“`html
Искусственный Интеллект (ИИ) в Мультиагентном Обучении
Проблема
В области искусственного интеллекта (ИИ) возникает сложность в создании систем, способных эффективно взаимодействовать в динамических средах. Мультиагентное обучение с подкреплением (MARL) стало ключевым направлением, направленным на обучение агентов взаимодействовать и адаптироваться в таких средах. Однако эти методы часто сталкиваются с проблемами сложности и адаптивности, особенно при встрече с новыми ситуациями или другими агентами.
Решение
Новый подход, представленный в данной статье от Stanford, – модель ‘Гипотетические Умы’. Она использует большие языковые модели (LLMs), чтобы улучшить производительность в мультиагентных средах, симулируя, как люди понимают и предсказывают поведение других.
Практическое Применение
Модель ‘Гипотетические Умы’ предлагает решение, интегрируя модуль Теории Ума (ToM) в основанную на LLM структуру. Этот модуль позволяет агенту создавать и обновлять гипотезы о стратегиях, целях и поведении других агентов с использованием естественного языка. Путем непрерывного уточнения этих гипотез на основе новых наблюдений, модель адаптирует свои стратегии в реальном времени.
Модель ‘Гипотетические Умы’ структурирована вокруг нескольких ключевых компонентов, включая модули восприятия, памяти и иерархического планирования. Центральным элементом является модуль ToM, который создает гипотезы о других агентах на основе памяти агента о прошлых наблюдениях и наиболее ценных ранее сгенерированных гипотез.
Для оценки эффективности модели ‘Гипотетические Умы’ исследователи использовали тесты Melting Pot MARL, оценивающие производительность агентов в различных интерактивных сценариях. Модель ‘Гипотетические Умы’ превзошла традиционные методы MARL и другие агенты, основанные на LLM, в адаптивности, обобщении и стратегической глубине.
Модель также успешно обобщается на новых агентов и среды, что является вызовом для традиционных методов MARL. ‘Гипотетические Умы’ представляют собой значительный шаг в мультиагентном обучении с подкреплением, открывая возможности для будущих приложений ИИ в сложных интерактивных средах.
Практические Примеры
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Theory of Mind Meets LLMs: Hypothetical Minds for Advanced Multi-Agent Tasks.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru.
“`
