Massively Multi-agent Technology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Jamali, Nadeem (EDT)/ Siekmann, Goebel J. (EDT)/ Wahlster, W. (EDT)

出品人:

页数:189

译者:

出版时间:

价格:523.00元

装帧:

isbn号码:9783540854487

丛书系列:

图书标签:

• 多智能体系统
• 群体智能
• 分布式人工智能
• 博弈论
• 强化学习
• 建模与仿真
• 智能决策
• 复杂系统
• 人工智能
• 计算社会科学

《群星璀璨：人工智能协作的未来图景》 概述： 《群星璀璨：人工智能协作的未来图景》是一部深入探索人工智能（AI）领域前沿课题的巨著。本书不同于市面上许多专注于单一AI技术或应用的书籍，而是将目光投向了一个更为宏大和令人振奋的议题：当数量庞大、功能各异的人工智能体被赋予自主性，并被置于一个复杂的、动态的环境中时，它们将如何相互协作、竞争、学习，并最终解决那些单一人工智能体或传统计算系统难以企及的难题？本书将引领读者穿越人工智能的迷雾，揭示一个由无数智能体构成、充满无限可能性的未来世界。 核心内容与章节深度解析： 本书共分为十一章，每一章都承载着深刻的理论洞察、严谨的逻辑推演和前瞻性的应用展望，旨在构建一个全面而系统的“大规模人工智能协作”理论框架。 第一章：智能体的黎明：从个体到群体的跃迁 本章为全书奠定了理论基础，深入剖析了“智能体”这一核心概念的内涵与外延。我们将追溯人工智能发展的历史脉络，从早期逻辑驱动的专家系统，到能够学习和适应的机器学习模型，再到如今涌现出的能够执行复杂任务的通用人工智能雏形。重点在于，本章将详细阐述智能体与传统程序在自主性、感知能力、决策能力和交互能力上的本质区别。通过一系列经典案例的分析，例如自动驾驶汽车中的不同控制模块，以及智能电网中的电力调度单元，来直观地展示单个智能体如何具备环境交互和目标导向的能力。 更重要的是，本章将首次提出“大规模人工智能协作”这一概念，并从哲学、信息论、控制论等多个学科视角，探讨群体性智能的涌现机制。我们将讨论，为何当数量级的智能体汇聚在一起时，会产生超越个体能力总和的“涌现行为”，以及这种涌现行为的潜在价值与挑战。本章将提供一个初步的理论模型，用以描述智能体之间如何通过信息传递、资源共享、任务分解等方式，形成一个有机的整体，并为后续章节的深入讨论做好铺垫。 第二章：协作的语言：智能体间的通信与协调 当一群智能体被置于同一环境中，首要的问题便是如何有效沟通。本章将聚焦于智能体之间通信协议的设计与实现。我们将深入探讨不同层次的通信模型，从底层的消息传递机制（如发布-订阅模式、点对点通信），到更高级的语义层面的信息交换。例如，在复杂的机器人协作任务中，智能体如何准确地表达自己的状态、意图和所感知到的环境信息，避免信息混淆和误解。 本章的重头戏在于“协调机制”的分析。我们将详细介绍多种协调策略，包括： 中心化协调： 探讨一个主控智能体如何分配任务、管理资源、解决冲突。这种方式的优势在于效率高，但同时也存在单点故障和可扩展性问题。 去中心化协调： 分析智能体之间如何通过分布式算法，例如基于博弈论的拍卖机制、基于协商的议价协议，来达成共识和任务分配。我们将以自动驾驶车队的协同行驶为例，展示在无中心协调的情况下，车辆如何通过相互通信和预测，规避碰撞并优化通行效率。 混合式协调： 探讨结合中心化与去中心化优势的混合模型，以及在不同场景下的适用性。 此外，本章还将讨论通信延迟、噪声以及信息不对称等现实世界中的通信挑战，并介绍相应的鲁棒性设计方法。 第三章：学习的群体：集体智能的进化之路 智能体的学习能力是其适应环境、优化行为的关键。本章将深入研究大规模智能体系统中的“集体学习”范式。