领域的 DAI 应用。
• 国际合作：政府和研究机构之间的跨境合作推动了全球范围内跨不同行业协作创建 DAI 标准、道德准则和系统的举措。
• 通过这些协调一致的努力，DAI 将在各个领域变得更加强大、适应性更强、更有效。

分布式人工智能的目标

以分散的方式做出决策

• DAI 专注于在各个代理之间共享决策权，而不是依赖于单一的中央控制器。每个代理都独立工作，根据周围环境和目标的影响做出决策。
• 这种方法提高了灵活性和响应能力，使代理能够迅速适应不断变化的条件，而无需集中控制。

充分利用我们的资源

• DAI 可优化处理能力、数据和网络带宽。通过在代理之间分配任务，DAI 确保资源流向最需要的地方，从而减少浪费并提高系统的整体性能。代理能够根据可用性或需求的变化动态修改资源分配，从而提高系统效率。

促进分布式代理之间的有效协作

• DAI 旨在促进代理之间开展顺畅高效的团队合作，以应对复杂的挑战。为了实现目标，代理必须彼此协作并交换信息。
• 良好的配合有助于减少代理重叠和分歧，使系统即使在分布式和分散式环境中也能顺利运行。

分布式智能方法

• 多代理系统及其用途 — 多代理系统 (MAS) 由多个独立代理组成，彼此协作和沟通以实现特定目标。每个代理都独立工作，但可以与其他代理合作解决复杂问题。

用途：

• 机器人技术：机器人可以分组协作，完成搜救任务或管理仓库等工作。
• 智能电网：代理监督能源的分配方式，确保整个连接设备网络的电力流动和使用得到优化。
• 交通管理：多个代理相互协作以改善交通信号并减少城市地区的交通拥堵。

分布式问题解决技术

• 任务分解：将更大的问题分解成更小、更易于管理的任务，让团队成员共同分担。每个代理都可以独立地承担其角色或与其他代理协作。
• 合作解决问题：代理交换部分答案并完成解答。当没有任何一个代理拥有独自解决问题的足够信息时，这尤其有用。
• 谈判和冲突解决：代理就资源分配和任务分配展开谈判，以防止争议并优化任务执行。

分布式学习算法

• 联合学习：无需交换真实数据，许多代理可以从其设备上本地存储的数据中学习。它们从不同的模型收集更新以增强全球模型，同时确保数据隐私。
• 多代理强化学习 (MARL)：涉及代理通过与周围环境互动并与其他代理协作来厘清如何改善其行为。它们通过听取反馈来不断改进策略。
• 共识算法：帮助去中心化系统中的代理通过交换洞见和解决冲突得出结论或预测。
  
  这些方法利用分布式系统擅长的优势，实现各种智能代理相互配合有效解决问题和开展团队合作。

分布式 AI 和 HPE

HPE 的基础设施、软件和协作推动了分布式人工智能 (DAI) 的发展，同时通过提供强大的基础设施、边缘解决方案和先进的 AI 工具帮助企业将分布式 AI 用于实际应用。HPE 的 AI 驱动型和分布式计算重点可帮助企业设计、管理和发展 DAI 系统。