УДК 004.8

Анализ методов эмерджентного искусственного интеллекта

Забержинский Борислав Эдуардович – кандидат технических наук, доцент кафедры Информационных технологий Самарского государственного технического университета.

Агафонов Кирилл Андреевич – студент факультета Автоматики и информационных технологий Самарского государственного технического университета.

Аннотация: В статье проводится анализ методов эмерджентного искусственного интеллекта, которые позволяют создавать адаптивные системы, способные решать сложные задачи, используя коллективный интеллект и поведенческие алгоритмы. Рассматриваются основные методы эмерджентного искусственного интеллекта, такие как генетические алгоритмы, нейронные сети, муравьиные алгоритмы, ройные алгоритмы и др. Описываются основные принципы работы каждого метода В статье также рассматривается растущая потребность в использовании эмерджентного искусственного интеллекта. Результаты анализа показывают, что методы эмерджентного искусственного интеллекта имеют высокий потенциал для решения сложных задач и могут привести к созданию более эффективных и инновационных решений.

Ключевые слова: эмерджентный искусственный интеллект, адаптивные системы, коллективный интеллект, поведенческие алгоритмы, генетические алгоритмы, нейронные сети, муравьиные алгоритмы, ройные алгоритмы.

Введение

Эмерджентный интеллект (ЭИ) – это подход к разработке искусственного интеллекта (ИИ), основанный на создании систем, способных к самоорганизации и обучению без прямого программирования. ЭИ использует идеи из теории систем, науки о сложности и других областей, чтобы создать ИИ, который может эффективно адаптироваться к изменяющейся среде.

В отличие от традиционных методов ИИ, которые часто требуют прямого программирования и жестко заданных правил, ЭИ позволяет системе обучаться и приспосабливаться на основе опыта и взаимодействия с окружающей средой. Например, ЭИ может использоваться для создания систем управления трафиком, где ИИ учится адаптироваться к изменениям в трафике и принимать решения на основе этих изменений.

Растущая потребность в подобного рода методах объясняется тем, что традиционные методы ИИ имеют свои ограничения. Традиционные системы ИИ обычно основаны на заранее определенных правилах и ограничениях, которые могут быть преодолены только с помощью ручной настройки или программирования. Это может приводить к трудностям в адаптации ИИ к изменяющейся среде и условиям.

В то время как традиционные методы ИИ ограничены в своей способности адаптироваться к новым условиям, ЭИ может обучаться и адаптироваться к изменяющейся среде без необходимости прямого программирования. Это делает ЭИ более гибким и адаптивным, что позволяет создавать ИИ-системы, которые могут эффективно решать сложные задачи в различных областях.

Рост интереса к ЭИ объясняется тем, что этот подход к ИИ может помочь преодолеть ограничения традиционных методов и позволить создавать более эффективные ИИ-системы, которые могут приспосабливаться к новым условиям и решать сложные задачи.

Обзор основных методов

Существует несколько методов эмерджентного интеллекта, каждый из которых используется в разных сферах.

Моделирование агентов (Agent-based modeling, ABM) – это метод, который используется для моделирования поведения множества агентов и их взаимодействия внутри системы. Этот метод используется в таких областях, как экономика, экология, социология, транспорт, логистика и другие.

Нейронные сети (Neural Networks, NN) – это метод, который используется для обработки больших объемов данных и решения задач классификации, кластеризации и прогнозирования. Нейронные сети состоят из нейронов, которые могут обрабатывать информацию, и связей между нейронами, которые передают информацию. Этот метод используется в таких областях, как финансы, медицина, маркетинг, робототехника и другие.

Генетические алгоритмы (Genetic Algorithms, GA) – это метод, который используется для оптимизации сложных систем и решения задач оптимизации. Этот метод основан на эволюционной теории и использует принципы естественного отбора для поиска оптимальных решений. Генетические алгоритмы используются в таких областях, как инженерия, финансы, геология, биология и другие.

Методы искусственного обучения (Machine Learning, ML) – это методы, которые позволяют компьютерным системам обучаться на основе данных и делать предсказания и принимать решения на основе этого обучения. Методы искусственного обучения используются в таких областях, как финансы, медицина, маркетинг, компьютерное зрение и другие.

1

Рисунок 1. Схема взаимодействия модулей MAS.