我们将从“个体学习”和“群体学习”两个维度展开讨论。 个体学习的深化： 探讨如何设计更强大的个体学习算法，使其能够在动态、非稳态的环境中快速收敛，并具备泛化能力。这包括强化学习、深度学习等在智能体行为塑造中的应用。 群体学习的范式： 重点分析“群体学习”的独特之处。例如，智能体之间如何通过“知识迁移”和“经验共享”，加速整个系统的学习进程。我们将介绍“元学习”在群体智能中的应用，即智能体不仅仅学习解决特定任务，更学习如何学习。 协作学习的挑战： 深入分析群体学习过程中可能出现的“负面协同效应”（如“冷启动”问题、“过早收敛”问题）以及相应的解决方案。例如，通过引入“探索”与“利用”的平衡策略，鼓励智能体在集体学习过程中进行多样化尝试。 基于模仿的学习与联邦学习： 探讨智能体之间如何通过观察和模仿优秀个体的行为来提升自身能力，以及联邦学习在保护隐私的前提下实现分布式模型训练的潜力。 第四章：规则与秩序：群体智能的博弈论视角 在由多个自主智能体组成的系统中，个体之间的交互天然地带有博弈色彩。本章将引入博弈论的工具，为理解和设计大规模人工智能协作系统提供深刻的洞见。我们将从经典博弈模型（如囚徒困境、纳什均衡）入手，逐步过渡到更复杂的动态博弈和多智能体博弈。 理性与自利： 分析在假设智能体追求自身效用最大化的情况下，群体行为的演化规律。我们将探讨如何通过设计激励机制，引导智能体的自利行为趋向于整体的最优解。 合作博弈与非合作博弈： 区分两种博弈模型在人工智能协作中的应用场景，例如在资源分配问题中，合作博弈可以帮助智能体形成联盟，共同追求更高的收益；而在竞争性市场中，非合作博弈则能揭示智能体之间的策略互动。 演化博弈论： 引入演化博弈论的概念，探讨在没有全局最优策略的情况下，群体智能体如何通过“复制动态”等机制，逐步适应环境并演化出稳定的策略。 机制设计： 本章的另一重要贡献在于“机制设计”。我们将介绍如何设计“规则”和“激励”，来引导智能体的行为，使其在追求个体利益的同时，能够为整个系统的稳定运行和效率提升做出贡献。 第五章：涌现的智慧：复杂系统中的集体行为分析 “涌现”是集体智能最迷人的特征之一。本章将深入探讨在大量智能体交互过程中，如何观察、分析和预测那些并非由个体设计者预设，而是自然产生的集体行为。 涌现的定义与特征： 明确涌现的概念，及其在宏观层面上表现出的新颖、复杂且不可预测的特性。 复杂系统理论： 借鉴复杂系统理论（如自组织、反馈回路、非线性动力学）的工具，来理解智能体数量增加和交互复杂度提升所带来的涌现现象。 统计物理与计算模型： 介绍如何运用统计物理的方法（如相变理论）和计算模型（如元胞自动机、格子模型）来模拟和分析智能体群体的宏观行为。 案例分析： 以交通流拥堵的形成、股票市场的羊群效应、以及微生物群落的行为等为例，展示涌现的智慧如何在自然和人工系统中显现。本章将重点分析，如何识别和利用这些涌现的模式，为解决实际问题提供新的思路。 第六章：分布式智能的基石：去中心化决策与控制 在处理规模庞大、动态变化的问题时，中心化控制往往显得力不从心。本章将聚焦于“去中心化决策与控制”的理论与实践。 分布式约束满足： 探讨智能体如何在不共享全局信息的情况下，通过本地交互和协商来满足全局约束。例如，在无人机集群协同侦察任务中，每架无人机仅需了解局部环境和邻近无人机的信息，即可共同完成区域覆盖。 分布式优化： 分析在智能体不共享所有数据的情况下，如何进行分布式优化。这包括分布式梯度下降、分布式模型预测控制等方法。 多智能体强化学习： 深入研究在多智能体环境中，如何设计能够实现有效协作的强化学习算法。本章将区分“合作性”和“竞争性”的多智能体强化学习，并探讨如何在两者之间找到平衡。 鲁棒性与容错性： 强调去中心化系统在面对个体失效、通信中断等情况时的鲁棒性和容错性。我们将讨论如何通过冗余设计、动态重配置等方法，确保系统的整体稳定性。 