분산 인공지능

분산 인공지능(distributed artificial intelligence, DAI) 또는 탈중앙화 인공지능(Decentralized Artificial Intelligence)은 문제 해결을 위한 분산 솔루션 개발에 전념하는 인공지능 연구의 하위 분야이다. DAI는 다중 에이전트 시스템 분야와 밀접하게 관련되어 있으며 그 전신이다.

다중 에이전트 시스템과 분산 문제 해결은 두 가지 주요 DAI 접근 방식이다. 수많은 응용 프로그램과 도구가 있다.

정의
분산 인공지능(DAI)은 복잡한 학습, 계획 및 의사 결정 문제를 해결하기 위한 접근 방식이다. 이는 처치 곤란 병렬이므로 대규모 계산 및 컴퓨팅 리소스의 공간 분산을 활용할 수 있다. 이러한 속성은 매우 큰 자료 집합의 처리가 필요한 문제를 해결할 수 있게 한다. DAI 시스템은 분산된, 종종 매우 대규모로 분포된 자율 학습 처리 노드(에이전트)로 구성된다. DAI 노드는 독립적으로 작동할 수 있으며, 부분적인 솔루션은 노드 간의 통신을 통해 종종 비동기적으로 통합된다. 규모 덕분에 DAI 시스템은 견고하고 탄력적이며, 필연적으로 느슨하게 결합되어 있다. 또한 DAI 시스템은 문제 정의 또는 기본 데이터 세트의 변경 사항에 적응하도록 구축되어 재배포의 규모와 어려움으로 인한 변경 사항에 적응한다.

DAI 시스템은 밀접하게 결합되고 지리적으로 가까운 처리 노드를 갖는 모놀리식 또는 중앙 집중식 인공지능 시스템과 달리 모든 관련 데이터를 단일 위치에 집계할 필요가 없다. 따라서 DAI 시스템은 종종 매우 큰 데이터 세트의 하위 샘플 또는 해시된 인상에서 작동한다. 또한 원본 데이터 세트는 DAI 시스템 실행 과정에서 변경되거나 업데이트될 수 있다.

개발
1975년에 분산 인공지능은 지능형 에이전트의 상호 작용을 다루는 인공지능의 하위 분야로 등장했다. 분산 인공지능 시스템은 협력, 공존 또는 경쟁을 통해 상호 작용하는 에이전트라는 지능형 엔티티 그룹으로 구상되었다. DAI는 다중 에이전트 시스템과 분산 문제 해결로 분류된다. 다중 에이전트 시스템에서는 에이전트가 지식과 활동을 어떻게 조정하는지에 중점을 둔다. 분산 문제 해결에서는 문제가 어떻게 분해되고 솔루션이 합성되는지에 중점을 둔다.

목표
분산 인공지능의 목표는 추론, 계획, 학습 및 인공지능의 지각 문제를 해결하는 것이다. 특히 대규모 데이터가 필요한 경우, 문제를 자율 처리 노드(에이전트)에 분산하여 해결한다. 목표를 달성하기 위해 DAI는 다음을 필요로 한다.
 신뢰할 수 없고 실패하는 자원에 대한 견고하고 탄력적인 계산을 제공하는 분산 시스템으로, 느슨하게 결합되어 있다.
 노드의 행동 및 통신 조정
 대규모 데이터 세트의 하위 샘플 및 온라인 기계 학습

지능을 분산하거나 다중 에이전트 시스템을 다루고 싶어 하는 많은 이유가 있다. DAI 연구의 주요 문제는 다음과 같다.
 병렬 문제 해결: 주로 고전적인 인공지능 개념을 어떻게 수정하여 다중 처리기 시스템과 컴퓨터 클러스터를 사용하여 계산 속도를 높일 수 있는지 다룬다.
 분산 문제 해결 (DPS): 서로 통신할 수 있는 자율적 개체인 에이전트의 개념은 DPS 시스템 개발을 위한 추상화로 개발되었다. 자세한 내용은 아래를 참조.
 다중 에이전트 기반 시뮬레이션 (MABS): DAI의 한 분야로, 많은 사회 시뮬레이션 시나리오에서와 같이 매크로 수준뿐만 아니라 마이크로 수준에서도 현상을 분석해야 하는 시뮬레이션의 기반을 구축한다.

접근 방식
두 가지 유형의 DAI가 등장했다.
 다중 에이전트 시스템에서 에이전트는 지식과 활동을 조정하고 조정 프로세스에 대해 추론한다. 에이전트는 물리적 또는 가상 엔티티로, 행동하고 환경을 인지하며 다른 에이전트와 통신할 수 있다. 에이전트는 자율적이며 목표를 달성하는 기술을 가지고 있다. 에이전트는 행동을 통해 환경의 상태를 변경한다. 여러 가지 다른 조정 기술이 있다.
 분산 문제 해결에서는 노드 간에 작업이 분할되고 지식이 공유된다. 주요 관심사는 작업 분해와 지식 및 솔루션의 합성이다.

