Открытая книга : Коллективный интеллект был крут в пчелах, но ИИ воспринял это слишком серьезно.
\u003cm-92/\u003e| \u003ct-94/\u003e| \u003cc-96/\u003e
На протяжении веков мы восхищались тем, как муравьи строят колонии, птицы образуют стаи, а рыбы собираются вместе в идеальной гармонии. Это поведение, известное как роение, возникает из простых правил, которые соблюдают индивиды, что приводит к сложной координации группы. В отличие от человеческих команд, которые часто страдают от несоответствия и неэффективности, эти биологические системы показывают нам, как децентрализованный интеллект может эффективно решать проблемы.
Чтобы проверить эту идею, исследователи из Института Вейцмана провели исследование, в котором люди и муравьи должны были решить одну и ту же задачу. Сложность? Людям не разрешалось вербально общаться, имитируя способ, которым муравьи полагаются на феромоны и движение. Результаты были поразительными – муравьи превзошли людей, показав, что их децентрализованный, коллективный подход был более эффективным, чем наша тенденция к индивидуальному решению проблем.
Эволюция рояния в ИИ
Поведение роя было задокументировано на протяжении веков, но его научное изучение началось в начале 20 века.
Эта научная эволюция привела к достижениям в области ИИ, но по мере роста сложности ройных ИИ также выявляются ограничения человеческой координации.
Координация, когда дело касается сапиенсов!
Теперь давайте перенесем эту идею в корпоративный мир. Представьте ИТ-компанию, разрабатывающую новый продукт. Вот что обычно происходит:
-> Проект предлагается и обсуждается на бесконечных встречах.
-> Разные команды (дизайн, инженерия, тестирование) работают в изоляции, что приводит к недопониманиям.
-> Задержки происходят из-за зависимостей, одобрений и узких мест.
-> К моменту, когда продукт готов, требования изменились, что делает большую часть работы устаревшей.
Это отсутствие гибкой координации является причиной того, что проекты занимают месяцы вместо недель. Человеческие команды не имеют децентрализованной эффективности роя. Входят агенты ИИ.
Возвышение агентов ИИ
Агенты ИИ – это программные сущности, которые принимают решения и выполняют задачи автономно, разработанные для решения этой неэффективности. Вдохновленные ройной интеллектуальной моделью, они работают без центрального управления, динамически сотрудничая для эффективного выполнения задач. Некоторые ключевые разработки включают:
-> Мультиагентные системы (MAS): Появившись в 1990-х годах, MAS позволили нескольким агентам ИИ сотрудничать без прямого человеческого вмешательства.
-> Оптимизация колонии муравьев (ACO): Алгоритмы, вдохновленные муравьями, находящими кратчайший путь к пище, были адаптированы для маршрутизации и логистики.
-> AlphaStar от DeepMind (2019): Продемонстрировал высокоуровневую стратегическую координацию среди агентов ИИ в Starcraft II.
Однако, несмотря на эти достижения, агенты ИИ все еще сталкиваются с реальными сложностями. Они часто не обладают способностью динамически адаптироваться к изменяющимся требованиям, что приводит к узким местам, подобным тем, что наблюдаются в человеческих рабочих процессах. Агенты ИИ всегда эффективно общаются, но полагаться на это для выполнения всей работы - неэффективный шаг.
Координированные агенты ИИ: Новый парадигма
Чтобы преодолеть эти ограничения, ИИ нуждается в истинной координации, как это происходит с микроботами в фильме «Герой в большом городе». Эти микроботы, действуя индивидуально, слабы и неэффективны, но когда они координируют свои действия и образуют структуры, они становятся неудержимой силой, строящей, адаптирующейся и решающей проблемы без проблем.
Координированные агенты ИИ выходят за рамки традиционного ИИ, оптимизируя коммуникацию и специализацию. Вместо того чтобы действовать в изоляции, они функционируют как оркестровые команды, динамически адаптируясь к текущим потребностям.
Давайте вернемся к примеру ИТ-компании. С координированными агентами ИИ рабочий процесс меняется:
1. Анализ требований: Агенты анализируют требования и автоматически распределяют задачи.
2. Параллельное выполнение: Вместо того чтобы ждать одобрения, агенты автономно обрабатывают задачи параллельно, минимизируя узкие места.
3: Непрерывная оптимизация: Агенты контролируют прогресс и динамически корректируют рабочие процессы, обеспечивая эффективность.
4: Автоматизированная доставка: Финальный продукт доставляется в рекордные сроки с минимальным человеческим вмешательством.
Это будущее, которое OpenLedger видит для агентов ИИ, оптимизированных с помощью специализированных языковых моделей (SLM), чтобы сократить время вычислений и повысить эффективность. Вместо общего ИИ, с OpenLedger, где агенты ИИ используют специализированный интеллект, устраняя неэффективности и ускоряя выполнение.
ChatDev: Виртуальная программная компания на основе ИИ
Одной из самых убедительных реальных реализаций координированных агентов ИИ является ChatDev – структура, которая имитирует целую компанию по разработке программного обеспечения с использованием агентов ИИ.
Каждый агент в ChatDev играет заранее определенную роль, такую как CEO, CTO, программист или тестировщик. Эти агенты сотрудничают для проектирования, кодирования, тестирования и документирования программного обеспечения, используя ввод на естественном языке. Это означает, что разработка программного обеспечения, которая традиционно занимает недели или месяцы, может быть выполнена за часы с помощью агентов ИИ, следуя структурированным рабочим процессам.
Будущее: За пределами координации к неудержимым агентам ИИ
Но что произойдет, когда агенты ИИ эволюционируют за пределами координации? Что если они станут неудержимыми, способными к самоусовершенствованию и автономной адаптации?
Здесь EigenLayer становится критически важным. Используя повторное стекирование и криптографическую проверку, EigenLayer обеспечивает, чтобы эти агенты ИИ оставались подотчетными, отслеживаемыми и управляемыми через децентрализованный консенсус. Это обеспечивает механизм без доверия для проверки решений, принимаемых ИИ, гарантируя, что неудержимый ИИ остается в соответствии с человеческими целями.
ИИ движется к полной автономии, но управление им потребует доверия, децентрализации и систем, таких как EigenLayer.
Вторая часть исследует, как неудержимые агенты ИИ изменят отрасли и что произойдет, когда люди больше не будут принимать решения.