第七章：智能体的“社会”：群体动态、情感与伦理 随着智能体数量的增加和交互的深入，一个复杂的“社会”结构将逐渐形成。本章将探讨智能体群体中的“社会性”维度。 社会网络分析： 运用社会网络分析的工具，来理解智能体之间的连接模式、信息流动路径以及群体结构的演化。 群体动力学： 研究群体内部的“领导者-追随者”关系、信息传播的扩散机制、以及群体内部的意见一致性或分裂。 “群体情感”与“群体意图”： 探讨是否存在类似于人类社会中的“群体情感”（如恐慌、兴奋）和“群体意图”的模拟，以及它们如何影响智能体的行为。 伦理考量： 深入讨论在智能体大规模协作中可能出现的伦理问题，例如决策的责任归属、资源的公平分配、以及潜在的“算法偏见”在群体中的放大。本章将呼吁构建负责任的AI协作系统。 第八章：智能体的“战场”：竞争与合作的博弈空间 现实世界并非总是合作的乌托邦，竞争与合作往往交织在一起。本章将深入分析智能体系统中的“竞争”与“合作”博弈空间。 零和博弈与非零和博弈： 详细阐述在不同博弈类型下，智能体策略选择的差异及其对群体结果的影响。 动态博弈与迭代式博弈： 探讨在智能体之间进行多轮交互的情况下，策略会如何随着时间推移而演化。 “信任”与“背叛”： 分析在存在信息不完全或智能体可能“背叛”的情况下，如何建立和维护有效的合作关系。我们将介绍基于信誉的系统、以及零知识证明等技术在其中的应用。 对抗性AI： 探讨在竞争环境中，如何训练智能体来对抗其他智能体，以及这种对抗性训练对整体系统能力提升的促进作用。 第九章：超大规模系统的挑战：可扩展性、效率与鲁棒性 当智能体的数量从几十个、几百个，增长到成千上万甚至数百万时，系统将面临前所未有的挑战。本章将专注于“超大规模”智能体系统的设计与优化。 可扩展性架构： 探讨如何设计能够有效应对指数级增长的智能体数量的系统架构，包括分布式计算、边缘计算、以及云原生技术在其中的应用。 通信与计算效率： 分析在大规模系统中，通信带宽和计算资源成为瓶颈的根本原因，并介绍高效的信息压缩、并行计算、以及近似计算等技术。 容错与故障恢复： 强调在大规模系统中，个体故障的普遍性，以及如何设计能够快速检测、隔离并恢复故障的机制，保证系统的整体可用性。 仿真与测试： 介绍在大规模智能体系统开发过程中，高效、逼真仿真环境的重要性，以及如何进行大规模测试和验证。 第十章：智能体的“未来疆域”：跨领域应用展望 本书的最后一章，将视野投向更遥远的未来，展望大规模人工智能协作在各个领域的颠覆性应用。 智能城市与智慧交通： 探讨由亿万个传感器、交通信号灯、自动驾驶车辆、以及城市管理AI组成的协同系统，如何优化城市运行效率，提升居民生活品质。 科学研究与发现： 设想由海量科研AI组成的协作网络，如何加速新材料的发现、药物的研发、以及对宇宙奥秘的探索。 金融市场与经济模型： 分析由高频交易AI、风险管理AI、以及宏观经济预测AI组成的复杂系统，如何影响全球经济的波动和演变。 太空探索与机器人协作： 展望在遥远的行星上，由大量自主机器人组成的协作团队，如何完成复杂的探测、建造和资源采集任务。 虚拟世界与数字孪生： 探讨在高度逼真的虚拟环境中，由数百万智能体组成的模拟世界，如何用于灾难预演、社会实验，以及提升人类的认知能力。 结论： 《群星璀璨：人工智能协作的未来图景》不仅仅是一部技术手册，更是一次思想的远征。本书从理论到实践，从微观到宏观，系统地勾勒出了大规模人工智能协作的宏伟蓝图。它提醒我们，人工智能的未来并非由少数超级智能主宰，而是可能由无数微小而协同的智能体汇聚而成，共同创造一个前所未有的智能时代。本书的读者将不仅能够深入理解人工智能协作的复杂性与潜力，更能激发对未来社会形态的深刻思考，为迎接人工智能驱动的变革做好充分准备。

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