МНОГОАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: СИНЕРГЕТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАЦИОНАЛЬНОСТИ Капитонова Т.А.

Сегодня в рамках направления искусственного интеллекта на одно из ведущих мест все больше претендуют исследования, объединяемые названием «многоагентные системы». Вообще говоря, исследования по интеллектуальным агентам имеют уже сорокалетнюю историю, но только недавно они оформились в самостоятельный и многоплановый раздел искусственного интеллекта, который привлекает к себе внимание исследователей из различных областей.

Уже сегодня агентно-ориентированный подход находит широкое применение в таких областях, как распределенное решение сложных задач, построение виртуальных предприятий, электронная торговля, организация работы коллективов роботов и т.п. Соответственно, в ближайшем будущем он займет центральное место в развитии средств управления информацией и знаниями, в создании и внедрении новейших систем телекоммуникации, в развитии глобальных компьютерных сетей, в особенности, сети Интернет.

Важность многоагентного подхода в развитии современных информационных технологий связана с эволюцией программного обеспечения в направлении создания автономных, индивидуализированных, взаимодействующих модулей, которые обладают средствами адаптации к изменениям среды, в том числе путем модификации своей структуры и параметров. Кроме того, развитие мобильных компьютерных средств с распределенной по разным узлам сети обработкой информации (сеть Интернет) порождает распределенный взгляд на мир и обосновывает принятие новых концепций вычислительного пространства, например, концепции «гигантской паутины», как в случае с World Wide Web или «вычислительного поля» (computing field) по аналогии с физическими полями.

Что же представляют собой многоагентные системы? Тарасов В.Б. дает им следующее определение: «Искусственные агенты - активные, автономные, коммуникабельные, мотивированные объекты, «живущие» и «действующие» в сложных, динамических виртуальных средах» [2, с. 15 - 16]. При этом для искусственного агента характерно наличие средств оперативного восприятия и интерпретации изменений среды, планирования и организации действий. В целом, в литературе выделяют два типа определений многоагентных систем. Согласно первому, программистскому взгляду на природу агента, они представляют собой программные системы, создаваемые для оказания услуг пользователю на основе своих интеллектуальных интерфейсов. В свою очередь, в антропоморфных определениях ведущее место отводится ментальным характеристикам агентов, т.е. таким интенсиональным понятиям, как знания, убеждения, цели, желания, намерения, обязательства и т.п.

Как таковое, направление многоагентных систем изучает открытые развивающиеся системы, состоящие из активных взаимодействующих элементов - агентов. Эти системы могут зарождаться в процессах самоорганизации и функционировать в соответствии с гомеостатическими принципами. В общем случае, многоагентные системы представляют собой популяцию простых и зависимых друг от друга агентов, связи между которыми являются горизонтальными, при этом, отсутствуют точные правила, определяющие глобальное поведение агентов. Таким образом, каждый агент самостоятельно определяет свои реакции и свое поведение, в то время как на коллективном уровне поведение, свойства и структура системы порождаются только локальными взаимодействиями агентов. Взаимодействие агентов, выступает в качестве интегрирующего фактора, посредством которого происходит объединение частей (т.е. отдельных агентов) в определенный тип целостности, т.е. в коллектив или сообщество.

Как отмечает Тарасов В.Б., многоагентные системы могут стать «ядром нового междисциплинарного комплекса наук об искусственном - синергетической информатики, в русле которой предполагается возникновение системных качеств новых информационных и коммуникационных технологий или достижение нелинейных, синергетических эффектов [1, c.

Решение задачи одним агентом на основе инженерии знаний представляет собой точку зрения классического искусственного интеллекта, согласно которой агент (интеллектуальная система), обладая предположительно исчерпывающим видением проблемы, имеет все необходимые способности, знания и ресурсы для ее решения. Напротив, в распределенном искусственном интеллекте вообще и в теории многоагентных систем, в частности, предполагается, что отдельный агент может иметь лишь частичное представление об общей задаче и способен решить лишь некоторую ее подзадачу. Поэтому для решения сколько-нибудь сложной проблемы, как правило, требуется взаимодействие агентов, которое неотделимо от организации многоагентной системы. Этот социальный аспект решения задачи является важной составляющей той концептуальной новизны, которая свойственна многоагентным системам искусственного интеллекта.

У своих истоков направление искусственного интеллекта было представлено аналитическими, разрозненными подходами, исходившими из индивидуалистического представления о природе интеллекта, в рамках которых гипертрофировалось некоторое частное свойство или аспект понятия интеллекта. В свою очередь, в многоагентных системах искусственного интеллекта приняты во внимание ограничения чисто рационалистической ориентации как универсальной парадигмы интеллектуальности, в рамках которой знания объявляются центральной и единственной категорией.

Индивидуалистическая трактовка природы интеллекта в классическом искусственном интеллекте привела к тому, что были проигнорированы реалии возникновения и развития интеллекта человека, связанные с коммуникативными и регулятивными процессами, была вынесена за скобки и роль внешней среды в когнитивном развитии человека. Соответственно, методология многоагентных систем искусственного интеллекта нацелена на устранение подобных диспропорций. На смену индивидуализму в трактовке когнитивного развития приходит принцип учета коллективной природы интеллекта, который провозглашает необходимость исследования генезиса и эволюции интеллектуального поведения в процессах взаимодействия, коммуникации и совместной деятельности, что подразумевает обращение к теории коммуникации и семиотическим корням интеллекта.

Коллективная или синергетическая модель рациональности дополняется принципом приоритета процессов координации над субординацией, т.е. необходимостью значительного перевеса горизонтальных связей, по сравнению с вертикальными, в интеллектуальных процессах. Следствием этого является преобладание кооперативных и коалиционных стратегий над чисто конкурентными и индивидуалистическими в интеллектуальном поведении многоагентных систем.

Литература

1. Тарасов, В.Б. От искусственного интеллекта к искусственной жизни: новые направления в науках об искусственном // Новости искусственного интеллекта. - 1995. - №4. - С. 93 - 117.
2. Тарасов, В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте // Новости искусственного интеллекта. -1998. - № 2. - С. 15 - 16.