DAI는 서브섬션 아키텍처와 유사한 AI에 대한 상향식 접근 방식과 AI의 전통적인 하향식 접근 방식을 적용할 수 있다. 또한 DAI는 창발의 수단이 될 수도 있다.

과제
분산 AI의 과제는 다음과 같다.
 에이전트의 통신 및 상호 작용을 어떻게 수행하고 어떤 통신 언어 또는 프로토콜을 사용해야 하는가.
 에이전트의 일관성을 어떻게 보장하는가.
 공식화, 설명, 분해 및 할당을 통해 '지능형 에이전트' 그룹 간에 결과를 어떻게 합성하는가.

응용 프로그램 및 도구
DAI가 적용된 분야는 다음과 같다.
 전자 상거래, 예를 들어 거래 전략의 경우 DAI 시스템은 매우 큰 금융 데이터 샘플의 하위 샘플에서 금융 거래 규칙을 학습한다.
 네트워크, 예를 들어 전기 통신에서 DAI 시스템은 WLAN 네트워크의 협력 자원을 제어한다.
 경로 지정, 예를 들어 운송 네트워크의 차량 흐름 모델링
 스케줄링, 예를 들어 흐름 공정 스케줄링에서 자원 관리 엔티티는 전역 및 지역 일관성을 위한 지역 최적화 및 협력을 보장한다.
 검색 엔진, 예를 들어 Ithy와 같은 LLM 연합 검색에서 문서 검색 및 분석이 집계 전에 DAI 에이전트에 분산된다.
 다중 에이전트 시스템, 예를 들어 인공생명, 시뮬레이션된 생명체 연구
 전력 시스템, 예를 들어 변압기 상태 모니터링에 적용되는 상태 모니터링 다중 에이전트 시스템(COMMAS) 및 IntelliTEAM II 자동 복구 시스템
DAI 도구 통합에는 다음이 포함된다.
 ECStar는 분산 규칙 기반 학습 시스템이다.

에이전트
시스템: 에이전트 및 다중 에이전트

에이전트의 개념: 에이전트는 문제 해결을 위해 설계된 표준 경계와 인터페이스를 가진 개별 엔티티로 설명될 수 있다.

다중 에이전트의 개념: 다중 에이전트 시스템은 개별 에이전트가 해결할 수 없는 문제 해결을 위해 사회처럼 단일 엔티티로 작동하는 느슨하게 결합된 에이전트 네트워크로 정의된다.

소프트웨어 에이전트
DPS 및 MABS에서 사용되는 핵심 개념은 소프트웨어 에이전트라는 추상화이다. 에이전트는 환경을 이해하고 그에 따라 행동하는 가상(또는 물리적) 자율적 엔티티이다. 에이전트는 일반적으로 동일한 시스템 내의 다른 에이전트와 통신하여 단일 에이전트 혼자서는 달성할 수 없는 공통 목표를 달성할 수 있다. 이 통신 시스템은 에이전트 통신 언어를 사용한다.

유용한 첫 번째 분류는 에이전트를 다음으로 나누는 것이다.
 반응형 에이전트 – 반응형 에이전트는 입력을 받아 처리하고 출력을 생성하는 오토마톤 그 이상은 아니다.
 숙고형 에이전트 – 숙고형 에이전트는 이와 대조적으로 환경에 대한 내부 시각을 가지고 있으며 자체 계획을 따를 수 있어야 한다.
 하이브리드 에이전트 – 하이브리드 에이전트는 반응형과 숙고형의 혼합으로, 자체 계획을 따르지만 때로는 숙고 없이 외부 이벤트에 직접 반응하기도 한다.

에이전트가 내부적으로 어떻게 구성되는지 설명하는 잘 알려진 에이전트 아키텍처는 다음과 같다.
 ASMO (분산 모듈의 창발)
 BDI (Belief, Desire, Intention, 계획이 어떻게 만들어지는지 설명하는 일반 아키텍처)
 InterRAP (반응형, 숙고형, 사회적 계층을 가진 3계층 아키텍처)
 PECS (Physics, Emotion, Cognition, Social, 이 네 부분이 에이전트의 행동에 어떻게 영향을 미치는지 설명한다).
 소어 (규칙 기반 접근 방식)

 같이 보기 
 
 
 

 각주 

 추가 자료 
 Hewitt, Carl; and Jeff Inman (November/December 1991). "DAI Betwixt and Between: From 'Intelligent Agents' to Open Systems Science" IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Volume: 21 Issue: 6, pps. 1409–1419. ISSN 0018-9472
 Grace, David; Zhang, Honggang (August 2012). Cognitive Communications: Distributed Artificial Intelligence(DAI), Regulatory Policy and Economics, Implementation. John Wiley & Sons Press. 
 
 Sun, Ron, (2005). Cognition and Multi-Agent Interaction. New York: Cambridge University Press. 
 
 

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