Мультиагентные системы и сообщества агентов, страница 20

2.4 Сообщества агентов.

Многое из традиционного AI, связанно с тем, как создать агента, который будет функционировать интеллектуально, с единым местом внутреннего рассуждения и контроля, реализовано в архитектуре Фон Неймана. Но интеллектуальные системы не функционируют в изоляции – они являются, по крайней мере, частью окружения, в котором они функционируют, и окружения обычно содержат другие интеллектуальные системы. Таким образом, имеет смысл рассматривать такие системы в социальных терминах.

Есть многообещающие возможности, порожденные комбинацией широких постоянно увеличивающихся информационных окружений, таких как национальная информационная инфраструктура и системы интеллектуальных шоссе для транспортных средств и последние достижения в мультиагентных системах. Планируемые информационные окружения слишком широки, сложны, динамичны и открыты для управления ими централизованно или через предопределенные технологии – единственной реальной альтернативой является введение вычислительной интеллектуальности во многие различные места в таких окружениях для обеспечения распределенного контроля. Каждое местоположение внедренных мест с интеллектуальностью лучше рассматривать как автономный агент, который находит, передает или управляет информацией. Из-за природы окружения агенты должны быть долговечны (они должны быть способны выполнятся без сопровождения в течение долгих периодов времени), адаптивными (они должны быть способны исследовать и изучать свое окружение, в том числе друг друга), и социальными (они должны взаимодействовать и координироваться для достижения общих целей и целей сообщества; они должны полагаться на других агентов в знании каких-то вещей, поэтому они не обязаны знать все).

Технологии управления сообществом автономных вычислительных агентов полезны не только для больших открытых информационных окружений, но также для больших открытых физических окружений. Например, такие технологии могут давать новые возможности в оборонном материально-техническом обеспечении: каждый предмет боевой техники может быть интеллектуальной сущностью, целью которой является достижение определенного места назначения, распределенные системы могут уметь управляться с более сложным расписанием и преодолевать непредвиденные сложности.

Группа агентов может сформировать небольшое общество, в котором они играют разные роли. Группа определяет роли и роли определяют обязательства, связанные с ними. Когда агент присоединяется к группе, он присоединяется на одну или более ролей и обязанностей этой роли. Агенты присоединяются к группе самостоятельно, но после ограничиваются обязательствами ролей принятых ими. Группы определяют социальный контекст, в котором взаимодействуют агенты.

Социальная деятельность использует абстракции социологии и организационной теории для моделирования сообществ агентов. Так как агенты часто наилучшим образом предназначены быть членами мультиагентной системы, этот взгляд на деятельность является важным и выгодным представлением. Социальность является сущностью кооперации, которая сама является существенной для движения  от сегодняшней непреклонной клиент-серверной парадигмы к истинным равноправным распределенным и гибким парадигмам, которые требуются современным приложениям, и где агентная технология приносит наибольшую выгоду.

Хотя интеллектуальные основы, такие как убеждения, желания и намерения подходят для ряда приложений и ситуаций, они не годятся сами по себе для понимания аспектов социального взаимодействия. Более того, целесообразные модели деятельности, хотя и вполне обобщенные, в принципе на практике весьма ограничены. Это происходить потому что податливая оценочная функция по существу приводит к эгоистичному агенту. [7] заявляет что агент не должен быть эгоистичен, потому что он может иметь другие интересы кроме сиюминутной собственной выгоды. Это так в большинстве случаев при описании людей, и также при моделировании агентов при условии,  что они достаточно сложны.