szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
szóról tudni kell, itt található. A
szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
distributed artificial intelligence (tsz. distributed artificial intelligences)
- (informatika, mesterséges intelligencia) A Distributed Artificial Intelligence (DAI) vagy elosztott mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia (AI) egyik ága, amely az intelligens viselkedés elérését elosztott rendszerek segítségével célozza meg. Ahelyett, hogy egy központi rendszer végezné a gondolkodást és döntéshozatalt, az intelligencia több egymással kommunikáló egység (ügynök) között oszlik meg.
A DAI célja: ✅ problémamegoldás nagy, összetett vagy földrajzilag elosztott problémák esetén ✅ együttműködés több egység között ✅ robosztusság és skálázhatóság biztosítása
🧠 Miért kell elosztani az intelligenciát?
A való világ gyakran elosztott jellegű:
- különböző helyszíneken lévő szenzorok gyűjtik az adatokat (pl. okosváros),
- több robot működik együtt (pl. drónraj, raktárrobotok),
- több AI-rendszer dolgozik együtt (pl. közlekedési rendszerek, pénzügyi modellek).
Az elosztott intelligencia segítségével ezek a rendszerek gyorsabban, hatékonyabban és rugalmasabban reagálhatnak.
🧩 A DAI két fő ága
1. Distributed Problem Solving (DPS)
- A cél egy közös probléma megoldása.
- Az intelligens egységek együttműködnek, és megosztják egymással a tudásukat.
Példa: több diagnosztikai rendszer közösen értelmez egy orvosi vizsgálatot.
2. Multi-Agent Systems (MAS)
- Az egyes intelligens egységek (ügynökök) önálló célokat követhetnek, és saját tudásuk, érdekeik alapján cselekszenek.
- A MAS tehát a DAI részhalmaza.
Példa: önvezető autók saját céljukat követve, de egymással kommunikálva közlekednek.
🔧 DAI rendszer felépítése
| Komponens
|
Leírás
|
| Ügynökök (Agents)
|
Autonóm, döntéshozó egységek, lehetnek szoftverek vagy robotok
|
| Kommunikációs hálózat
|
Lehetővé teszi az információcserét ügynökök között
|
| Közös protokoll
|
Szabályok, nyelv, melyen az ügynökök „beszélnek”
|
| Képességek
|
Percepció, tudásreprezentáció, döntéshozatal, tanulás
|
📚 DAI jellemzői
- Elosztottság – az intelligencia nem központosított, hanem szétosztott.
- Autonómia – minden egység önállóan működik.
- Kooperáció és versengés – lehetnek közös célok vagy ellentétes érdekek.
- Kommunikáció – elengedhetetlen az együttműködéshez.
- Robosztusság – egy ügynök kiesése nem bénítja meg a rendszert.
🤝 Kommunikáció DAI rendszerekben
Az ügynökök közötti kommunikációs protokollok segítenek az üzenetek cseréjében. Ezek lehetnek:
- KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) – tudásmegosztáshoz
- FIPA-ACL – formális dialógusok leírására
Az ügynökök használhatnak nyers üzenetküldést, vagy ontológiákon alapuló szemantikus kommunikációt is.
🧠 DAI vs Centralizált MI
| Tulajdonság
|
Központosított MI
|
Elosztott MI (DAI)
|
| Vezérlés
|
Egyetlen egység
|
Több független ügynök
|
| Meghibásodás
|
Kritikus lehet
|
Tolerálható, redundáns
|
| Méretezhetőség
|
Korlátozott
|
Könnyebben skálázható
|
| Rugalmasság
|
Rögzített viselkedés
|
Alkalmazkodóbb
|
🧠 Tanulás elosztott rendszerekben
DAI rendszerekben az ügynökök tanulhatnak:
- egymástól (pl. utánzás, kommunikáció alapján),
- saját tapasztalatból (megerősítéses tanulás),
- közös környezeti visszacsatolásból.
Különösen izgalmas terület a multi-agent reinforcement learning (MARL), ahol az egységek nemcsak együtt tanulnak, hanem egymás tanulását is befolyásolják.
🌍 Gyakorlati alkalmazások
🚗 Okos közlekedés
Önvezető autók és forgalomirányító rendszerek egymással kommunikálva optimalizálják a közlekedést.
📦 Logisztika
Robotflották együttműködnek a csomagszállításban, útvonaloptimalizálásban.
🏙️ Okos városok
Környezetérzékelők, lámpák, kamerák együttműködnek a forgalom, energiafelhasználás, biztonság érdekében.
🧠 Egészségügy
Több mesterséges intelligenciával támogatott diagnosztikai rendszer megosztja az adatokat a jobb döntés érdekében.
💰 Pénzügy
Különálló AI-alapú ügynökök (pl. kereskedési algoritmusok) tanulnak egymástól és versenyeznek a piacon.
🤖 Többrobotos rendszerek
Például drónraj, amely közösen keres és ment, de minden drón külön dönt.
📉 Kihívások
1. Nem-stacionárius környezet
Más ügynökök folyamatosan változnak → a környezet nem állandó.
2. Skálázhatóság
Hogyan kezeljük a több száz vagy ezer ügynök közti kommunikációt?
3. Kommunikációs zaj és torzítás
Mit tegyünk, ha az ügynökök rosszul értelmezik az üzeneteket?
4. Kooperáció és bizalom
Mi történik, ha egy ügynök nem működik együtt? Kell-e büntetni?
5. Biztonság
Hogyan védjük a DAI rendszereket manipuláció vagy támadás ellen?
- JADE – Java-alapú ügynökrendszer, FIPA-kompatibilis
- NetLogo – vizuális, egyszerűbb szimulációkhoz
- PettingZoo / RLlib – megerősítéses tanuláshoz
- ROS (Robot Operating System) – elosztott robotrendszerek programozására
🧾 Összefoglalás
A Distributed Artificial Intelligence (DAI) a mesterséges intelligencia elosztott formája, amely több autonóm, intelligens egység együttes működésén alapul. Célja:
- komplex problémák megoldása,
- robosztus és rugalmas rendszerek létrehozása,
- együttműködés és decentralizált döntéshozatal biztosítása.
A jövő technológiái (önvezető autók, robotrajok, IoT, okosvárosok) DAI-alapú rendszerekre épülnek.