认真聊AI | 多智能体系统

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No.771

认真聊AI | 多智能体系统

AI系列内容进度14/15，完结在即

图片由夸克AI绘制

我们在日常生活中都接触过不少智能体，但这可能是你第一次听到智能体这个说法。

智能体技术主要起源于人工智能、软件工程、分布式系统以及经济学等学科。对于到底怎么定义智能体，不同的领域有各自的说法，从学术定义上来说，所谓的智能体通常具有下面四个特征：

①自主性：在不受人和其他实体的指令或者干预下，一个智能体应该具备自主采取动作的能力。同时，某些结构的智能体还可以自主控制自身的内部状态；

②主动性：智能体不仅可以实现对外界的应激反应，还可以针对自己的目标采取主动行为；

③反应能力：智能体可以感知外界环境，并且及时对外界环境的变化做出动作响应；

④社会能力：智能体能够通过某种通信语言实现和it智能体（甚至人）的交互。

乍一看好像这种技术距离我们的生活还有一段距离，但实际上智能体没有大家想象中那么高精尖，写字楼里最常见的电梯组就是一种智能体，根据车流量大小决定红绿灯时长的红绿灯也是一种智能体。

我们用图示的方式来表达一个智能体大概就是这样的：

很容易引起混淆的是智能体和软件涉及中的对象。在面向对象编程设计中，一个对象是封装了状态的计算实体，能够执行定义在某个状态上的动作或方法，也可以通过消息传递的方式实现对象间的通信。尽管对象也可以被认为有某种自主性，但是与智能体显著不同的是，其他对象可以调用某个公共方法，而在智能体技术中，其他智能体智能请求智能体执行某个动作。至于智能体收到请求后是否执行该动作，取决于被请求智能体资深的目标。因此，我们常说Objects do it for free,agents do it for money.

智能体和专家系统也有区别。专家系统通常不需要嵌入环境中，也不需要和环境执行交互，专家系统也不需要和其他的专家系统进行通信。

实践中通常怎么实现一个智能体呢？通常有五种实现方式，分别是基于逻辑演绎、基于反应、基于决策理论、基于信念B-期望D-意图I逻辑和分层混合结构。其中基于反应式的包孕结构和基于BDI逻辑的智能体结构是最著名的结构。

对于智能体结构来说最优解会更加复杂一些。在多智能体系统中，如果每个智能体都是自利的，那么每个智能体都利益最大化的解未必是集体利益最大化的解。

这一点就和人类社会非常类似，因此我们在考虑智能体系统的最优解的时候通常会讨论纳什均衡、帕累托最优甚至之囚徒困境之类的问题。这也就是智能体技术的理论依据中会包含经济学的原因。

对于单个智能体来说，目前的技术水平基本没什么难度，但是对于多个智能体的组合中，如何实现集体利益最大化依然是一个值得深入研究的热门话题