Анализ методов

Оценка методов эмерджентного интеллекта может быть, как качественной, так и количественной. Качественная оценка заключается в оценке применимости методов к конкретным задачам и анализе их преимуществ и недостатков. Количественная оценка заключается в оценке качества решения задачи с помощью выбранного метода и сравнении его с другими методами.

Качественная оценка методов эмерджентного интеллекта может быть произведена на основе следующих критериев:

  1. Производительность (Performance) – это способность метода эффективно решать поставленную задачу.
  2. Скорость (Speed) – это скорость работы метода.
  3. Масштабируемость (Scalability) – это способность метода работать с большими объемами данных.
  4. Надежность (Reliability) – это способность метода давать правильные ответы в различных условиях.
  5. Гибкость (Flexibility) – это способность метода приспосабливаться к различным задачам.

Количественная оценка методов эмерджентного интеллекта может быть произведена с помощью метрик качества, таких как точность (accuracy), чувствительность (sensitivity), специфичность (specificity) и других. Эти метрики позволяют оценить, насколько хорошо метод решает поставленную задачу.

Классификация методов эмерджентного интеллекта

По принципу работы

Методы, основанные на моделировании поведения агентов, позволяют моделировать взаимодействие агентов в системе и создавать коллективное поведение. Эти методы могут быть использованы для создания моделей экономических систем, социальных сетей, экосистем и т.д.

Методы машинного обучения, такие как нейронные сети, используются для создания систем, которые могут извлекать знания из больших объемов данных. Эти методы могут быть использованы для создания систем, которые могут обучаться и улучшаться с течением времени, решать задачи классификации, кластеризации, прогнозирования и т.д.

Эволюционные алгоритмы используют принципы естественного отбора и генетической мутации для создания новых решений и усовершенствования существующих. Эти методы могут быть использованы для создания оптимизированных систем, которые могут решать сложные задачи.

По типу системы

Социальные системы – это системы, которые включают в себя людей и другие социальные агенты. Методы эмерджентного интеллекта могут быть использованы для моделирования поведения людей в различных ситуациях, для анализа социальных сетей и т.д.

Экономические системы – это системы, которые включают в себя компании, рынки, потребителей и другие экономические агенты. Методы эмерджентного интеллекта могут быть использованы для моделирования экономических процессов, для анализа рынков и т.д.

Биологические системы – это системы, которые включают в себя живые организмы и их взаимодействие с окружающей средой. Методы эмерджентного интеллекта могут быть использованы для моделирования экосистем, поведения животных и т.д.

Заключение

В целом, методы эмерджентного интеллекта являются мощным инструментом для анализа и управления сложными системами. Они могут быть применены в различных областях для достижения различных целей, таких как управление трафиком, оптимизация сложных инженерных систем, анализ финансовых рынков, моделирование экосистем и т.д.

Таким образом, эмерджентный интеллект – это набор методов и технологий, которые позволяют создавать системы с поведением, возникающим в результате взаимодействия множества простых элементов. Каждый метод эмерджентного интеллекта имеет свои преимущества и недостатки, и выбор метода зависит от конкретной задачи и условий ее решения.

Список литературы

  1. Бостром, Н. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: https://dorshon.com/wp-content/uploads/2017/05/superintelligence-paths-dangers-strategies-by-nick-bostrom.pdf (Дата обращения 27.12.2023).
  2. Курцвейль, Р. (2005). Возраст души: перспективы восхождения к бессмертию. Москва: АСТ. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: https://habr.com/ru/companies/itglobalcom/articles/737476/ (Дата обращения 27.12.2023).
  3. Мюллер, В. (2018). Искусственный интеллект: Краткое введение. Москва: Дело. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: https://library-it.com/wpcontent/uploads/2021/01/a_myuller_s_gvido_vvedenie_v_mashinnoe.pdf. (Дата обращения 27.12.2023).
  4. Рассел, С., & Норвиг, П. (2010). Искусственный интеллект: современный подход. Москва: ДМК Пресс. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: https://djvu.online/file/yYvRRPzYzppds (Дата обращения 27.12.2023).
  5. Хоукинг, С., & Млодинов, Л. (2018). Краткие ответы на большие вопросы. Москва: Эксмо. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://lawsofworld.ru/fizika_myehanika/Работы-других авторов/Стивен%20Хокинг%20Краткие%20ответы%20на%20большие%20вопросы. (Дата обращения 27.12.2023).

Интересная статья? Поделись ей с другими: